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ETL工具(Kettle)使用系列(五): 实战案例分析——通过Kettle调用REST API并插入数据库（已脱敏）

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简介：
本篇教程为《ETL工具(Kettle)使用系列》之一，聚焦于实战应用。详细介绍如何利用Kettle调用REST API并将数据安全地插入到数据库中，内容涉及详细步骤及案例分析，并对敏感信息进行了处理以保障数据安全性。 ETL工具(kettle)使用系列(五)-kettle调用restApi接口获取数据插入数据库-真实案例脱密处理-kettle脚本

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  • ETL工具(Kettle)使用系列(五): 实战案例分析——通过Kettle调用REST API并插入数据库（已脱敏）
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    本篇教程为《ETL工具(Kettle)使用系列》之一，聚焦于实战应用。详细介绍如何利用Kettle调用REST API并将数据安全地插入到数据库中，内容涉及详细步骤及案例分析，并对敏感信息进行了处理以保障数据安全性。 ETL工具(kettle)使用系列(五)-kettle调用restApi接口获取数据插入数据库-真实案例脱密处理-kettle脚本
     
  • ETL工具(Kettle)使用教程(四): 实战案例详解Kettle调用Webservice并插入数据库（已脱敏）
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    本教程为《ETL工具(Kettle)使用教程》系列第四部分，详细解析了如何在Kettle中实现调用Web服务并将数据安全地插入到目标数据库中的实战操作。 ETL工具(Kettle)使用系列(四)-Kettle调用Webservice数据插入数据库-真实案例脱密处理
     
  • Kettle：一款实用的ETL工具
    优质
    Kettle是一款功能强大的数据集成和ETL（提取、转换、加载）解决方案。它支持多种数据库和文件格式，并提供图形化界面方便用户设计复杂的数据处理流程，帮助企业和个人轻松实现高效的数据迁移与管理。 Kettle中文版是一个非常实用的ETL工具，支持几乎所有的数据库，并且能够进行数据流的可视化操作。它易于上手，学习起来也很轻松。
     
  • PDI/Kettle 9.x/8.x ETL案例培训：从入门到实战应用
    优质
    本课程为初学者提供全面的PDI/Kettle 9.x和8.x ETL工具指导，涵盖基础概念、数据抽取与转换技术，并通过实际案例深入讲解实战技巧。适合想要掌握ETL开发技能的技术人员学习。 学完本课程后，您将掌握以下内容： - PDI/Kettle数仓技术 - PDI/Kettle开源免费的ETL工具使用方法 - PDI/Kettle数据清洗技巧 - PDI/Kettle数据抽取操作 - PDI/Kettle数据挖掘应用 - 实战案例分析与PDI/Kettle技巧分享 - 适用于不同版本（如9.1版）的PDI/Kettle学习内容 - 广泛适用的通用知识以及相关技术 适合人群： 需要进行数据清洗和处理的相关IT人员，包括但不限于大数据工程师、数据库工程师及DBA、从事ETL工作的专业人士等。 课程计划建议：您可以利用碎片时间每天投入大约一个小时或三个课时的学习量来完成本课程；如果有更多的时间，则可以根据个人安排灵活调整进度。 通过此课程的目标是促进教育公平性，并降低学习门槛，使ETL技术更加普及化。 简介： Kettle 是 Pentaho Data Integration 的简称（PDI），其中 Kettle 一词意为水壶，形象地展示了数据流的概念。它是一款开源的 ETL 工具，完全用 Java 编写而成，在 Windows、Linux 和 Unix 系统上均可运行；无需安装且操作简便高效。 企业中常用的版本包括Kettle9.x/8.x/7等。
     
  • Kettle ETL工具用户手册.pdf
    优质
    《Kettle ETL工具用户手册》为读者提供了关于Pentaho Data Integration（Kettle）ETL软件的全面指南，包括安装、配置和使用方法等详细教程。 Kettle是一款开源的ETL（抽取、转换、加载）工具。它的用户手册为用户提供详细的指导和支持，帮助他们更好地理解和使用该软件的各项功能。
     
  • Java调用Kettle API示例
    优质
    本示例详细介绍如何在Java程序中集成和使用Pentaho Kettle（也称作Data-Integratiion）API来执行ETL任务，包括准备工作、代码实现及常见问题处理。 推荐使用XML文件方法（KTR）来动态地创建Transformation（例如：从元数据），而不是使用API。这种方法与Pentaho Data Integration的所有版本兼容，并且同样适用于Job操作。 以下是一个示例，展示了如何进行这些步骤： 1. 创建一个Transformation。 2. 将Transformation的信息保存到XML文件中。 3. 获取在目标表上执行的操作的SQL语句。 4. 执行Transformation。 5. 删除目标表，以便可以重复运行此示例。
     
  • 利用Kettle实施数据迁移(ETL)
    优质
    本教程详细介绍了如何使用Kettle工具进行高效的数据抽取、转换和加载（ETL）操作，特别聚焦于实际的数据迁移项目应用。 由于开发新的系统，需要将之前一个老的C/S应用的数据按照新的数据设计导入到新库中。此过程可能涉及到表结构不一致、大数据量（千万级甚至上亿）等情况，包括异构数据的抽取、清洗等工作。部分复杂的工作需要我们的DBA写代码用程序在JDBC或者Delphi中解决，而大部分稍简单的数据迁移则需要一个强大的ETL工具来处理。某日，技术经理让我找一款满足我们项目需求的稳定且高效的ETL工具。经过搜索后发现网上有几款软件资料较多：Oracle的OWB（Oracle Warehouse Builder）、AICloud ETL、Kettle。
     
  • 使用Java代码通过Kettle API实现数据从Excel和数据库的转换源码分析
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    本篇技术文档深入探讨了如何利用Java编程语言结合Pentaho Data Integration (Kettle)的API来自动化处理数据迁移任务，具体涉及将Excel文件及关系型数据库中的数据进行高效转换的技术细节与代码实现。 利用Kettle的API通过Java代码实现数据转换至Excel和数据库的功能，并提供了两个简单的示例供参考。由于网上这方面的资料较少，希望其他人也能分享更多相关资源。
     
  • MySQL 5.7数据库的Kettle(ETL工具)驱动包
    优质
    这段简介描述的是一个用于MySQL 5.7数据库和Kettle ETL（提取、转换、加载）工具之间的连接桥梁——Kettle MySQL 5.7驱动包。它使数据处理与迁移过程更为便捷高效，支持开发者及数据分析人员快速构建复杂的数据集成任务。 将Kettle（ETL工具）所需的MySQL 5.7数据库驱动包放置在data-integration\lib目录中即可。
     
  • Kettle在ETL开发中的应用案例
    优质
    本文通过具体实例探讨了Kettle工具在ETL（提取、转换、加载）项目开发过程中的实际应用场景和优势，旨在为相关技术人员提供参考。 Kettle 数据抽取, CDC快照更新, 清洗和校验, 处理维度表, 数据分流, 去重加载以及调度。