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提供 kettle 循环分页迁移数据的完整示例，确保一次迁移 1 万条数据流畅运行。

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简介：
kettle程序实现了循环分页迁移数据的操作，并成功地迁移了包含36万条记录的数据。迁移过程运行速度极快，平均CPU占用率仅为19%。所迁移的数据库表存储的是运营商号段数据，这些数据来源于网络资源，由于其庞大的规模，此处不再直接展示。

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  • Kettle循环分页迁移数据实例，每次迁移1万条数据轻松应对
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    本文通过具体案例展示如何使用Kettle工具实现高效的数据分页迁移，详细介绍每批次处理1万条记录的具体操作步骤与技巧。 使用Kettle编写了一个循环分页迁移数据的示例，成功迁移了36万条运营商号段数据，速度非常快，平均CPU利用率仅为19%。由于表结构较大，在此不列出详细信息。
     
  • 利用Kettle实施数据迁移(ETL)
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    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。
     
  • 在Kettle 7.0中实现数据库迁移
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    本文将详细介绍如何使用Apache Kettle（也称为Pentaho Data Integration）7.0版本来执行和管理数据库之间的数据与结构迁移。通过一系列实用步骤，读者可以掌握利用Kettle进行复杂数据库转换的最佳实践和技术细节。适合希望提高其ETL流程效率的数据集成专业人士参考。 该方案旨在将Oracle数据库迁移到MySQL数据库，并支持多种数据库之间的相互迁移。
     
  • Oracle OMS数据库迁移到OceanBase的数据迁移实验手册
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    本手册详述了将Oracle OMS数据库成功迁移至OceanBase的过程与技巧，涵盖实验设计、实施方案及问题解决策略，旨在为数据库管理员和技术专家提供实用指导。 掌握Oracle数据库迁移到OceanBase数据库的整体方案的程度、迁移阶段划分的依据以及实现路径的情况。
     
  • 在Linux环境下进行Oracle数据库迁移
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    本教程详细介绍在Linux操作系统下进行Oracle数据库迁移的过程与技巧，包括备份、传输及验证等步骤。适合数据库管理员参考学习。 Linux下的Oracle数据库迁移指南，适合新手使用。
     
  • IBM数据迁移工具
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    IBM数据迁移工具是由IBM公司开发的一款高效的数据管理和传输软件，能够帮助用户在不同系统间轻松实现数据迁移与同步。 IBM Data Movement Tool 是一个用于将 Oracle 数据库迁移到 DB2 数据库的工具。
     
  • Solr 数据的全量迁移
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    简介：本文详细介绍了解决大规模数据环境下，如何将Solr索引进行安全、高效地全量迁移的方法和步骤。 Solr是一款开源的企业级搜索引擎，在大数据处理中的全文检索、数据分析和实时搜索方面被广泛应用。在日常运维过程中，我们有时需要进行数据迁移以适应系统扩展或升级的需求。 以下是操作Solr服务的基本步骤： 1. **启动Solr**：进入`bin`目录，执行`.solr start`命令来启动服务。 2. **停止Solr**：同样在`bin`目录下使用`.solr stop -force`强制停止服务。如果需要指定端口，则可以使用 `.solr stop -p 9923 -force`。 3. **重启Solr**：先执行`.solr restart`来重启服务，若需指定端口则用命令为 `.solr restart -p 9923 -force`。 如果需要更改默认的端口号，可以通过修改配置文件实现。具体的步骤可以在相关文档或教程中找到详细说明。 接下来是Solr全量数据迁移的过程： 全量数据迁移包括两个主要部分：一是索引结构（如schema.xml和solrconfig.xml等），二是实际的数据内容，例如倒排索引及文档信息。 具体操作如下： 1. **确定源与目标位置**：比如，源文件位于`mydatasolrsolr-6.9.0serversolrbatch`路径下，而目标则是另一台服务器上的相同结构。 2. **备份源数据**：通过Solr的复制功能进行。在每个需要迁移的数据集上执行相应的备份命令： ``` http://xxxx.xx.xx.xx:9212solrbagreplication?command=backup http://xxxx.xx.xx.xx:9212solrbatchreplication?command=backup ... ``` 3. **复制数据**：使用`scp`命令将索引文件从源服务器传输到目标服务器。例如： ``` scp -r snapshot.20191014081917984 root@xxxx.xx.xx.xx:mydatasolrsolr-6.9.0serversolrbatchdata ``` 这里，`snapshot.20191014081917984`是实际备份命令返回的文件名。 4. **恢复目标数据**：确认索引文件在目标服务器上已正确复制并解压后，将其覆盖到对应的数据目录下。 5. **更新配置**：如果源和目标实例之间的配置有差异，则需要确保两者一致以避免搜索结果不准确或服务无法正常运行的问题。 6. **重启Solr服务**：最后，在应用新的数据及配置之后，重新启动Solr来使更改生效。 全量迁移可能会耗时较长，特别是在处理大量数据的情况下。因此建议在用户请求较少的时间段内执行此操作以保证系统的稳定性与一致性。 对于实时性要求较高的场景，则可以考虑采用增量迁移或实时同步方案，例如利用SolrCloud的Replication Handler或者外部数据库CDC功能来保持目标实例的数据更新和源端的一致性。 总之，熟悉并掌握这些步骤是进行有效Solr运维工作的关键。
     
  • Oracle到MySQL的数据迁移适用于百万至千万级别的数据转移
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    本教程详细介绍从Oracle数据库迁移到MySQL的过程和技术细节，特别适合处理大规模数据（百万至千万级别）的企业用户。 为了实现从Oracle到MySQL的数据库迁移，并支持百万、千万乃至亿级别数据量的高效转移，开发一套程序是必要的，该程序能够显著提高迁移速度（比Kettle快10倍以上）。具体需求如下： 1. 程序应允许用户指定源数据库类型和目标数据库类型。例如：可以从Oracle或SQL Server迁移到MySQL。 2. 在执行数据迁移时，支持选择性地只转移特定字段的数据，以减少不必要的传输量并提高效率。 3. 开发一个多任务管理平台，根据预设的权重安排各个任务的执行顺序。比如如果设置了1, 1, 2, 3, 4这样的优先级，则系统会先同时处理两个权重为1的任务；接着是权重为2的任务，依此类推直至所有任务完成。 4. 确保在迁移过程中数据完整性不受影响，保证源数据库中的数据与目标数据库中对应的数据一致且准确。
     
  • Oracle数据库的数据迁移方案
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    本方案专注于Oracle数据库的数据迁移策略与实施步骤，涵盖从评估、设计到执行和验证的全过程，旨在确保数据完整性和系统稳定性。 去年年底我参与了多个系统的数据迁移工作，其中大部分系统由于平台或版本的限制选择了逻辑迁移的方式，而少数则采用了物理迁移的方法。在此过程中积累了一些经验和体会，希望与大家分享。 首先谈谈迁移流程：在正式开始之前，必须制定详细的方案和步骤，并进行全面测试以确保一切顺利进行。我们团队在执行某些系统的数据迁移时进行了多次测试（如四五次），以此来不断优化和完善我们的实施方案和技术流程。 对于物理迁移来说，通常会利用RMAN备份工具来进行数据库的恢复与归档操作。这里需要注意的是，在使用RMAN创建完整备份前，请务必将数据库设置为强制日志模式，并执行必要的初始化命令以避免生成损坏的数据块。 至于逻辑迁移，则需在启动作业进程之前设定合理的参数值（例如job_processes大于0），确保整个过程能够高效平稳地运行。