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Kettle中循环提取结果集数据并传递至转换内部

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简介:
本文章介绍了如何在Kettle(也称Pentaho Data Integration)中设计一个工作流程,通过循环读取数据库查询的结果集,并将这些记录逐一传递给转换中的其他组件进行进一步处理。这一技术为复杂的数据抽取、清洗和加载任务提供了强大的支持工具。 在Kettle循环转换(t1.ktr)中获取结果集,并将其传递到转换2(var.ktr),最终输出至本地txt文件。 首先通过JavaScript步骤jobj1.kjb来处理上一步的结果: ```javascript var prevRow = previous_result.getRows(); // 获取上一个传递过来的结果 if (prevRow == null || prevRow.length === 0) { false; } else { parent_job.setVariable(tables, JSON.stringify(prevRow)); // 将表名以数组形式保存到变量table1中 } ```

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  • Kettle
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    本文章介绍了如何在Kettle(也称Pentaho Data Integration)中设计一个工作流程,通过循环读取数据库查询的结果集,并将这些记录逐一传递给转换中的其他组件进行进一步处理。这一技术为复杂的数据抽取、清洗和加载任务提供了强大的支持工具。 在Kettle循环转换(t1.ktr)中获取结果集,并将其传递到转换2(var.ktr),最终输出至本地txt文件。 首先通过JavaScript步骤jobj1.kjb来处理上一步的结果: ```javascript var prevRow = previous_result.getRows(); // 获取上一个传递过来的结果 if (prevRow == null || prevRow.length === 0) { false; } else { parent_job.setVariable(tables, JSON.stringify(prevRow)); // 将表名以数组形式保存到变量table1中 } ```
  • Kettle遍历作为参
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    本段介绍如何在Kettle(也称为Pentaho Data Integration, PDI)工具中实现将查询得到的结果集进行循环处理,并将其逐条传递给数据集成流程中的转换步骤作为输入参数,以支持动态和灵活的数据操作。 在IT行业中,ETL(Extract, Transform, Load)是数据处理的重要环节之一,它涉及从不同来源抽取数据、转换数据并加载到目标系统的过程。Kettle是一款强大的开源ETL工具,提供丰富的功能来支持各种复杂的数据处理需求。 本段落讨论的是如何使用Kettle8.2实现一个特定的操作:将结果集中的每一行作为参数传入转换中进行进一步的处理。首先需要了解“结果集”这个概念,在数据库查询执行后返回的数据集合被称为结果集;在Kettle中,通过Table Input步骤连接到数据库并配置SQL语句可以生成这样的数据集合。 要实现循环遍历这些记录并将每行作为参数传递给后续转换的操作,可以通过以下步骤来完成: 1. **创建初始转换**:首先需要编写一个查询操作的转换。使用Table Input组件与数据库建立链接,并执行相应的SQL命令以获取所需的数据集。 2. **设置迭代机制**:接下来添加Result Set Loop组件到工作流中,将Table Input的结果输出连接至该步骤。此步骤将会对结果集中每一行进行循环处理。 3. **参数传递和数据转换**:在每一次的循环过程中,可以使用Value Mapping或Calculator等工具根据当前记录的数据执行特定操作,并通过Modified Java Script Value组件创建变量来存储这些值作为后续使用的参数。 4. **调用其他转换并输出结果**:为了将处理后的信息发送给另一个转换或者直接保存到文件中,可利用Execute SQL Statement、Call Transformation或Text File Output等步骤。可以设置路径和写入模式(追加/覆盖)以适应不同的业务需求。 5. **测试与调试**:完成所有配置后运行整个流程,并检查每个环节是否按照预期工作,确保数据能够被正确地处理并输出到最终的目标位置。 通过这种方式,在Kettle中利用循环遍历结果集并将其传递给其他步骤进行进一步操作的能力是非常强大的。它不仅支持大规模的数据集成任务的执行,还提供了极大的灵活性和效率改进的可能性,使得ETL作业更加高效可靠,并为业务决策提供准确及时的信息支持。
  • Kettle实现多参加载的方法.zip
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    本资源提供在Apache Kettle(又称Pentaho Data Integration, PDI)工具中进行复杂数据处理的技术教程,重点讲解如何通过脚本和变量实现多参数传递以及自动化循环数据加载。适合有一定Kettle使用经验的数据工程师学习参考。 Kettle定时加载数据,并实现多参数传递以高效处理复杂业务逻辑。
  • 使用Kettle导出Excel表格
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    本教程详细介绍如何利用开源ETL工具Pentaho Data Integration (Kettle)实现自动化任务,即周期性地将数据库中的数据提取并输出为Excel格式文件。适合需要进行大量报表生成及数据分析的用户参考学习。 Kettle可以用于循环导出数据到Excel中,并且还可以扩展为循环处理逻辑或作业。
  • EasyDLLabelImg:下载
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    本教程详解了如何使用LabelImg工具将图片与标注文件转化为适用于EasyDL平台的数据格式,助力快速模型训练。 EasyDL数据集导出到LabelImg工具 数据集的导出并没有官方API支持,本工具通过模拟浏览器下载实现,但因官网可能调整相关链接及参数,并不能保证以后一定可用。 1. 将代码下载至本地。 2. 正常登录自己的百度账号并进入物体检测数据集页面。 3. 使用cookie工具导出现有cookie到`cookie.txt`文件中。该文件格式应为Netscape HTTP Cookie File。 4. 记下需要导出的数据集ID。 本程序基于Python 3.6,不同版本请自行修改代码进行调试。 参考test.py中的示例语句以完成数据集的导出(参数包括数据集id和LabelImg文件夹路径);需预先建立好labelImg目录。 调用方法如下: ```python import easydl2labelImg easydl2labelImg.downloaddateset(20076, rC:\Users\K) ``` 注意,这里的参数包括数据集ID和LabelImg文件夹的路径,请根据实际情况进行调整。
  • Kettle 库多表同步
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    本文章介绍了如何在Kettle中实现从一个或多个源数据库向目标数据库进行复杂且高效的多表循环数据同步操作的方法和技巧。 1. 实现了数据库之间的自动同步功能。 2. 使用该工具的前提是来源库与目标库中的表结构必须一致(由于这是一个简化版本,因此没有包含创建表的功能); 3. 只需更改数据库连接设置即可使用,无需调整其他参数; 4. 当前使用的KETTL7.1版本; 5. 支持中文表名及含有特殊字符的表名; 6. 兼容Oracle、MySQL和SQL Server等常见数据库。
  • Kettle增量式
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    Kettle增量式数据提取是一种高效的数据抽取技术,仅抓取数据库中最近发生变化的数据,减少数据处理量,提高ETL(提取、转换、加载)过程效率。 Kettle增量抽取数据是指使用Kettle工具从数据库或其他数据源中提取自上次抽取以来新增或更新的数据记录的过程。这种方法可以减少不必要的全量数据传输,提高效率并降低对系统性能的影响。在实施增量抽取时,通常会利用时间戳、版本号或者其他标识符来追踪和识别需要同步的最新变化。
  • MATLAB开发——状态空间
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    本教程介绍如何使用MATLAB将系统的状态空间模型转化为传递函数形式,涵盖相关命令和实例操作。 这段文字描述了一个使用MATLAB开发的代码示例,展示了如何将多输入多输出系统从状态空间形式转换为传递函数形式。
  • STM32F4摄像头为BMPOneNet.zip
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    本项目实现通过STM32F4微控制器采集摄像头图像数据,并将其转换为BMP格式文件后上传至OneNet平台,便于远程监控与数据分析。 STM32F4是一款基于ARM Cortex-M4内核的微控制器,在嵌入式系统设计特别是物联网(IoT)项目中被广泛应用。一个名为“stm32f4摄像头数据转bmp上传onenet.zip”的压缩包提供了一套完整的解决方案,用于从STM32F4获取摄像头数据,并将其转换为BMP格式后上传至OneNet云平台。 1. STM32F4 微控制器:STM32F4系列是意法半导体(STMicroelectronics)生产的高性能、低功耗的32位微控制器,具备浮点运算单元(FPU),适合高速处理图像数据。在物联网项目中,它常作为核心处理器来收集、处理和传输数据。 2. 摄像头接口:STM32F4通过SPI、I2C或MIPI CSI等接口与摄像头模块通信以获取实时视频流。开发者可能已经实现了相应的驱动程序确保稳定的数据传输。 3. BMP图像格式:BMP是一种未经压缩的位图文件,适合资源有限的嵌入式系统使用,因其编码较为简单。项目中STM32F4将接收到的摄像头数据转换为BMP格式以便本地存储或上传至云端。 4. 图像处理算法:为了实现从摄像头数据到BMP图像格式的转换,项目可能包含像素和色彩空间等变换相关的高效且资源占用少的算法以适应STM32F4性能限制。 5. OneNet云平台:OneNet是中国移动提供的物联网开放平台。它支持设备接入、数据存储、数据分析及丰富的API接口,便于开发者构建物联网应用。在这个项目中,BMP图像被上传到OneNet实现远程监控或数据分析功能。 6. 物联网协议:在将数据发送至OneNet时可能使用了MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)等轻量级的发布订阅消息协议适合资源有限设备进行通信。 7. 代码结构:考虑到描述中提到简洁实用,项目很可能包含清晰的代码结构和良好的注释方便其他开发者理解和复用。主要部分包括摄像头驱动、图像处理函数、网络通信模块以及与OneNet平台交互的API等。 8. 开发工具:STM32F4开发通常需要IDE如Keil uVision或IAR Embedded Workbench,编程器如STLink或JLink也是常用的辅助调试工具之一。 9. 应用场景:此项目适用于智能家居、智能安防和工业监控等多种物联网应用场景。通过使用STM32F4实现摄像头数据的实时处理及远程传输提高了系统的智能化程度。 10. 学习价值:对于学习嵌入式开发的学生或工程师来说,这个项目是一个很好的实践案例涵盖了硬件接口、图像处理以及网络通信等关键知识点有助于提升实际开发能力。 该压缩包提供的项目实例包括了STM32F4微控制器的使用、摄像头数据处理、BMP格式转换及物联网通信等多个技术点是进行物联网项目开发的重要参考资料。