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Kettle的Web管理工具Kettle-Manager.zip

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简介:
简介:Kettle Manager是一款便于用户管理和操作Kettle的数据集成与ETL任务的高效Web工具,提供简洁友好的界面。 Kettle管理工具是为优秀的ETL工具Kettle设计的web端管理解决方案。作为一个广泛使用的开源工具,传统的客户端操作方式在大量作业(job)需要被同时管理和执行的情况下显得力不从心。现有的命令行调用方案虽然可行,但使用起来较为复杂且不够直观;而官方提供的简易Web界面则过于简陋和难以定制化,无法满足生产环境的需求。 基于这些挑战以及我近两年的Kettle定制开发经验,设计并实现了这款专门针对Kettle的web端管理工具。该系统当前支持Oracle及MySQL数据库,并具备以下功能: 1. **作业运行参数设置**:用户可以在页面上设定作业执行时使用的特定参数,在每次启动作业时这些值会覆盖默认配置。 2. **定时任务安排**:界面设计模仿了Kettle内部的“开始”组件,便于熟悉原有系统的用户快速上手。这是其中一个非常实用的功能点。 3. **操作控制与状态监控**:支持对作业进行直接运行或停止的操作,并且能够实时查看作业的状态信息和执行日志(最大显示行数可配置)。 4. **日志管理**:系统后台会有一个专门的job负责将所有活动记录写入独立的日志文件中,这些文件按照日期分隔存储。用户可以根据需要调整每个日志的最大大小,并通过定时任务来清理旧有的数据以节省空间。 此外,该工具基于数据库资源库构建而成(暂未考虑支持文件形式),并且附带了一个Kettle插件,旨在简化自定义功能的开发流程。此插件采用灵活的JSON参数传递机制并继承一个基础类即可实现所需的功能扩展。对于有兴趣深入了解的朋友来说,可以参阅相关文档获取更多详情。 界面方面提供了清晰直观的操作面板、详细的定时任务设置页面以及作业运行状态及日志查看区域等核心组件展示。

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客服
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  • KettleWebKettle-Manager.zip
    优质
    简介:Kettle Manager是一款便于用户管理和操作Kettle的数据集成与ETL任务的高效Web工具,提供简洁友好的界面。 Kettle管理工具是为优秀的ETL工具Kettle设计的web端管理解决方案。作为一个广泛使用的开源工具,传统的客户端操作方式在大量作业(job)需要被同时管理和执行的情况下显得力不从心。现有的命令行调用方案虽然可行,但使用起来较为复杂且不够直观;而官方提供的简易Web界面则过于简陋和难以定制化,无法满足生产环境的需求。 基于这些挑战以及我近两年的Kettle定制开发经验,设计并实现了这款专门针对Kettle的web端管理工具。该系统当前支持Oracle及MySQL数据库,并具备以下功能: 1. **作业运行参数设置**:用户可以在页面上设定作业执行时使用的特定参数,在每次启动作业时这些值会覆盖默认配置。 2. **定时任务安排**:界面设计模仿了Kettle内部的“开始”组件,便于熟悉原有系统的用户快速上手。这是其中一个非常实用的功能点。 3. **操作控制与状态监控**:支持对作业进行直接运行或停止的操作,并且能够实时查看作业的状态信息和执行日志(最大显示行数可配置)。 4. **日志管理**:系统后台会有一个专门的job负责将所有活动记录写入独立的日志文件中,这些文件按照日期分隔存储。用户可以根据需要调整每个日志的最大大小,并通过定时任务来清理旧有的数据以节省空间。 此外,该工具基于数据库资源库构建而成(暂未考虑支持文件形式),并且附带了一个Kettle插件,旨在简化自定义功能的开发流程。此插件采用灵活的JSON参数传递机制并继承一个基础类即可实现所需的功能扩展。对于有兴趣深入了解的朋友来说,可以参阅相关文档获取更多详情。 界面方面提供了清晰直观的操作面板、详细的定时任务设置页面以及作业运行状态及日志查看区域等核心组件展示。
  • Kettle KETTLE
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    Kettle KETTLE探索了这日常用品的独特魅力与设计演变,从传统到现代创新,讲述烧水壶背后的文化和故事。 标题中的“KETTLE kettle”可能是指Pentaho Data Integration(PDI),通常被称为Kettle,这是一个开源的数据集成工具。Kettle由Spoon、Kitchen、Pan等组件组成,允许用户进行数据清洗、转换和加载操作,广泛应用于ETL(提取、转换、加载)过程。在描述中提到的“kettle KETTLE demo 对学习的人来说很有帮助”,暗示这可能是一个关于Kettle的演示或教程,可以帮助初学者理解其工作原理和操作方法。 标签中提到了“demo”和“例子”,这意味着压缩包内可能包含了Kettle的一些示例项目或代码。这些示例通常会展示如何使用Kettle进行数据处理,包括但不限于数据转换、数据库交互、文件操作等常见任务。例如,“635179_code_ch04”、“635179_code_ch19”等文件名可能代表不同章节的代码示例,每个章节可能涵盖不同的数据集成主题。 从文件名称列表来看,这些文件可能是某个教程书籍的配套代码。“ISBN 978-0-470-63517-9 ReadMe.txt”可能包含了书籍的详细信息,如版权、作者和使用说明等。其他以“635179_code_ch”开头的文件则对应书中各个章节的代码实践部分,“ch04”代表第四章,“ch19”代表第十九章,这些章节可能涉及Kettle的不同功能和使用场景。 通过这些代码示例,学习者可以了解如何创建和运行Kettle作业(Job)和转换(Transformation),掌握数据流的设计、数据源的连接、数据预处理、数据加载等关键技能。例如,“635179_code_ch06”可能展示了如何处理复杂的转换逻辑,“635179_code_ch08”可能涉及数据库的交互,而“635179_code_ch20”则涵盖了高级的数据集成技巧。 在学习过程中,读者可以通过阅读代码、运行示例和比较结果来加深对Kettle的理解。每个示例通常都会解释其背后的业务逻辑和Kettle特有的技术点,如步骤(Step)、跳(Hop)以及各种数据类型和转换操作。通过这种方式,学习者可以逐步掌握如何利用Kettle进行高效的数据集成工作,为实际项目中的数据处理需求做好准备。
  • WebSpoon 9.0:基于 Web 数据清洗Kettle
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    WebSpoon 9.0是一款先进的基于Web的数据清洗和转换工具,它是Kettle项目的一部分,提供了用户友好的界面来处理复杂的ETL任务。 Kettle的Web版本可以通过自己编译的war包直接部署到Tomcat下运行,并通过http://localhost:8080/webspoon/spoon访问。
  • Kettle Web版源码
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    Kettle Web版源码是Kettle数据集成工具的网络版本开源代码,支持在线设计和执行ETL任务及数据工作流程。 Kettle源码(Web版)适用于各种ETL任务。
  • Kettle 6.1 ETL软件
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    Kettle是一款广泛使用的ETL(提取、转换、加载)开源工具,版本6.1提供了强大的数据集成和处理功能,适用于各种规模的数据仓库项目。 Kettle 是一款国外开源的 ETL 工具,使用纯 Java 编写,在 Windows、Linux 和 Unix 系统上均可运行。它能够高效稳定地进行数据抽取。Kettle 的中文名称是“水壶”,该项目的主要开发者 MATT 希望将各种数据汇集到一个容器中,并以特定格式输出。
  • Kettle:一款实用ETL
    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。
  • KETTLE ETL培训教程
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    本教程旨在全面介绍Kettle(又称Pentaho Data Integration, PDI)这一强大的数据集成和ETL解决方案。通过详细讲解其使用方法与操作技巧,帮助用户掌握高效的数据抽取、转换及加载技术,适用于初学者快速入门或专业人士进阶学习。 本段落将详细介绍ETL工具KETTLE的使用方法,并以深入浅出的方式帮助读者理解如何利用ETL Kettle进行数据处理工作。
  • ETLKettle(pdi-7.1.0.0-12).zip
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    这是一份用于数据集成与转换的ETL(提取、转换、加载)工具Kettle(也称PDI或pentaho-data-integration)软件包,版本为7.1.0.0-12。 **ETL工具PDI(Kettle)详解** ETL(Extract, Transform, Load)是数据仓库建设中的核心过程,用于从各种数据源提取数据,并经过转换处理后加载到目标数据库或数据仓库中。Pentaho Data Integration (简称 PDI),又称为 Kettle,是由 Pentaho 公司开发的一款强大的开源 ETL 工具。这里提供的是 PDI 的 7.1.0.0-12 版本的压缩包文件,解压后无需安装即可直接使用。 **一、PDI的特点与优势** 1. **图形化界面**:PDI 使用拖拽式的图形化界面设计工具,使得 ETL 流程的设计直观易懂。 2. **广泛的数据源支持**:PDI 支持多种数据库系统和文件格式等多种数据接口类型。 3. **灵活的数据转换功能**:提供丰富的转换步骤以进行复杂操作如数据清洗、验证等。 4. **高效执行能力**:通过优化线程池管理和内存管理,使得 PDI 能够处理大规模数据集的任务。 5. **插件扩展机制**:用户可以根据自身需求自定义开发新的转换步骤或增加支持的数据源类型。 6. **分布式执行模式**:在集群环境中运行时可实现并行处理,显著提升数据处理效率。 **二、PDI的主要组件** 1. **Spoon**: 用于创建和编辑ETL流程的图形化设计工具。 2. **Kitchen**: 命令行工具,适合于批量作业执行及自动化部署场景使用。 3. **Pan**: 另一个命令行工具,专门用来运行单个转换任务。 4. **Carte**:是PDI中的服务器组件,用于托管和监控ETL流程,并支持远程控制。 **三、PDI的使用流程** 1. 在 Spoon 中设计 ETL 流程:通过拖拽步骤建立数据抽取、处理与加载逻辑。 2. 进行测试及调试工作,在开发环境中执行转换任务并查看输出结果,进行必要的调整优化。 3. 部署和运行作业或转换:将创建好的.ktr 或 .kjb 文件保存后使用 Kitchen 或 Pan 实现命令行方式的调度执行。 4. 利用 Carte 服务器来远程监控作业状态,并获取详细日志信息以实现集中化的管理。 **四、PDI与数据库交互** 支持包括 MySQL, Oracle, SQL Server 和 PostgreSQL 等在内的多种关系型数据库连接。设计数据提取时,可以使用“表输入”步骤从数据库读取记录;而用“表输出”步骤将结果写回到目标库中。“数据库查找器”、“数据库联接”等其他步骤则满足了更加复杂的查询需求。 **五、PDI的高级特性** 1. **数据质量检查功能**:包括空值处理,重复项检测以及类型转换在内的多项验证和清洗操作。 2. **详细的数据映射与转化规则**:通过“字段选择”,“重命名”等步骤实现数据格式调整及重组。 3. **大数据解决方案支持**:可集成 Hadoop, Spark 等技术框架,并处理来自HDFS,Hive 和 HBase 的大规模数据集。 4. **调度和工作流管理工具**:借助 PDI 作业功能构建复杂的定时任务与流程自动化。 总结来看,PDI(Kettle)作为一款强大的 ETL 工具,在灵活性、易用性和性能方面都表现出色。掌握其使用方法可以帮助我们高效地完成数据提取、转换及加载等操作,为数据分析和业务决策提供强有力的支持。
  • Kettle服务与本地JAR包:kettle-core、kettle-dbdialog、kettle-engine和Pentaho
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    本项目专注于使用Kettle进行数据集成与ETL处理,涉及核心库kettle-core、数据库对话框组件kettle-dbdialog及引擎模块kettle-engine,并结合Pentaho平台提供强大功能。 kettle-core-7.1.0.0-12.jar kettle-dbdialog-7.1.0.0-12.jar kettle-engine-7.1.0.0-12.jar pentaho-metadata-7.1.0.0-12.jar
  • Kettle Web版本最新代码
    优质
    这段简介似乎需要具体化一点。假设你是想介绍一个名为Kettle Web的项目或工具的最新开发进展,可以这样描述: Kettle Web是一个用于数据集成与ETL处理的开源平台。本段内容聚焦于其Web版本的最近更新和改进,展示了最新的代码改动,旨在提升用户体验及性能优化。 Kettle Web版最新代码更新至2017年7月。