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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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简介:
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。

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客服
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  • 使JavaKettle APIExcel
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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。
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    本文章介绍了如何利用MATLAB 2021a软件工具,有效地将Excel表格中的数据转化为DBC格式的数据库文件,详细阐述了操作步骤与技术要点。 1. 版本:MATLAB 2022A,包含仿真操作录像和代码中文注释,操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域:EXCEL数据表格转化为DBC数据库 3. 内容:通过MATLAB实现将EXCEL数据表格转化为DBC数据库 4. 注意事项:注意MATLAB左侧当前文件夹路径必须是程序所在文件夹位置,具体可以参考视频录。
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    本教程详细介绍了如何将TXT格式的数据文件转化为适合Excel使用的结构,并提供了相应的代码示例来展示数据如何被进一步处理为Echarts所需的格式,以实现高效的数据可视化。 将txt文本数据生成对应的excel文件及echarts图表,以便直观展示数据。Excel应包含指定的表格sheet和数据sheet;而echarts能够实时加载并对比各项数据资源。相关操作涉及的资源文件以及最终生成的文件会在项目中提供,源码可在相应的代码托管平台上访问。
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    本文详细介绍了如何使用Kettle工具进行数据转换的实际操作案例,涵盖从数据抽取、转换到加载的全过程。适合初学者快速上手和参考学习。 Kettle实现数据转换的完整示例包括数据库脚本以及Kettle源码文件。该例子展示了如何使用Kettle进行复杂的数据处理任务,并提供了详细的步骤和技术细节以帮助用户理解整个过程。
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    本项目提供了一种方法来使Java程序能够调用Kettle(也称为Pentaho Data Integration, PDI)中的job和transformation,并包含详细的源代码。 在数据集成过程中,Java调用Kettle中的Job与转换是一种常见的需求。Pentaho Data Integration(简称PDI),即Kettle,是一款强大的ETL工具;而Java作为一种通用编程语言,则能够灵活地与其他系统进行交互。 通过在Java中调用这些功能,可以利用Kettle的强大能力同时保持代码的可维护性和灵活性。其中,Job是工作流集合体,由一系列步骤组成,用于执行数据处理任务;转换则是具体的数据操作步骤,包括读取、清洗和加载等过程。 实现这一需求需要以下几步: 1. **引入依赖**:在Java项目中添加Kettle库文件。这可以通过Maven或Gradle管理,并确保项目的类路径包含相应的JAR包。 2. **配置环境**:确认所有必要的配置信息,如库文件路径、作业和转换的文件位置等;如果是在企业环境中,则需要设置数据库连接参数。 3. **编写Java代码**: - 创建`TransMeta`对象加载转换, - 使用`JobMeta`对象加载作业。 4. **设定参数**:通过调用如`transMeta.setParameterValue()`或`jobMeta.setParameterValue()`方法来为Kettle中的任务设置所需的参数值。 5. **执行操作**: - 创建并运行一个`Trans`实例以启动转换, - 使用类似的方式创建和开始作业的执行。 6. **监控与错误处理**:通过监听器(例如`TransListener`, `JobListener`)来追踪进度,并在遇到问题时进行适当的异常管理。 7. **释放资源**: - 在完成任务后,记得关闭任何打开的数据库连接等资源以防止内存泄漏。 8. **日志记录**:利用Kettle的日志功能配置合适的级别以便于调试和跟踪执行过程中的情况。 以上步骤展示了如何从Java中调用Kettle的功能,并传递参数以及处理结果。在实践中可能需要参考示例代码或查阅官方文档来解决遇到的问题,以确保实现的稳定性和效率。 通过这种方式整合数据处理逻辑与业务逻辑可以构建更加灵活和可扩展的数据集成解决方案。此过程的关键在于正确配置环境、理解Job和转换结构,并熟悉Java API的应用方式。
  • PythonExcel表格
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    本段落分享了一系列使用Python进行Excel数据处理与分析的实用代码示例。涵盖从基础的数据读取、清洗到高级的数据可视化技术,帮助用户提高工作效率和数据分析能力。 基于Python实现Excel表格数据分析的源码在PyCharm环境中运行后会显示如图1所示的系统主界面。在这个界面上,通过顶部工具栏可以选择所需的操作步骤: (1)导入Excel:点击“导入Excel”按钮,在弹出的选择文件夹对话框中选择特定文件夹,例如XS1文件夹。程序将遍历该文件夹内的所有*.xls格式的Excel文档,并将其添加到列表区域显示,效果如图2所示。 (2)提取列数据:通过工具栏上的“提取列数据”按钮执行操作后,可以从中抽取买家会员名、收货人姓名、联系手机和宝贝标题等信息。该功能完成后所生成的数据将保存在当前程序目录下的mycell.xls文件中,效果如图3所示。 (3)定向筛选:点击工具栏上的“定向筛选”按钮以过滤出特定条件的用户数据,“零基础学Python”的学员记录会被单独列出并展示出来,结果同样会存储于mycell.xls文件内,效果参照图4。 (4)多表合并:使用“多表合并”功能可以将列表中的所有Excel表格整合为单一文档。最终的结果也会被保存到程序目录下的mycell.xls中。 更多项目细节可以通过下载源代码包查看,并且该软件已经被打包成exe文件以便直接运行执行任务。