kettle导出到postgresql，kettle输出数据到http接口

kettle提取postgresql数据

1、kettle影像分割和栅格统计，如kettle数据转换图所示“表输入”，sql见步骤3；将提取出的数据保存到文件中。

2、可以，通过表输入，在表输入里面写select语句，然后点击预览，可以看到查询的结果数据。

3、select * frm table 此时你已经可以获取表中所有数据，根据你后续的需要，再去执行后续相关的操作。

4、插入/更新你是否遇到了需要将mysql数据库中的所有表与数据迁移到Oracle。你是否还在使用kettle重复的画着：表输入-表输出、创建表，而烦恼。下面为你实现了一套通用的数据库迁移流程。

5、首先利用kettle自动生成测试数据：主要生成UUID和当前系统时间到timejob表中（每隔2s执行一次），我们后续的操作都是对这张表中的数据进行一个备份。

6、从 官网 下载 kettle ，解压到本地即可。下载相应的数据库驱动。由于 kettle 需要连接数据库，因此需要下载对应的数据库驱动。例如 MySQL 数据库需要下载 mysql-connector-java.jar，oracle 数据库需要下载 ojdbc.jar。

相关问答

Q1: kettle从oracle向mysql迁移大数据量时报错,求教

1、表结构迁移属于难度不高但内容比较繁琐的一步，我们在迁移表结构时使用了一个叫sqlines的开源工具，对于sqlines工具在MySQL端创建失败及不符合预期的表结构再进行特殊处理，以此来提高表结构转换的效率。

2、kettle作业在运行一段时间后会报错，原因是mysql会默认每8小时回收一次无用连接。错误日志如下：然后你的作业就失败了，必须重新启动kettle才能解决。经过多次排查，最终解决。

3、你可以用工具 我给你建议一个开源的图像化界面的工具 kettle，这个工具使用简单可以做抽取和转换，而且支持很多的数据库。

4、并针对云端数据库中使用最多的 MySQL 数据库进行优化，使得从源数据库复制到新数据库时保留更多的数据表属性设置。

5、企业一般都会会使用传统的关系型数据库MySQL或Oracle等来存储业务系统数据。每时每刻产生的业务数据，以数据库一行记录的形式被直接写入到数据库中保存。

Q2: kettle连接hadoop配置hdfs文件数据导出

启动Kettle。打开 数据库连接 的窗口。在 数据库类型 下拉框中选择相应的数据库类型，如MySQL、Oracle等。填写 主机名、 端口号、 数据库名称 等数据库的连接信息。

Kettle有个hdfs插件就可以直接用，不过要注意你的hadoop集群版本和kettle中hadoop相关jar包要一致。

特别的，HDFS文件系统的操作可以使用 FsSystem shell 、客户端（http rest api、Java api、C api等）。

接下来，需要在各个节点上安装Hadoop。这通常涉及到下载Hadoop的二进制发行版，解压到适当的目录，并配置相关的环境变量。

HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。

HDFS将元数据存储在一个称为NameNode的主节点上，而文件数据则分散存储在多个称为DataNode的从节点上。要在Hadoop集群中指定元数据文件存储路径，需要编辑hdfs-site.xml配置文件并设置适当的属性。

Q3: 以下哪些属于集中化大数据平台外部采集数据

Flume是目前常用的开源选择，Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方的能力。

传统数据源采集：这类数据通常来自企业内部的数据库、日志、文件、表格等，以及外部的传统数据源，比如公共数据库、政府报告、统计数据等。这些数据通常是结构化数据，易于存储和处理。

日志收集：日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。

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