kettle 6.1 按时间循环增量抽取数据

最近的项目中需要对上百万级的数据进行增量抽取操作,因此了解了一下TIMESTAMP的应用,特此记录 timestamp -- 时间戳:数据库中自动生成的唯一二进制数字,与时间和日期无关的, 通常用作给表行加版本戳的机制.存储大小为 8个字节 每个数据库都有一个计数器,当对数据库中包含 timestamp 列的表执行插入或更新操作时,该计数器值就会增加.该计数器是数据库时间戳.这 可以跟踪数据库内的相对时间,而不是时钟相关联的实际时间.一个表只能有一个 timestamp 列.每次修改或插入包含

一 .建立cdc记录表用于每次增量的时间节点 create table dbo.cdc_capture_log (     cdc_capture_log_id int identity not null    , capture_instance nvarchar(50) not null    , start_time datetime not null    , min_lsn binary(10) not null    , max_lsn binary(10) not null   

需求: 增量抽取MongoDB数据并加载到MSSQL 由于不能使用关系型数据库的自定义SQL, 所以主要遇到的问题有: 增量时间的查询和参数控制 ETL的批次信息和调用参数的写入 第一个问题的解决如下: 使用命名参数在Query页中进行过滤, 一开始会担心${}的引用方式会用Mongo的语法冲突, 测试后发现运行正常 第二个问题: 先为结果增加常量值, 如常量值固定则直接写死, 不固定的常量值先设置为空串, 在后面使用字符串替换组件传入命名参数, 最后用字段选择把空串的常量值移除

使用数据库或者系统变量的当前时间 Informatica中的$$SYSDATE是表示当前系统时间的系统变量. 通过这个变量,我们对每天抽取的数据可以使用以下表达式来实现增量抽取: 时间戳字段>= TRUNC($$SYSDATE – 1) 这种方法的实现比较简单,但是缺乏灵活性.不但需要另外开发一套相应的程序实现全量抽取,想要改变抽取时间范围还需要对每一个任务程序修改代码.例如需要抽取三天前的数据,我们需要对上面的表达式做如下修改: 时间戳字段>= TRUNC($$SYSDATE – 3) Ø

增量抽取 增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据.在ETL使用过程中.增量抽取较全量抽取应用更广.如何捕获变化的数据是增量抽取的关键.对捕获方法一般有两点要求:准确性,能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到:性能,不能对业务系统造成太大的压力,影响现有业务.目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有:a.触发器:在要抽取的表上建立需要的触发器,一般要建立插入.修改.删除三个触发器,每当源表中的数据发生变化,就被相应的触发器将变化的数据写入一个临时表,抽取线

1.触发器方式 触发器方式是普遍采取的一种增量抽取机制.该方式是根据抽取要求,在要被抽取的源表上建立插入.修改.删除3个触发器,每当源表中的数据发生变化,就被相应的触发器将变化的数据写入一个增量日志表,ETL的增量抽取则是从增量日志表中而不是直接在源表中抽取数据,同时增量日志表中抽取过的数据要及时被标记或删除.为了简单起见,增量日志表一般不存储增量数据的所有字段信息,而只是存储源表名称.更新的关键字值和更新操作类型(KNSEN.UPDATE或DELETE),ETL增量抽取进程首先根据源表名称和更

ETL中的数据增量抽取机制 (     增量抽取是数据仓库ETL(extraction,transformation,loading,数据的抽取.转换和装载)实施过程中需要重点考虑的问 题.在ETL过程中,增量更新的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一,ETL中的增量更新机制比较复杂,采用何种机制往往取决于源数据系统的 类型以及对增量更新性能的要求. 1 ETL概述 ETL包括数据的抽取.转换.加载.①数据抽取:从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据:②数据转换:将从源数据源获取的

数据仓库建设中的数据抽取环节,常常需要增量抽取业务库数据.但业务库数据不是一层不变的,会根据时间发生状态变更,那么就需要同步更新变化数据到HIVE中.过去在Oracle上做数据仓库时,可以使用merge的方法合并新老数据.但hive中没有该功能,本文旨在通过sqoop抽取后,自动实现数据合并. 表设计 将抽取表分为三张, 一张_arc表,保存每日合并后的快照,根据pt字段分区 一张_inc表,用于保存当日抽取的增量数据,根据pt字段分区 一张不带后缀的表,指向最终表给后续ETL任务使用. 步骤

思想:通过定义变量,通过函数改变变量的值  从而实现增量抽取