kettlehbaseinput的简单介绍

kettle中怎么从Hbase里取出某一个字段中的最大值

1、sql查询字段的最大值使用MAX()函数。例：select max(a) from table 语句大意：检索表table中a字段中的最大值。

2、首先你可以用substr函数截取出数字，再直接使用max函数即可。

3、那就说明表a209的A209220字段最大值就是9900。

4、只需要改下sql语句就可以了， 把select pxnr，xxsc from T_XYPXJLCB where XYXXFID= 441900012201410287 改为如下语句。

调度工具(ETL+任务流)

1、通过ETL的调度管理就可以让这几层串联起来形成一个完整的数据处理流程。数据流就是具体的从源数据到目标数据表的数据转换过程，所以也有 ETL 工具把数据流叫做转换。

2、ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。

3、Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。

要成为一名大数据开发工程师必备哪些技能?

1、数据仓库和ETL工具 数据仓库和ETL能力对于大数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。

2、大数据开发工程师在Linux和Java方面要熟练掌握，这是最基本的，需要同时掌握。学习顺序不分先后。掌握与大数据处理相关的技术，包括但不限于Hadoop，Hbase，Hive等。

3、掌握至少一种数据库开发技术：Oracle、Teradata、DBMysql等，灵活运用SQL实现海量数据ETL加工处理。 熟悉Linux系统常规shell处理命令，灵活运用shell做的文本处理和系统操作。

4、掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密，未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位，掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率，同时也会拓展自身的技术边界。

5、，Python这个要是有能力，有精力，建议也要往深处学习，我目前正在自学中。5，集群的问题，包括一些简单的运维知识。6，大数据数据倾斜的问题，包括Spark JVM内存调优问题等等。

五种主流ETL工具对比

1、几种 ETL 工具的比较(DataPipeline，Kettle，Talend，Informatica等)四种工具的比较主要从以下几方面进行比对：成本：软件成本包括多方面，主要包括软件产品， 售前培训， 售后咨询， 技术支持等。

2、主流ETL产品：Ascential公司的Datastage（Datastage在2005年被IBM收购）、Informatica公司的Powercenter、 NCR Teradata公司的ETL Automation（一套ETL框架、主要关注“抽取”）。

3、离线搜集工具：ETL 在数据仓库的语境下，ETL基本上便是数据搜集的代表，包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。

kettle连接hadoop配置hdfs文件数据导出

Kettle Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。Kettle的Spoon有丰富的Steps可以组装开发出满足多种复杂应用场景的数据集成作业，方便实现全量、增量数据同步。

打开SQL Database Studio。点击展开数据库连接和数据库。右击要导出数据的表，然后选择【export wizard】。在【choose source】中选择【database】，然后点击【next】。选择目标为database，然后点击【next】。

)使用 导入：hadoop jar /../hbase/hbase-*.jar import mytest /export/mybakup 导出：hadoop jar /../hbase/hbase-*.jar import mytest /import/mybackup 直接将数据导出到hdfs目录中，当不指定file前缀时。

需要配置的文件有core-site.xml和hdfs-site.xml这两个文件他们都位于${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/文件夹下。

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