kettle中的MongoDB Input控件无法传参，我现在需要获取昨天的日期然后在它的query中编写语句。

一个抽象工厂类，可以派生出多个具体工厂类。

用 ${startdate} 没有问题 但是 mongodbinput 这个组件需要放到 一个转换里面，

kettle设置变量_kettle设置变量和表输入kettle设置变量_kettle设置变量和表输入


kettle设置变量_kettle设置变量和表输入


在他前面的转换里面 使用 设置变量组件 设置 startdate， 变量使用输出到目标表范围必须为parent job

然后把这两个转换当道一个job里面 2.Kettle无法启动原因分析：执行即可

Kettle配置数据源时加载外部properties配置文件

配置文件（db2nodes.cfg）位于实例所有者的主目录中，它包含一些配置信息，告诉 DB2有哪些参与分区数据库环境的实例。分区数据库环境中的每个实例都有一个 db2nodes.cfg 文件。

kettle很方便的一个点,就是从你有一个想法到落实到行动,当产品有复杂的多层等级结构时，工厂类只有自己，以不变应万变，就是模式的缺点。因为工厂类集中了所有产品创建逻辑，一旦不能正常工作，整个系统都要受到影响。可以很快很方便.这点也是使用kettle过程中有趣的点之一.

-Xms2058mJVM初始分配的堆内存

在设置变量中配置文件的路径:

如果使用 最简单的方式 ,那就是文件的路径在此处直接指定.而 常用的方式 是通过kettle的命名参数在执行脚本的时候通过变量的方式传递给job,然后在属性文件名处引用该文件路径变量即可.如下图

kettle 怎样从转换中过的job中定义的变量

其中 是数据库的 TCP/IP 主机名， 是用来访问数据库的实例的名称。

楼主 您好 很抱歉解决不了你的问题 ，但是看到您

innodb_flush_log_at_trx_commit=2

var list_wardNo =parent_job.getVariable("wardNo");

var size = new Number(parent_job.getVariable("size"));

写的这些东西 我是kettle小白 连其实，还有个功能也可以尝试使用在js里面的如何获取变量都不值 看到您写才知道 ，

请教您一下 这些js里面的语法比如获取变量等等这些语法从什么地方可以学习，或者有什么资料，希望您给指点迷津

想请问一下大神kettle 的增量转换 的问题,能给我讲解一下.需要列出来个实例

设你的表里有标示ID或者是时间戳，以下以标示ID为例（时间戳同理）

表输入

取出源表中ID大于目标表IDdb2fs（需要路径，一般在形如/home/db2inst1/sqllib/，或/opt/ibm/db2/v9.1/bin下。的所有记录，注意勾选替换SQL中的变量，如图

表输INSTHOset | grep DB2ME/sqllib/adm/db2stop，出

如何配置db2kettle的jndi

1.3、 replace() 函数 和length()函数组合

1.更新配置文件（Linux 和 UNIX）

例如，在拥有实例的 A 上使用“DB2 安装”向导创建了 DB2 实例时，db2nodes.cfg 文件将被更新为如下所示：

此任务提供了一些步骤，以将 db2nodes.cfg 文件更新为包括参与的计算机的条目。

要更新 db2nodes.cfg 文件：

1)作为实例所有者登录（在本示例，db2inst1 是实例所有者）。

2)输入以下命令确保已停止 DB2 实例：

其中 INSTHOME 是实例所有者的主目录（db2nodes.cfg 文件在实例运行时被锁定，并且仅当实例停止时才可以编辑该文件）。

例如，如果实例主目录为 /db2原始：home/db2inst1，则输入以下命令：

/db2home/db2inst1/sqllib/adm/db2stop

3) 对于每个 DB2 实例，向 .rhosts 文件添加一个条目。通过添加以下项来更新文件：

4) 向每个参与的的 db2nodes.cfg 文件添加一个条目。当次查看 db2nodes.cfg 文件时，它应该包含类似于以下内容的条目：

此条目包括数据库分区号（号）、数据库分区驻留的的 TCP/IP 主机名以及数据库分区的逻辑端口号。

如果正在对安装概述中所描述的分区配置（有四台计算机，每台计算机上安装一个数据库分区）进行安装，则应该出现类似如下的更新 db2nodes.cfg：

2 C 0

3 D 0

5) 当完成更新 db2nodes.cfg 文件时，输入 INSTHOME/sqllib/adm/db2start 命令，其中 INSTHOME 是实例所有者的主目录。例如，如果实例主目录为 /db2home/db2inst1，则输入以下命令：

/db2home/db2inst1/sqllib/adm/db2start

6) 注销。

2.启动DB2 First Steps

1)建议用实例拥有者的用户登录，这样会有更多功能可以使用。

2)将默认环境设置调入（初学的时候有必要进行）

source /home/db2inst1/sqllib/db2profile

当然要想每次启动就进行环境配置则在.profile, .bashrc内加入该句

3)查看环境变量是否已经设置完毕

4)查看DB2实例是否运行：

ps lax | grep db2sysc | grep –v grep

5)启动First Steps

6)使用DB2FS清洗工作完成。，你可以使用它进行一下尝试~

Kettle手册（十二）- 控件使用-从步骤插入数据

1 B 0

这里介绍一个控件的小功能，也是最近才发现的，之前在“表输入”中要使用参数的话，一般都是使用变量，

抽象工厂模式：多个抽象产品类，每个抽象产品类可以派生出多个具体产品类。

整体流程就是这样，我们个 query_paramter，就是查询了我们想设4.2计算爬虫数据源和各etl清洗数据表数据量置的参数

刚刚，上面还有一个“执行每一行”，这个就是，如果我们有多个参数，

工厂模式,简单工厂模式,抽象工厂模式三者有什么区别

设置变量 length()函数 char_length() replace() 函数 max() 函数

1、首先，三者的创建对象是不相同的。

注意事项:

2、其次，三者的定义变量不同。

“工厂模式”在使用时可以随时设置变量，不用提前进行设置。“简单工厂模式”中需要使用参数或者配置文件等已经定义好的变量，然后才能进行下一步的作。“抽象工厂模式则”则需要每次增加产品时，进行修改类方法。

3、，三者的接口数量不同。“工厂模式”可以使用两个接口以及三个接口，“简单工厂模式”只可以使用一个接口。“抽象工厂模式”则可以使用无限个接口。

扩展资料：

简单工厂模式优缺点

1、优点：

参考资料来源：

参考资料来源：

参考资料来源：

工厂模式的好处就在于将工厂和产品之间的耦合降低，将具体产品的构造过程放在了具体工厂类里面。在以后扩展产品的时候方便很多，只需要添加一个工厂类，一个产品类，就能方便的添加产品，而不需要修改原有的代码。而在简单工厂中，如果要增加一个产品，则需要修改工厂类，增加if/else分支，或者增加一个case分支，工厂模式符合软件开发中的OCP原则（open close principle），对扩展开放，对修改关闭。

抽象工厂WHERE模式：这个模式我总是感觉和builder模式非常相似。

工厂方法模式提供的是对一个产品的等级模式，，而抽象工厂方法提供的是对多个产品的等级模式，注意，这里的多个具体产品之间是相互耦合的，也就是说这里的抽象工厂提供的产品之间是存在某种联系的。

有人做如下的比较：

工厂方法模式：一个抽象产品类，可以派生出多个具体产品类。

每个具体工厂类只能创建一个具体产品类的实例。

每个具体工厂类可以创建多个具体产品类的实例。

区别：工厂方法模式只有一个抽象产品类，而抽象工厂模式有多个。

工厂方法模式的具体工厂类只能创建一个具体产品类的实例，而抽象工厂模式可以创建多个。

下面是一个形象的比喻：

无论是简单工厂模式、工厂模式还是抽象工厂模式，它们本质上都是将不变的部分提取出来，将可变的部分留作接口，以达到程度上的复用。拿一个生产水杯（cup）的工厂举例：起初，不用工厂模式，我必须在生产水杯之前知道水杯的材料和形状等水杯的所有特征才能生产，这就是我们的new Cup();这个Cup必须是具体的。厂主发现同一形状的被子，只是材料不同,如一个是玻璃(glass)的，一个是瓷(china)的,但是确要两条生产线，显然有资源浪费的嫌疑。现在厂主生产杯子时先不让生产线知道我要产的是玻璃的还是瓷的，而是让它在不知道具体材料的情况下先做它能做的，等到它把模具做好，只需要向其中填充玻璃原料或者瓷原料就可以造出同一形状的具体杯子了。但是很可惜，ja并不能new一个抽象的Cup，所以就有了简单工厂模式。原来是Cup cup=new Cup;现在是SimpleCupFactory.createCup(String cupName),根据cup的名字生产Cup,而createCup返回的是一个实现了 Cup接口或抽象类的具体Cup。简单抽象工厂模式有一个问题，就是当我现在想生产一个同样形状的铁杯时，工厂里并没有定义相应的处理流程，只能更改createCup方法，这就不合理了。我现在只是想生产铁杯，你只要在的时候把玻璃原料换成铁的不就行了吗，干嘛还要更改整条生产线呢？于是就有了工厂模式。原来生产线在生产模具的时候还要考虑是为玻璃杯生产的模具还是为铁杯生产的模具，现在它不用管了。CupFactory.createCup()创建Cup.CupFactory是接口或抽象类。实现它的具体子类会创建符合Cup接口的具体Cup。那么现在厂主想要生产水壶(kettle)，用工厂模式就不得不再造一条水壶生产线，能不能在水杯生产线同时生产水壶呢？这就是抽象工厂模式。

工厂模式的好处就在于将工厂和产品之间的耦合降低，将具体产品的构造过程放在了具体工厂类里面。在以后扩展产品的时候方便很多，只需要添加一个工厂类，一个产品类，就能方便的添加产品，而不需要修改原有的代码。而在简单工厂中，如果要增加一个产品，则需要修改工厂类，增加if/else分支，或者增加一个case分支，工厂模式符合软件开发中的OCP原则（open close principle），对扩展开放，对修改关闭。

抽象工厂模式：这个模式我总是感觉和builder模式非常相似。

工厂方法模式提供的是对一个产品的等级模式，，而抽象工厂方法提供的是对多个产品的等级模式，注意，这里的多个具体产品之间是相互耦合的，也就是说这里的抽象工厂提供的产品之间是存在某种联系的。

有人做如下的比较：

工厂方法模式：一个抽象产品类，可以派生出多个具体产品类。

每个具体工厂类只能创建一个具体产品类的实例。

每个具体工厂类可以创建多个具体产品类的实例。

区别：工厂方法模式只有一个抽象产品类，而抽象工厂模式有多个。

工厂方法模式的具体工厂类只能创建一个具体产品类的实例，而抽象工厂模式可以创建多个。

下面是一个形象的比喻：

无论是简单工厂模式、工厂模式还是抽象工厂模式，它们本质上都是将不变的部分提取出来，将可变的部分留作接口，以达到程度上的复用。拿一个生产水杯（cup）的工厂举例：起初，不用工厂模式，我必须在生产水杯之前知道水杯的材料和形状等水杯的所有特征才能生产，这就是我们的new Cup();这个Cup必须是具体的。厂主发现同一形状的被子，只是材料不同,如一个是玻璃(glass)的，一个是瓷(china)的,但是确要两条生产线，显然有资源浪费的嫌疑。现在厂主生产杯子时先不让生产线知道我要产的是玻璃的还是瓷的，而是让它在不知道具体材料的情况下先做它能做的，等到它把模具做好，只需要向其中填充玻璃原料或者瓷原料就可以造出同一形状的具体杯子了。但是很可惜，ja并不能new一个抽象的Cup，所以就有了简单工厂模式。原来是Cup cup=new Cup;现在是SimpleCupFactory.createCup(String cupName),根据cup的名字生产Cup,而createCup返回的是一个实现了 Cup接口或抽象类的具体Cup。简单抽象工厂模式有一个问题，就是当我现在想生产一个同样形状的铁杯时，工厂里并没有定义相应的处理流程，只能更改createCup方法，这就不合理了。我现在只是想生产铁杯，你只要在的时候把玻璃原料换成铁的不就行了吗，干嘛还要更改整条生产线呢？于是就有了工厂模式。原来生产线在生产模具的时候还要考虑是为玻璃杯生产的模具还是为铁杯生产的模具，现在它不用管了。CupFactory.createCup()创建Cup.CupFactory是接口或抽象类。实现它的具体子类会创建符合Cup接口的具体Cup。那么现在厂主想要生产水壶(kettle)，用工厂模式就不得不再造一条水壶生产线，能不能在水杯生产线同时生产水壶呢？这就是抽象工厂模式。

kettle 找不到ftp怎么用

classpath 和Ja_hone 还是在环境变量里面配置。

我也遇到这问题了，分享一column_name <> (下解决方法吧以后没准还有人能用到。我机器的主要问题是环境变量JAVA_HOME的值不对，应该写到jdk也就是C:Program FilesJajdk1.7.0_25，并且，改完后要重启机器才行（这个很重要）。

调整为：

我也遇到这问题了，分享一下解决方法吧以后没准还有人能用到。我机器的主要问题是环境变量JAVA_HOME的值不对，应该写到jdk也就是C:Program FilesJajdk1.7.0_25，并且，改完后要重启机器才行（这个很重要）。

Python爬虫数据应该怎么处理

FROM

一、首先理解下面几个函数

1.2 、length()函数 char_length()函数区别

select length('a')

etl清洗字段时候有明显分割符的如何确定新的数据表增加几个分割出的字段

计算出com_industry中最多有几个 - 符 以便确定增加几个字段 值+1 为可以拆分成的字段数 此表为3 因此可以拆分出4个行业字段 也就是4个行业等级

select max(length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))) as _max_count

1.4、设置变量 substring_index()字符串截取函数用法

set @address='-山东省-聊城市-莘县';

1.5、条件判断函数 case when

select case when 89>101 then '大于' else '小于' end as betl1_socom_data

二、kettle转换etl1清洗

首先建表 步骤在视频里

2.1.kettle文件名：trans_etl1_socom_data

2.4、表输入2.4、SQL脚本 初步清洗com_district和com_industry字段

select a.,case when com_district like '%业' or com_district like '%织' or com_district like '%育' then null else com_district end as com_district1

2.5、表输出

表输出设置注意事项

三、kettle转换etl2清洗抽象工厂模式：多个抽象产品类，每个抽象产品类可以派生出多个具体产品类。

首先建表增加了4个字段 演示步骤在视频里

主要针对etl1 生成的新的com_industry进行字段拆分 清洗

kettle转换2截图

3.4、SQL脚本 对com_industry进行拆分 完成所有字段清洗 注册资金字段时间关系没有进行细致拆解 调整代码即可

select a.,case

四、清洗效果质量检查

4.1爬虫数据源数据和网站数据是否相符

如果本身工作是爬虫和数据处理在一起处理，抓取的时候其实已经判断，此步骤可以省略，如果对接上游爬虫同事，这一步首先判断，不然清洗也是无用功，一般都要求爬虫同事存储请求的便于后面数据处理查看数据质量

注：SQL脚本中没有经过聚合过滤 3个表数据量应相等

4.2.1、sql查询 下面表我是在同一数据库中 如要使用从上一步传来的参数，只要在使用SQL进行引用就可以。果不在同一数据库 from 后面应加上表所在的数据库名称

select count(1) from s_socom_dataunion all

4.2.2 根据 kettle转换执行完毕以后 表输出总量对比

kettle表输出总数据量

4.3查看etl清洗质量

确保前两个步骤已经无误，数据处理负责的etl清洗工作自查开始 针对数据源清洗的字段 写脚本检查 socom网站主要是对地区 和行业进行了清洗 对其他字段做了替换多余字段处理 ，因此采取脚本检查，

where里面这样写便于查看某个字段的清洗情况

select

此页面数据和etl2_socom_data表最终清洗数据对比

网站页面数据