二百二十四、Kettle——曲线实现从Hive插入更新到ClickHouse（分区字段是month或year）
Kettle——曲线实现从Hive插入更新到ClickHouse（分区字段是month或year）
二百二十三、Kettle——从Hive增量导入到ClickHouse(根据day字段判断)
Kettle——从Hive增量导入到ClickHouse(根据day字段判断)
一百六十四、Kettle——Linux上脚本运行kettle的转换任务（Linux本地、Linux资源库）
Linux上脚本运行kettle的转换任务（亲测，附截图）
一百八十二、大数据离线数仓完整流程——步骤一、用Kettle从Kafka、MySQL等数据源采集数据然后写入HDFS
大数据离线数仓完整流程——步骤一、用Kettle从Kafka、MySQL等数据源采集数据然后写入HDFS
一百零一、Kettle——Kettle8.2.0本地连接Hive3.1.2(踩坑，亲测有效)
Kettle8.2.0连接Hive3.1.2
一百六十八、Kettle——用海豚调度器定时调度从Kafka到HDFS的kettle任务脚本（持续更新追踪、持续完善）
用海豚调度器定时调度从Kafka到HDFS的kettle任务脚本
一百六十、Kettle——Linux上安装的Kettle9.2.0连接Hive3.1.2
Linux上安装的Kettle9.2.0连接Hive3.1.2
国产化Kettle、JDK、MySQL下载安装操作步骤
Kettle、JDK、MySQL下载安装操作步骤
使用kettle进行数据清洗
本实验任务主要完成基于ubuntu环境的使用kettle进行数据清洗的工作。通过完成本实验任务，要求学生熟练掌握使用kettle进行数据清洗的方法，为后续实验的开展奠定ETL平台基础，也为从事大数据平台运维工程师、大数据技术支持工程师等岗位工作奠定夯实的技能基础。1、掌握使用kettle进行数据清洗
Kettle连接人大金仓KingbaseES数据库
Kettle连接Kingbase数据库
kettle开发-Day38-其实chatGPT一直在身边
chatGPT的AI浪潮已经漫过膝盖，确定不做弄潮儿？
Kettle--MySQL生产数据库千万、亿级数据量迁移方案及性能优化
https://www.kettle.net.cn/一、Kettle环境搭建一、Windows主要用于可视化创建数据迁移用到的ktr转换脚本、kjb作业脚本，以及脚本需要配置的DB2信息、读写性能优化信息等，也可直接在客户端完成不同数据库之间的数据迁移。1.1 安装1.2 使用2.1 ktr转换脚本
Kettle--MySQL生产数据库千万、亿级数据量迁移方案及性能优化
https://www.kettle.net.cn/一、Kettle环境搭建一、Windows主要用于可视化创建数据迁移用到的ktr转换脚本、kjb作业脚本，以及脚本需要配置的DB2信息、读写性能优化信息等，也可直接在客户端完成不同数据库之间的数据迁移。1.1 安装1.2 使用2.1 ktr转换脚本
五十六、Kettle工具的使用
前言：此块内容文字描述效果不佳，故采用看图说话的形式进行阐述提示：双击图片可以将图片放大进行查看数据准备数据表：链接：https://pan.baidu.com/s/1ri8VsQkOKO3vyvbpeksuPA提取码：0000--来自百度网盘超级会员V4的分享数据表导入mysql数据库使用Navi
