KETTLE时间戳-源数据自带时间_kettle获取系统时间,kettle获取当前时间资源-CSDN文库

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需积分: 44 60 浏览量 2019-01-23 10:59:36 上传评论 1 收藏 11KB RAR 举报

在IT领域，尤其是在数据处理和集成的过程中，Kettle（Pentaho Data Integration）是一个非常重要的工具，它提供了强大的ETL（提取、转换、加载）功能。本文将详细讲解标题为"KETTLE时间戳-源数据自带时间"的相关知识点，以及如何在Kettle中处理带有时间戳的数据进行同步。时间戳在数据处理中扮演着至关重要的角色，它记录了事件发生的确切时间。在源数据库中，如果数据已经携带了时间戳信息，那么在进行数据同步到另一个数据库时，保留这些时间信息是至关重要的，以便于数据分析和审计追踪。 1. **Kettle中的时间戳处理**： Kettle支持多种数据类型，其中包括时间戳（Timestamp）。在Kettle的步骤中，如"表输入"（Table Input）、"CSV文件输入"（CSV File Input）等，可以自动识别并处理源数据中的时间戳字段。通过"字段映射"（Field Mappings），可以确保时间戳字段在转换过程中不被丢失或错误地转换。 2. **时间同步的挑战**：在两个数据库间同步时间戳数据时，需要注意时区差异和精度问题。Kettle允许用户设置时区转换，确保时间戳数据在不同系统间的准确性和一致性。同时，由于时间戳通常包含微秒或纳秒级别的精度，确保这些细节在同步过程中得以保留也是必要的。 3. **Kettle脚本编写**：使用Kettle进行数据同步，通常会涉及"转换"（Transformation）和"作业"（Job）的创建。在"转换"中，你可以设置"表输入"来读取源数据库的时间戳数据，然后通过"转换步骤"（如"过滤行"、"字段选择"等）进行数据处理，最后使用"表输出"将处理后的时间戳数据写入目标数据库。在"作业"中，可以设置调度和监控机制，确保数据的定期同步。 4. **最佳实践**： - 在处理时间戳时，确保所有相关系统和Kettle配置使用一致的日期和时间格式，避免因格式不匹配导致的问题。 - 在进行时间转换时，使用"日期/时间转换"（Date/Time Converter）步骤可以确保正确处理时间戳。 - 使用"字段检查器"（Field Inspector）或"预览"功能来验证时间戳数据在转换过程中的完整性和准确性。 5. **压缩包中的资源**：文件名为"时间戳-源数据自带时间"可能是一个Kettle转换文件，其中包含了处理源数据自带时间戳的具体步骤和配置。使用Kettle的"转换编辑器"打开此文件，可以查看和学习如何处理和同步时间戳数据。通过以上描述，我们可以了解到Kettle在处理和同步带有时间戳的源数据时的方法和注意事项。理解和掌握这些知识点，对于在实际数据处理项目中高效、准确地进行数据同步至关重要。

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时间戳-源数据自带时间.rar （5个子文件）

时间戳-源数据自带时间

插入数据.txt 54KB

创建数据库.txt 834B

时间戳增量同步.kjb 20KB

时间戳增量同步.ktr 26KB

获取上次更新的时间戳.ktr 15KB

LOCK TABLES `im_message` WRITE; /*!40000 ALTER TABLE `im_message` DISABLE KEYS */; INSERT INTO `im_message` VALUES (101,'system','2018-05-25 03:51:47.187000','etl1','用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据',0,NULL),(102,'system','2018-05-25 03:51:47.201000','etl2','用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据',0,NULL),(103,'system','2018-05-25 03:51:47.222000','etl3','用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据',0,NULL),(104,'system','2018-05-25 03:51:47.236000','etl4','用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据',0,NULL),(105,'system','2018-05-25 03:51:47.247000','etl5','用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据',0,NULL),(106,'system','2018-05-25 03:51:47.256000','etl6','用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据',0,NULL),(107,'system','2018-05-25 03:51:47.265000','etl7','用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据',0,NULL),(108,'system','2018-05-25 03:51:47.275000','etl8','用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据',0,NULL),(109,'system','2018-05-25 03:51:47.283000','etl9','用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据',0,NULL),(110,'system','2018-05-25 03:51:47.292000','etl10','用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据',0,NULL),(111,'system','2018-05-25 03:51:48.188000','etl1','用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据',0,NULL),(112,'system','2018-05-25 03:51:48.201000','etl2','用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据',0,NULL),(113,'system','2018-05-25 03:51:48.213000','etl3','用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据',0,NULL),(114,'system','2018-05-25 03:51:48.225000','etl4','用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据',0,NULL),(115,'system','2018-05-25 03:51:48.234000','etl5','用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle的测试数据用户kettle

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