大数据ETL开发之图解Kettle工具
详细笔记参考:https://blog.csdn.net/yuan2019035055/article/details/120409547
以下只是简单记录一下我学习过程中的心得
3.1.5 JSON输入
JSONPath 类似于 XPath 在 xml 文档中的定位,JsonPath 表达式通常是用来路径检索或设置Json的。其表达式可以接受“dot - notation”(点记法)和“bracket -notation”(括号记法)

实操注意事项


这里只要注意一下路径的写法和理解,$是表示根路径,对于$..data和$..id我的理解是:$指的是submissions,因为真正的json数据其实是从submissions开始算的,然后..表示递归遍历,因为submissions下面有两个数组,所以需要递归遍历,所以$..data就是递归遍历submissions下的所有data,主要是对..的理解,同理,下面的$..file是的$是指的data,因为第二个json input的数据来源是第一个json input传入的,用..也是因为有多个数组需要递归遍历
{"status": "ok","response": {"submissions": [{"id": "59434767","timestamp": "2011-11-21 09:21:53","user_agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:8.0) Gecko/20100101 Firefox/8.0","remote_addr": "192.168.1.1","payment_status": "","data": [{"field": "13776121","value": "Baylor Dallas"},{"field": "13776401","value": "CHF"},{"field": "13777966","value": "John Doe"},{"field": "13780027","value": "9999"},{"field": "13778165","value": "None of the above"},{"field": "13778985","value": "Yes"},{"field": "13778280","value": "Yes"},{"field": "13778424","value": "Yes"},{"field": "13778290","value": "Yes"},{"field": "13778324","value": "Yes"},{"field": "13778864","value": "Yes"}]},{"id": "59474875","timestamp": "2011-11-21 17:01:22","user_agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:8.0) Gecko/20100101 Firefox/8.0","remote_addr": "192.168.1.1","payment_status": "","data": [{"field": "13776121","value": "Healthsouth,"},{"field": "13776401","value": "Pneumonia"},{"field": "13777966","value": "Jane Doe"},{"field": "13780027","value": "390"},{"field": "13778165","value": "Experienced a fall?"},{"field": "13861153","value": "Yes"},{"field": "13780018","value": "Yes"},{"field": "13780006","value": "No"},{"field": "13780023","value": "Yes"},{"field": "13780024","value": "Yes"}]}],"total": 2,"pages": 1}
}
3.1.6 表输入
这里我遇到了一个报错
kettle报错 Driver class ‘org.gjt.mm.mysql.Driver‘ could not be found, make sure the ‘MySQL‘ driver
原因就是没有导入jdbc的jar包或者导入后没有重启应用,我是没有重启
3.2.2 文本文件输出
这里只要记得设置输出文件的合适分隔符即可,默认是用的;
3.2.4 表输出
这里注意数据写到输出表的时候是通过追加的方式,也就是你如果执行两次,那么就会有两套重复的数据,是追加不是覆盖
3.3.9 拆分字段

这里要注意拆分后的新字段需要设置合适的类型,不然就报错
3.3.11 行扁平化
行扁平化就是把同一组的多行数据合并成为一行,可以理解为列拆分为多行的逆向操作
但是需要注意的是行扁平化控件使用有两个条件:
使用之前需要对数据进行排序
每个分组的数据条数要保证一致,否则数据会有错乱
3.3.12 列转行
列转行,顾名思义多列转一行,就是如果数据一列有相同的值,按照指定的字段,将其中一列的字段内容变成不同的列,然后把多行数据转换为一行数据的过程
注意:列转行之前数据流必须按照分组字段进行排序,否则数据会错乱!


这里主要是要理解上面的图怎么填,关键字就是你要把哪一列的值横过来,关键字的值就是上面的那个关键字的列值
3.3.13 行转列
行转列,一行转多列,就是把数据字段的字段名转换为一列,把数据行变为数据列。我们也可以简单理解为行转列控件是列转行控件的逆向操作


理解上面的图的值怎么填
相关文章:

大数据ETL开发之图解Kettle工具
详细笔记参考:https://blog.csdn.net/yuan2019035055/article/details/120409547以下只是简单记录一下我学习过程中的心得3.1.5 JSON输入JSONPath 类似于 XPath 在 xml 文档中的定位,JsonPath 表达式通常是用来路径检索或设置Json的。其表达式可以接受“…...
docker-容器数据卷
Docker挂载主机目录访问如果出现cannot open directory.:Permission denied 解决办法:在挂载目录后多加一个--privileged=true参数即可; 一、介绍 卷就是目录或文件,存在于一个或多个容器中,由docker挂载到容器,但不属于联合文件系统,因此能绕过Union Fil…...

【C++】类和对象补充知识点
🏖️作者:malloc不出对象 ⛺专栏:C的学习之路 👦个人简介:一名双非本科院校大二在读的科班编程菜鸟,努力编程只为赶上各位大佬的步伐🙈🙈 目录前言一、再谈构造函数1.1 构造函数体赋…...

路径规划-人工势场法
一.基本思想 目标点对机器人产生吸引力,障碍物对机器人产生排斥力; 所有力的合成构成机器人的控制律 二. 主要步骤 1.构建人工势场 目标点:吸引势场 障碍物:排斥势场 2.根据人工势场计算力 对势场求偏导 3.计算合力 计…...

20230304学习笔记
1、Mybatis #{}和${}的区别是什么 a、#{}是预编辑处理、是占位符,${}是字符串拼接符。 b、#{}替换为?号,用PreparedStatement来赋值,${}直接替换变量的值,用Statement赋值。 c、#{}在DBMS中、自动加入单引号&#…...

[数据集][VOC][目标检测]河道垃圾水面漂浮物数据集目标检测可用yolo训练-1304张介绍
数据集格式:Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件,仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数):1304 标注数量(xml文件个数):1304 标注类别数:1 标注类别名称:["trash"] …...

JavaWeb--JSP案例
JSP案例8 案例8.1 环境准备8.1.1 创建工程8.1.2 创建包8.1.3 创建表8.1.4 创建实体类8.1.5 准备mybatis环境8.2 查询所有8.2.1 编写BrandMapper8.2.2 编写工具类8.2.3 编写BrandService8.2.4 编写Servlet8.2.5 编写brand.jsp页面8.2.6 测试8.3 添加8.3.1 编写BrandMapper方法8.…...

推荐系统1--Deepfm学习笔记
目录 1 keras实现Deepfm demo 2 deepctr模版 3 其他实现方式 ctr_Kera 模型 数据集 预处理 执行步骤 4何为focal loss 参考 1 keras实现Deepfm 假设我们有两种 field 的特征,连续型和离散型,连续型 field 一般不做处理沿用原值,离散型一…...

javaDoc生成方式
javaDoc生成方式 命令行生成 在cmd控制台窗口上找到需要生成文件的路径,然后执行命令。 # javadoc -encoding UTF-8 -charset UTF-8 文件名 javadoc -encoding UTF-8 -charset UTF-8 Doc.java这样就生成完成了。 测试Doc.java文件 package com.jiang.base;/***…...

Armv9 registers
A64指令集包括访问system registers编码空间的指令。这些指令有: Access to System registers, including the debug registers, that provide system control, and system status information.Access to Special-purpose registers such as SPSR_ELx, ELR_ELx, an…...

套接字实现TCP
套接字 套接字的意义就是客户端与服务器进行双向通信的端点,如果有不理解点上面套接字三字更近距离了解套接字。 网络套接字与客户连接的特定网络有关的服务端口号,这个端口号允许linux进入特定的端口号的连接转到正确的服务器进程。 套接字通信的建立过…...

MMSeg绘制模型指定层的Heatmap热力图
文章首发及后续更新:https://mwhls.top/4475.html,无图/无目录/格式错误/更多相关请至首发页查看。 新的更新内容请到mwhls.top查看。 欢迎提出任何疑问及批评,非常感谢! 摘要:绘制模型指定层的热力图 可视化环境安装 …...

关于Paul C.R. - Inductance_ Loop and partial-Wiley (2009)一书的概括
环感抗和部分感抗是两种不同的电路元件,它们通常用于描述不同类型的导体结构中的电流承载能力。 环感抗通常用于描述绕制在磁性芯上的线圈。当电流通过线圈时,它会在磁性芯中产生一个磁场,这个磁场又会对线圈产生一个磁通量。这个磁通量的大…...

基于支持向量机SVM的面部表情分类预测
目录 支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 Libsvm工具箱详解 简介 参数说明 易错及常见问题 SVM应用实例,基于SVM的面部表情分类预测 代码 结果分析 展望 支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型,它的基本…...

java内存模型的理解
java内存模型的理解并发问题产生的源头缓存导致的可见性问题线程切换导致的原子性问题编译优化带来的有序性问题小结Java内存模型: 解决可见性和有序性问题Java内存模型与JVM内存模型的区别volatile关键字Happens-Before规则小结思考题参考并发问题产生的源头 缓存导致的可见性…...

自己写一个简单的IOC
什么是SpringIOC? 答:IOC即控制反转,就是我们不在手动的去new一个对象,而是将创建对象的权力交给Spring去管理,我们想要一个User类型的对象,就只需要定义一个User类型的变量user1,然后让Spring去…...

用Python批量重命名文件
案例 今天,我们来整理文件夹中的文件,给某个文件夹下的所有文件重新命名。要求是给所有文件按照修改时间,按顺序在文件名前面加上编号。比如将文件资料.xlsx重命名为1. 资料.xlsx import osdef Get_modify_time(file):return os.path.getmtime(file) #获取文件修改时间path…...

iis之web服务器搭建、部署(详细)~千锋
目录 Web服务器 部署web服务器 实验一 发布一个静态网站 实验二 一台服务器同时发布多个web站点 网站类型 Web服务器 也叫网页服务或HTTP服务器web服务器使用的协议是HTTPHTTP协议端口号:TCP 80、HTTPS协议端口号:TCP 443Web服务器发布软件&…...
javascript的ajax
学什么Ajax基础JSON跨域XHR对象Ajax进阶Ajax应用Ajax扩展Ajax基础初识 AjaxAjax的基本用法GET请求POST请求JSON初识JSONJSON的3种形式JSON的常用方法跨域初识跨域CORS跨域资源共享JSONPXHR 对象XHR的属性XHR的方法XHR的事件Ajax进阶FormData封装Ajax使用Promise改造封装好的Aja…...
SpringBoot入门 - 开发中还有哪些常用注解
本文主要介绍一些SpringBoot中常用的注解。Spring Boot 常用注解SpringBootApplicationTarget(ElementType.TYPE) Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) Documented Inherited Configuration EnableAutoConfiguration ComponentScan public interface SpringBootApplication {/*…...
[2025CVPR]DeepVideo-R1:基于难度感知回归GRPO的视频强化微调框架详解
突破视频大语言模型推理瓶颈,在多个视频基准上实现SOTA性能 一、核心问题与创新亮点 1.1 GRPO在视频任务中的两大挑战 安全措施依赖问题 GRPO使用min和clip函数限制策略更新幅度,导致: 梯度抑制:当新旧策略差异过大时梯度消失收敛困难:策略无法充分优化# 传统GRPO的梯…...

装饰模式(Decorator Pattern)重构java邮件发奖系统实战
前言 现在我们有个如下的需求,设计一个邮件发奖的小系统, 需求 1.数据验证 → 2. 敏感信息加密 → 3. 日志记录 → 4. 实际发送邮件 装饰器模式(Decorator Pattern)允许向一个现有的对象添加新的功能,同时又不改变其…...

基于距离变化能量开销动态调整的WSN低功耗拓扑控制开销算法matlab仿真
目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.算法仿真参数 5.算法理论概述 6.参考文献 7.完整程序 1.程序功能描述 通过动态调整节点通信的能量开销,平衡网络负载,延长WSN生命周期。具体通过建立基于距离的能量消耗模型&am…...

MongoDB学习和应用(高效的非关系型数据库)
一丶 MongoDB简介 对于社交类软件的功能,我们需要对它的功能特点进行分析: 数据量会随着用户数增大而增大读多写少价值较低非好友看不到其动态信息地理位置的查询… 针对以上特点进行分析各大存储工具: mysql:关系型数据库&am…...

安宝特方案丨XRSOP人员作业标准化管理平台:AR智慧点检验收套件
在选煤厂、化工厂、钢铁厂等过程生产型企业,其生产设备的运行效率和非计划停机对工业制造效益有较大影响。 随着企业自动化和智能化建设的推进,需提前预防假检、错检、漏检,推动智慧生产运维系统数据的流动和现场赋能应用。同时,…...
系统设计 --- MongoDB亿级数据查询优化策略
系统设计 --- MongoDB亿级数据查询分表策略 背景Solution --- 分表 背景 使用audit log实现Audi Trail功能 Audit Trail范围: 六个月数据量: 每秒5-7条audi log,共计7千万 – 1亿条数据需要实现全文检索按照时间倒序因为license问题,不能使用ELK只能使用…...
React Native在HarmonyOS 5.0阅读类应用开发中的实践
一、技术选型背景 随着HarmonyOS 5.0对Web兼容层的增强,React Native作为跨平台框架可通过重新编译ArkTS组件实现85%以上的代码复用率。阅读类应用具有UI复杂度低、数据流清晰的特点。 二、核心实现方案 1. 环境配置 (1)使用React Native…...
在四层代理中还原真实客户端ngx_stream_realip_module
一、模块原理与价值 PROXY Protocol 回溯 第三方负载均衡(如 HAProxy、AWS NLB、阿里 SLB)发起上游连接时,将真实客户端 IP/Port 写入 PROXY Protocol v1/v2 头。Stream 层接收到头部后,ngx_stream_realip_module 从中提取原始信息…...
oracle与MySQL数据库之间数据同步的技术要点
Oracle与MySQL数据库之间的数据同步是一个涉及多个技术要点的复杂任务。由于Oracle和MySQL的架构差异,它们的数据同步要求既要保持数据的准确性和一致性,又要处理好性能问题。以下是一些主要的技术要点: 数据结构差异 数据类型差异ÿ…...

现代密码学 | 椭圆曲线密码学—附py代码
Elliptic Curve Cryptography 椭圆曲线密码学(ECC)是一种基于有限域上椭圆曲线数学特性的公钥加密技术。其核心原理涉及椭圆曲线的代数性质、离散对数问题以及有限域上的运算。 椭圆曲线密码学是多种数字签名算法的基础,例如椭圆曲线数字签…...