Kettle中排序合并
时间: 2024-04-26 18:21:48 浏览: 29
在Kettle中,可以使用"Sort rows"步骤对数据进行排序,然后使用"Merge Join"步骤将不同数据源中的数据按照指定的列进行合并。
具体步骤如下:
1. 将需要排序和合并的数据源输入到Kettle中,使用"Table input"步骤读取数据。
2. 对需要排序的数据源使用"Sort rows"步骤,选择需要排序的列,并指定升序或降序。
3. 对需要合并的数据源使用"Sort rows"步骤,选择需要排序的列,并指定升序或降序。
4. 使用"Merge Join"步骤将两个数据源按照指定的列进行合并,选择需要合并的列,并指定合并方式(Inner join/Left outer join/Right outer join)。
5. 选择需要输出的列,并使用"Table output"步骤将结果输出。
需要注意的是,在进行合并操作时,数据源需要按照相同的列进行排序,否则合并结果可能会出现错误。
相关问题
kettle排序记录
Kettle中的"排序记录"步骤主要用于对字段进行排序。一般情况下,它会与"去除重复记录"和"记录集连接"步骤一起使用。在配置参数中,你需要选择要排序的字段以及排序的方式(升序或降序)。接下来,将结果数据与原始数据进行对比,你会发现无序数据已经按照你选择的排序方式进行了排序。
另外,Kettle中的"记录集连接"步骤可以用于实现数据集合的关联,包括内连接、左连接、右连接和外连接等。在这里,我们以用户回答为主表,并选择左连接。连接字段是用来判断哪个字段在两个集合之间相等时将记录合并在一起。在这个例子中,连接字段是回答集合的optionId和选项集合的id。
希望这可以帮助你理解Kettle中的"排序记录"和"记录集连接"步骤的使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Kettle中“排序记录”的使用](https://blog.csdn.net/AnameJL/article/details/119713337)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [kettle案例六数据表关联--排序记录-记录集连接-过滤记录](https://blog.csdn.net/q383965374/article/details/78962029)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [kettle转换实践(一)-排序记录,记录集连接,过滤记录](https://blog.csdn.net/kone0611/article/details/90575944)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
kettle多数据源合并
在Kettle中,可以通过使用多个数据源来实现数据的合并。以下是一些合并数据源的方法:
1. 使用Merge Join步骤:在Kettle中,可以使用Merge Join步骤将两个或多个数据源合并。Merge Join需要两个输入流和一个输出流,输入流必须按照相同的键进行排序。Merge Join步骤将按照键匹配的方式将两个数据流合并。
2. 使用Join Rows步骤:在Kettle中,可以使用Join Rows步骤将两个或多个数据源合并。Join Rows步骤需要两个或多个输入流和一个输出流。输入流不需要按照键进行排序。Join Rows步骤将按照顺序将两个或多个数据流合并。
3. 使用Union All步骤:在Kettle中,可以使用Union All步骤将两个或多个数据源合并。Union All步骤需要两个或多个输入流和一个输出流。Union All步骤将按照顺序将两个或多个数据流合并,不考虑键。
总的来说,在Kettle中,可以使用多个步骤来合并数据源。具体使用哪个步骤取决于数据的特点和具体的需求。
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