最近有一个调优的项目设计到MongoDB数据转移到Mysql库进行数据分析。
以下是利用kettle对数据的转换的介绍:
1:MongoDb的查询:
   主要是基于json格式:具体的查询可以见连接MonGoDb的查询语句
  数据集是kettle与MongoDB的数据操作

  由于带有时间戳timestamp,可以在kettle中基于时间戳对其增量读取。
2:kettle对于这种非关系型的数据库的设置主要是利用bigdata的控件:
配置如下:kettle与MongoDB的数据操作
1)mongodb的数据集
2)query 查询语句  
   由于利用时间戳进行增量查询,所以利用了两个变量${STARTDATE},${ENDDATE}来控制时间窗的大小

3.将数据流传入到json输入中,将其转化为标准格式:
kettle与MongoDB的数据操作

Path的书写格式是:
  $.uid :uid是指mongodb中的项uid,
           $ :代表根目录
           . :代表子节点
           []:数组节点
     由于在mongodb中 uid是直接挂在根目录下的子节点中,所以其路径为$.uid,actionID依次类似。
例:
   {"data" :{
            "museum":[
              {
                "country":"italy",
                "city": "Vencie",
                 "id_museum":"109",
                 "name":"pa"},
               {  
                 "country":"Mexico",
                 "city": "Mexico city",
                 "id_museum":"36",
                 "name":"Musre"}
                            ]
                  }
            }
    $..city表明元素city是在根节点下data节点内的museum节点内。
    $.data.museum[1].city表明指定的元素,即上述museum数组第二个节点的city值
数据读取流程图:kettle与MongoDB的数据操作

               
JOB的流程如下:kettle与MongoDB的数据操作

        


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