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Étendez les fonctionnalités avec les plugins EE ..
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Gestionnaire de plugins PDI
Pentaho Data Integration (PDI) peut être étendu avec des plugins qui ajoutent de nouvelles étapes, des entrées de job et d’autres fonctionnalités. La meilleure façon de gérer ces plugins est d’utiliser le Gestionnaire de plugins, que vous trouverez à la fois dans le client PDI et dans la Pentaho User Console (PUC).
Le Gestionnaire de plugins répond à tous vos besoins en matière de plugins : installer de nouveaux plugins, mettre à jour les plugins existants vers leurs dernières versions et supprimer les plugins que vous n’utilisez plus.
Bien que vous puissiez installer des plugins manuellement, cette approche n’est pas recommandée. Les plugins installés manuellement n’apparaîtront pas dans le Gestionnaire de plugins, ce qui signifie que vous devrez gérer vous-même toutes les futures mises à jour et suppressions.
Dans la barre d’outils supérieure, sélectionnez : Outils > Gestionnaire de plugins.
Installation d’un plugin : Trouvez le plugin que vous souhaitez installer en effectuant une recherche ou en parcourant les options disponibles.
Pour la dernière version : Cliquez simplement sur Installer.
Pour une version antérieure : Cliquez sur la ligne du tableau du plugin pour ouvrir la boîte de dialogue Nom du plugin. Sélectionnez la version souhaitée dans la liste déroulante, puis cliquez sur Installer. Confirmez l’installation si vous y êtes invité.
Redémarrez pour activer : Après l’installation, redémarrez à la fois le serveur Pentaho et le client PDI. Cette étape est essentielle : les plugins nouvellement installés ne fonctionneront pas tant que vous n’aurez pas redémarré.
Vérifiez l’installation : Connectez-vous au client PDI et accédez à Outils > Gestionnaire de plugins. Recherchez ou parcourez votre plugin nouvellement installé. Vérifiez la colonne Version installée pour confirmer que la bonne version est répertoriée.
Databricks
L’entrée Chargement en masse dans Databricks charge de grands volumes de données à partir de fichiers de stockage cloud directement dans des tables Databricks. Comment cela fonctionne : Il y parvient en utilisant en coulisses la commande Databricks COPY INTO .
Opération groupée Salesforce
L’étape d’opération groupée Salesforce effectue des opérations de données à grande échelle (insert, update, upsert et delete) sur des objets Salesforce à l’aide de l’API Salesforce Bulk 2.0.
Comment cela fonctionne : L’étape lit les données d’un flux d’entrée, crée un fichier CSV des modifications et exécute le job groupé sur Salesforce. Une fois le job terminé, vous pouvez éventuellement acheminer trois types de résultats vers des flux de sortie distincts : enregistrements réussis, enregistrements non traités et enregistrements en échec.
Prérequis : Vous devez disposer d’un Client ID et d’un Client Secret Salesforce pour utiliser cette étape.
Google Analytics v4
L’étape Google Analytics v4 récupère des données depuis votre compte Google Analytics à des fins de reporting ou d’entrepôt de données.
Comment cela fonctionne : L’étape interroge les propriétés Google Analytics via l’ API Google Analytics v4 et envoie les valeurs de dimensions et de métriques obtenues vers le flux de sortie.
Pentaho prend en charge un type de données hiérarchique (HDT) via le plugin Pentaho EE Marketplace. Ce plugin ajoute le type de données HDT et comprend cinq étapes spécialisées pour travailler avec celui-ci.
Ce qu’il fait : Ces étapes simplifient le travail avec des structures de données complexes et imbriquées. Elles peuvent convertir des champs HDT en chaînes formatées, et vous permettent d’accéder directement aux indices et aux clés des tableaux imbriqués, ou de les modifier.
Avantages en matière de performances : Ces étapes améliorent considérablement les performances par rapport au traitement des données hiérarchiques sous forme de simples chaînes.
Structure des données : HDT peut stocker des données imbriquées ou complexes construites à partir d’objets et de tableaux, ainsi que des éléments simples. Il est compatible avec toute étape PDI qui traite des données hiérarchiques.
Job Kafka
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