对kettle进行每秒查询条数的限制，可以用转换和作业两者结合进行操作。使用两个表输入，第一个表输入查询上次查询的最大可读标识。例如当主键是id的时候就先用表输入查询上一次结果的最大id，在where后面拼接id大于该最大id的数值。第二个表输入查询需要查询的语句，使用limit操作限制每次查询的条数。最后再用作业对该转换实行每秒的执行循环。

对增量更新到新表的数据进行行数统计，在mysql中使用limit语句进行查询(limit 新增数据库总行数，总行数加需要查询的条数)。Kettle中因为前后一共有两个变量，可以先用表输入查询出被插入数据的总行数，limit后一个字段用查询数量表示。如果查询中增加了查询条件不是对全表数据进行增量更新，如何对查询出的数据进行批量插入数据库呢？例如日期字段可以先进行排序，然后例如当日期条件大于A，小于B。新增数据将大于A作为固定条件，每次进行增量更新时候直接修改小于B的值。

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也并不清楚你是哪里不理解。。利用星数的计算过程，也就是star-cubing算法思想。总体过程深度优先遍历星树，通过自底向上聚集，在聚集过程中，利用共享维的概念（相当于自顶向下）剪枝。

你这种情况就非常适合使用基于Hadoop的HBase来存储数据，HBase不仅仅适合于做大数据的存储和处理，它的一个突出的性能优势就是写数据， 你的系统每隔10s就要写一次数据，Hbase就比较适合，最好不要使用传统的关系型数据库（例如MySql），这会让你的系统在后期出现许多性能瓶颈， 另外，HBase在数据查询上面也有提供了一些快速的优化方法，使用Hbase对数据进行读写，使用map/reduce对数据进行处理，你可以查阅相关资料看看。

首先答主得问自己，什么是大数据？什么是云计算？思考清楚了这个问题，其实很好想明白。 也就是相互依赖的关系。通俗点说大数据和云计算之间的关系就像容器和水的关系，云计算就像一个容器，而大数据则正是存放在这个容器中的水，大数据要依靠云计算技术来进行存储和计算。 大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。而云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过Google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。“如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等”也正是大数据时代数据的爆发式增长所带来的新的研究课题。

图表丰富、拖拽式编辑、交互设计、与第三方系统无缝集成

HADOOP ?

可以自定义Partitioner,根据数据的特点，进行自定义分区，会适当调整CPU的合理使用。

核心代码部分基本一致，主要是基于百度智能云增加了很多云上特性