Kettle例子
kettle分区应用案例
Kettle分区应用案例
实际生产中，经常会有地市数据上报或者省厅省厅数据下发，而且各地市的表结构都相同的需求。
针对这种需求，假如有10个地市，一般会写10个抽取。
这样不仅做了重复工作，而且增加了维护负担。
通过kettle分区功能，可以只写一个抽取，实现多地市数据汇集和下发功能。
下面通过一个案例，简单介绍下kettle分区使用。
1. 创建数据库连接
新建数据库连接，点击集群选项，此处假定所有节点都是相同类型数据库。
如下图，创建含有两个节点的集群连接。
2. 创建分区模式
新建数据库分区
点击导入分区，可以从刚刚创建的数据库连接中导入分区，点击ok保存。
3. 创建抽取模型
整个模型如下
表输入中选择刚刚创建的集群连接，输入SQL语句。
这里获取查询SQL语句及预览功能不能直接使用。
文本文件输出组建配置如下
右键点击表输入，选择分区选项，选择使用数据库分区，分区类型如下：None：不分区
Mirror to all partitions：使用数据库分区
Remainder of division：使用kettle标准分区
4. 结果验证
源表数据如下：
数据结果文件如下：。
kettle制作实例以及查询效率分析
kettle制作实例以及查询效率分析今天一工作是利用kettle抽取数据形成新表输出至数据库，现有表1 ERR_CONT_INFO(销售合同基本信息)，表内信息如下图所示：同时表2 ERP——CONT_PROD_D销售合同明细要求做一转换，根据指定的年月按年月抽取数据到目标表，目标表如下所示：CREATE TABLE ODS_SALESCONTAMT_D{STATMONTH VARCHAR(10) //月份统计SALESID VARCHAR(20) //销售员idCUSTID VARCHAR(10) //客户编号CONTCORP VARCHAR(20)CONTSOURCE INTERGERCONTTYPE INTERGERPRODID VARVHAR(10)ARCHIVENO VARVHAR(20) //合同号CONTDATE VARCHAR(20) //合同时间PRODAMT DECIMAL(14,2) //产品类别金额CONTAMT DECIMAL(14,2) //合同金额COUNT INTERGER //销售量}未经思考直接做的流程图是分析：可以看出第一次表输入需要读取一次所有值（很大的问题，若数据库1w 项记录，只有1k是有用的，如此读取数据造成9k无用的读入）；通过判断年月后，需要再次对数据库进行查询，最终流程对数据库进行了2次读取，时间效率和利用值比较低。
改进：在数据库连接中，通过join查询将2张表一次性读取，减少对数据库的查询次数。
sql :select distinct a.amt,a.contid,a.salesid,a.contdate,a.custid,a.archiveno,a.contcor p,a.contsource,a.conttype,b.prodid ,b.saleprice,b.qty from ERP_CONT_INFO as a joinERP_CONT_PROD_D as b on a.contid=b.contid where a.contdate >=? and a.contdate < ? and b.saleprice is not NULL并且流程图也是更为简洁。
kettle 例子 -回复
kettle 例子-回复1. 早晨起床后，使用电热水壶快速烧开水，沏一杯浓郁的咖啡或茶，为新的一天带来美好的开始；2. 下午茶时，迫不及待地倒入沸腾的水，给茶叶注入活力，享受一杯清香的温热茶水；3. 家庭聚会时，方便地用电热水壶煮沸水准备泡面、煮稀饭，或是为烧烤食材提供热水；4. 在户外野餐、露营时，电热水壶可以为旅行者提供热饮和食物准备的便利。
烧水步骤：1. 准备：首先，确保电热水壶的插头已连接好并插入电源插座；然后将水壶置于水平台上，确保水壶底部和加热底盘完全接触；2. 填水：打开水壶的盖子，使用自来水龙头从瓶口缓缓注入适量的水，注意不要超过电热水壶的最高水位线；3. 关盖：轻轻地合上水壶盖子，确保盖子完全密闭并严密贴合，以免水汽外泄；4. 接通电源：确认操作无误后，将电热水壶的插头插入电源插座，并按下烧水按钮，此时水壶的指示灯会点亮，表示开始加热；5. 等待煮沸：电热水壶的加热速度通常很快，一般只需数分钟就能烧开水，期间可以利用等待时间做其他事情；6. 沸水提示：当水壶内的水完全煮沸后，电热水壶会自动断电，并发出“滴滴滴”的提示音，同时指示灯也会熄灭；7. 取用：轻轻地将水壶从电源插座上拔下，然后拿着手柄将整个水壶从加热底座上取下，小心地避免触碰到水壶的热表面；8. 倒水：将烧开的水倒入水杯或茶壶等容器中，注意别碰到热水以免烫伤自己；9. 关机：使用完毕后，记得将电热水壶的开关归位，关闭电源插座，并等待水壶完全冷却后清洗。
电热水壶的使用要点：1. 清洗：使用前要确保电热水壶内外干净卫生，可使用中性洗洁剂轻轻清洗，并及时擦干，注意避免水滴残留在加热底部；2. 插拔：在使用时，要轻轻插拔水壶的电源插头，避免将其硬拔或用力过大导致损坏；3. 保养：长期使用后，应注意检查电热水壶的线路和底座是否出现老化、翘曲等现象，如有需要及时更换，确保使用安全。
总结：电热水壶在现代生活中是一个不可或缺的小家电。
Kettle5.某使用步骤带案例解析详细版
Kettle5.某使用步骤带案例解析详细版Kettle使用方法介绍1、Kettle概念Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix 上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。
Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。
Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。
Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。
2、下载和部署下载kettle压缩包，因kettle为绿色软件，解压缩到任意本地路径即可3、Kettle环境配置1.安装JDK（略）2.测试JDK安装成功（略）3.运行KettleWindows下找到$KETTLE_HOME/spoon.dat，双击运行欢迎界面如下图所示：4、KETTLE组件介绍与使用4.1 Kettle使用Kettle提供了资源库的方式来整合所有的工作，；1）创建一个新的transformation，点击保存到本地路径，例如保存到D:/etltest下，保存文件名为Trans，kettle默认transformation文件保存后后缀名为ktr；2）创建一个新的job，点击保存到本地路径，例如保存到D:/etltest下，保存文件名为Job，kettle默认job文件保存后后缀名为kjb；4.2 组件树介绍4.2.1Transformation 的主对象树和核心对象分别如下图：Transformation中的节点介绍如下：Main Tree：菜单列出的是一个transformation中基本的属性，可以通过各个节点来查看。
DB连接：显示当前transformation中的数据库连接，每一个transformation的数据库连接都需要单独配置。
kettle系列教程二
kettle系列教程二1、H ello World 示例通过这个例子，介绍kettle的一些基础知识及应用：⏹使用Spoon工具⏹转换的创建⏹步骤及连线⏹预定义变量⏹在Spoon中预览和执行⏹使用pan工具在终端窗口执行转换概述我们要实现的目标是：通过一个包含人名称的CSV文件，创建一个XML文件，内容是针对每个人添加上问候。
如果csv文件内容如下：last_name, nameSuarez,MariaGuimaraes,JoaoRush,JenniferOrtiz,CamilaRodriguez,Carmenda Silva,Zoe则输出的XML文件内容如下：- <Rows>- <row><msg>Hello, Maria!</msg></row>- <row><msg>Hello, Joao!</msg></row>- <row><msg>Hello, Jennifer!</msg></row>- <row><msg>Hello, Camila!</msg></row>- <row><msg>Hello, Carmen!</msg></row>- <row><msg>Hello, Zoe!</msg></row></Rows>我们要设计的第一个转换就是创建由csv文件生成一个问候XML文件。
转换是由步骤和连接组成，这些步骤和连接构成数据流，因此转换是基于数据流的。
环境准备开始设计一个转换之前，我们先创建一个文件夹Tutorial，我们将保存所有的文件到该文件夹中，然后创建一个csv文件，内容就是前面人员信息，你可以复制到文本文件中，然后命名为list.csv。
Kettle使用手册及测试案例
一、【kettle】window安装与配置1、下载kettle包，并解压2、安装jdk，并配置java环境a).打开我的电脑--属性--高级--环境变量b).新建系统变量JA V A_HOME和CLASSPATH变量名：JA V A_HOME变量值：C:\Program Files\Java\jdk1.7.0[具体路径以自己本机安装目录为准]变量名：CLASSPATH变量值：.;%JA V A_HOME%\lib\dt.jar;%JA V A_HOME%\lib\tools.jar;c). 选择“系统变量”中变量名为“Path”的环境变量，双击该变量，把JDK安装路径中bin目录的绝对路径，添加到Path变量的值中，并使用半角的分号和已有的路径进行分隔。
变量名：Path变量值：%JA V A_HOME%\bin;%JA V A_HOME%\jre\bin;3、配置kettle环境在系统的环境变量中添加KETTLE_HOME变量，目录指向kettle的安装目录：D:\kettle\data-integration4、启动spoonWindows直接双击批处理文件Spoon.bat具体路径为：kettle\data-integration\Spoon.batLinux 则是执行spoon.sh,具体路径为：~/kettle/data-integration/spoon.sh二、使用Kettle同步数据同步数据常见的应用场景包括以下4个种类型：➢ 只增加、无更新、无删除➢ 只更新、无增加、无删除➢ 增加+更新、无删除➢ 增加+更新+删除只增加、无更新、无删除对于这种只增加数据的情况，可细分为以下2种类型：1) 基表存在更新字段。
通过获取目标表上最大的更新时间或最大ID，在“表输入”步骤中加入条件限制只读取新增的数据。
2) 基表不存在更新字段。
通过“插入/更新”步骤进行插入。
插入/更新步骤选项：只更新、无增加、无删除通过“更新”步骤进行更新。
kettle的案例
kettle的案例
1. 电热水壶
一个常见的kettle案例就是电热水壶。
这种kettle使用电力加热水，可以快速将水加热到沸腾的温度。
用户只需将水倒入水壶，按下开关，水壶就会开始加热。
一些电热水壶还配有温度控制器，用户可以选择不同的加热温度，以适应不同的饮品或烹饪需求。
这种kettle非常方便，适用于家庭、办公室和旅行等场合。
2. 燃气热水瓶
另一个kettle的案例是燃气热水瓶。
这种kettle使用燃气作为热源，通过热交换器将水加热。
用户只需打开燃气阀门，点燃火源，燃气热水瓶就会开始加热水。
一些燃气热水瓶还配有温度控制器和定时器，用户可以自定义加热温度和时间。
这种kettle适用于没有电力供应的地区或户外使用。
3. 电子壶
另一个kettle的案例是电子壶。
这种kettle主要用于煮茶或咖啡。
它通常具有预设的煮茶或咖啡程序，可以根据不同的茶叶或咖啡豆种类选择适当的温度和时间。
用户只需将水和茶叶或咖啡豆放入壶中，选择适当的程序，电子壶就会自动完成煮茶或咖啡的过程。
这种kettle非常方便，可以确保茶或咖啡的品质和口感。
总结：
kettle的案例包括电热水壶、燃气热水瓶和电子壶。
这些kettle都
具有加热水的功能，但使用不同的热源和加热方式。
它们在不同的场合和用途下都发挥着重要的作用，为用户提供了便利和舒适的热水体验。
kettle 循环遍历结果集作为参数传入转换
kettle 循环遍历结果集作为参数传入转换在数据处理和ETL（Extract, Transform, Load）的领域中，Kettle是一款非常强大的开源工具。
它可以帮助我们轻松地完成数据抽取、转换和加载的任务。
其中一个非常有用的功能是使用循环遍历结果集作为参数传入转换。
在本文中，我将深入探讨这个主题，并提供一些实际的例子来帮助你更好地理解。
1. 什么是Kettle？Kettle，即Pentaho Data Integration（PDI），是一款面向企业级的ETL工具。
它允许开发人员通过可视化和图形化编程方式来构建ETL 流程。
Kettle提供了一系列强大的转换步骤和作业，可以用于数据提取、转换和加载。
2. 循环遍历结果集的概念循环遍历结果集是指在Kettle中，可以通过设置循环步骤来遍历一个结果集，并将结果集中的每一行作为参数传递给下一个转换。
这个功能非常有用，可以帮助我们处理大量数据或需要迭代处理的情况。
3. 如何在Kettle中循环遍历结果集作为参数传入转换要在Kettle中实现循环遍历结果集作为参数传入转换，可以使用两个关键步骤：「获取数据」和「循环」。
步骤1：获取数据在Kettle中，可以使用「获取数据」步骤从数据库或其他数据源中获取数据。
我们可以定义一个SQL查询，将查询结果作为结果集传递给下一个步骤。
步骤2：循环在「循环」步骤中，我们可以定义循环条件和循环元素。
这里的循环元素即为步骤1中获取的结果集。
我们可以使用内部变量来引用结果集中的每一行。
在每次循环中，Kettle会自动将结果集中的下一行作为参数传递给下一个转换。
4. 实际应用示例为了更好地理解如何在Kettle中循环遍历结果集作为参数传入转换，让我们看一个具体的示例。
假设我们有一个数据库表「employees」，其中包含每个员工的尊称和薪水信息。
我们需要为每个员工计算出其年终奖的金额，并将结果插入到另一个表「bonus」中。
kettle 例子
kettle 例子Kettle（也称为Pentaho Data Integration）是一款开源的ETL （Extract, Transform, Load）工具，用于数据集成和数据转换。
它提供了一套直观且功能强大的图形化界面，使用户能够轻松地进行数据抽取、转换和加载操作。
下面是关于Kettle的十个例子，以展示其在数据集成和转换中的灵活应用。
1. 数据抽取：Kettle可以从各种不同的数据源中抽取数据，包括关系型数据库、文件（如CSV、Excel等）、Web服务和其他应用程序。
例如，可以使用Kettle从MySQL数据库中抽取销售数据。
2. 数据清洗：Kettle提供了丰富的数据清洗功能，可以处理数据中的重复值、缺失值、异常值等。
例如，可以使用Kettle清洗电子商务网站的用户数据，去除重复的用户记录并填补缺失的信息。
3. 数据转换：Kettle可以对抽取的数据进行各种转换操作，如数据格式转换、字段拆分合并、数据计算等。
例如，可以使用Kettle 将订单金额从美元转换为欧元，并计算订单总价。
4. 数据集成：Kettle可以将多个数据源的数据集成到一起，创建一个统一的数据视图。
例如，可以使用Kettle将来自不同地区的销售数据整合到一个数据仓库中，以便进行全局销售分析。
5. 数据加载：Kettle可以将转换后的数据加载到目标数据库或文件中。
例如，可以使用Kettle将清洗和转换后的数据加载到Oracle数据库中，以供进一步分析和报告。
6. 数据分析：Kettle可以与其他数据分析工具（如Pentaho BI）集成，实现更复杂的数据分析和报告功能。
例如，可以使用Kettle 将销售数据加载到Pentaho BI中，创建交互式的销售分析仪表板。
7. 定时任务：Kettle可以配置定时任务，自动执行数据集成和转换操作。
例如，可以使用Kettle每天凌晨自动抽取和清洗前一天的销售数据。
8. 并行处理：Kettle支持并行处理，可以同时处理多个数据源和转换操作，提高数据处理效率。
kettle入门例子大全
Kettle 培训技术文档0507Etl 介绍ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于金融IT 来说，经常会遇到大数据量的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。
Kettle是一款国外开源的etl工具，纯java编写，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。
Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。
kettle 部署运行将kettle2.5.1文件夹拷贝到本地路径，例如D 盘根目录。
双击运行kettle文件夹下的spoon.bat文件，出现kettle欢迎界面：稍等几秒选择没有资源库，打开kettle主界面创建transformation，job点击页面左上角的创建一个新的transformation，点击保存到本地路径，例如保存到D:/etltest下，保存文件名为EtltestTrans，kettle默认transformation 文件保存后后缀名为ktr点击页面左上角的创建一个新的job，点击保存到本地路径，例如保存到D:/etltest下，保存文件名为EtltestJob，kettle默认job文件保存后后缀名为kjb 创建数据库连接在transformation页面下，点击左边的【Main Tree】，双击【DB连接】，进行数据库连接配置。
connection name自命名连接名称Connection type选择需要连接的数据库Method of access选择连接类型Server host name写入数据库服务器的ip地址Database name写入数据库名Port number写入端口号Username写入用户名Password写入密码例如如下配置：点击【test】，如果出现如下提示则说明配置成功点击关闭，再点击确定保存数据库连接。
kettle多表关联循环分页迁移数据的完整例子
kettle多表关联循环分页迁移数据的完整例子在这篇文章中，我们将探讨kettle多表关联循环分页迁移数据的完整例子。
我们将以从简到繁、由浅入深的方式来讨论这个主题，以便读者能更深入地理解。
这个主题将涉及Kettle工具的使用技巧，包括多表关联和分页迁移数据，希望通过文章能够为读者带来有价值的信息和启发。
1. 理解Kettle的基本概念让我们简单介绍一下Kettle。
Kettle是一款开源的ETL工具，它能够帮助用户实现数据抽取、转换和加载的功能。
用户可以通过Kettle将数据从一个地方抽取出来，在转换之后加载到另一个地方。
Kettle提供了可视化的图形界面，让用户可以通过拖拽和连接组件来设计数据处理流程，非常适合数据工程师和分析师使用。
2. 多表关联在实际的数据迁移工作中，经常需要处理多个表之间的关联。
Kettle 提供了方便的方式来实现多表关联。
在我们的例子中，我们将演示如何使用Kettle来处理多个表之间的关联关系，以及如何将相关数据进行整合和迁移。
3. 循环处理数据另一个常见的需求是对数据进行循环处理。
我们可能需要对一个大表进行分页处理，以便将数据分批迁移至目标数据库。
Kettle提供了很好的支持来实现这个功能，我们将在后文详细介绍。
4. 分页迁移数据我们将利用前面介绍的多表关联和循环处理的技巧，来完成一个完整的例子：分页迁移数据。
我们将以实际的案例来演示如何使用Kettle 工具来处理这个任务，以便读者能够更直观地理解。
在这个例子中，我们假设有两个关联的表A和B，我们需要将它们的数据按照一定的条件和顺序进行分页迁移。
我们将逐步介绍如何使用Kettle来处理这个需求，包括设计数据处理流程、设置参数和条件、以及监控和优化运行结果。
总结回顾通过本文的介绍，我们希望读者能够更全面、深刻和灵活地掌握Kettle工具中多表关联、循环处理和分页迁移数据的技巧和方法。
Kettle作为一款强大的ETL工具，能够帮助用户高效地处理各种复杂的数据迁移任务，同时也需要用户有一定的技术功底和经验来更好地发挥其功能。
kettle入门例子大全
Kettle 培训技术文档0507Etl 介绍ETL（Extract—Transform—Load的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程），对于金融IT 来说，经常会遇到大数据量的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。
Kettle是一款国外开源的etl工具，纯java编写，绿色无需安装,数据抽取高效稳定.Kettle中有两种脚本文件，transformation和job,transformation完成针对数据的基础转换,job则完成整个工作流的控制。
kettle 部署运行将kettle2.5。
1文件夹拷贝到本地路径,例如D 盘根目录。
双击运行kettle文件夹下的spoon。
bat文件，出现kettle欢迎界面：稍等几秒选择没有资源库，打开kettle主界面创建transformation,job点击页面左上角的创建一个新的transformation,点击保存到本地路径,例如保存到D：/etltest下，保存文件名为EtltestTrans，kettle默认transformation 文件保存后后缀名为ktr点击页面左上角的创建一个新的job，点击保存到本地路径,例如保存到D：/etltest下，保存文件名为EtltestJob，kettle默认job文件保存后后缀名为kjb 创建数据库连接在transformation页面下，点击左边的【Main Tree】,双击【DB连接】，进行数据库连接配置。
connection name自命名连接名称Connection type选择需要连接的数据库Method of access选择连接类型Server host name写入数据库服务器的ip地址Database name写入数据库名Port number写入端口号Username写入用户名Password写入密码例如如下配置:点击【test】，如果出现如下提示则说明配置成功点击关闭,再点击确定保存数据库连接。
kettle 分层解析
kettle 分层解析摘要：一、Kettle介绍1.Kettle的定义2.Kettle的作用二、Kettle的组件1.Kettle主界面2.Kettle元数据3.Kettle作业设计器4.Kettle转换设计器5.Kettle数据源6.Kettle数据目标三、Kettle的安装与配置1.安装环境2.安装步骤3.配置Kettle四、Kettle的使用1.导入和导出数据2.数据转换3.作业调度五、Kettle的案例分析1.案例一2.案例二3.案例三正文：一、Kettle介绍Kettle是一款开源的ETL工具，主要用于数据抽取、转换和加载。
它具有强大的功能和灵活的配置选项，可以帮助用户轻松地处理各种数据问题。
Kettle不仅可以用于数据集成，还可以用于数据清洗、数据转换、数据汇总等任务，是数据处理领域的重要工具之一。
二、Kettle的组件1.Kettle主界面：Kettle的主界面提供了各种工具栏、菜单和选项卡，方便用户进行各种操作。
2.Kettle元数据：Kettle元数据用于描述数据源和目标的数据结构，帮助用户更好地理解数据。
3.Kettle作业设计器：Kettle作业设计器用于创建和管理数据处理作业，包括各种转换和任务。
4.Kettle转换设计器：Kettle转换设计器用于创建和管理数据转换步骤，包括各种操作和函数。
5.Kettle数据源：Kettle支持多种数据源，如数据库、文件、Web服务等，方便用户连接和提取数据。
6.Kettle数据目标：Kettle支持多种数据目标，如数据库、文件、Web服务等，方便用户将处理后的数据加载到目标系统中。
三、Kettle的安装与配置1.安装环境：Kettle支持各种操作系统，如Windows、Linux和Mac OS 等。
用户需要确保安装环境满足Kettle的系统要求。
2.安装步骤：用户可以下载Kettle的安装包，然后按照安装向导的提示完成安装过程。
3.配置Kettle：安装完成后，用户需要配置Kettle，包括设置数据源和目标、激活插件等。
kettle 典型案例
kettle 典型案例English Answer:## Kettle Use Cases.Apache Kettle, also known as Pentaho Data Integration, is a powerful ETL (Extract, Transform, Load) tool. It allows users to easily extract data from various sources, transform it, and load it into any destination of their choice. Kettle is widely used in various industries and domains for a wide range of use cases. Some of the most typical use cases of Kettle include:Data Integration: Kettle is extensively used for integrating data from different sources into a single unified data repository. It provides a wide range of connectors that allow seamless data extraction from various databases, files, and web services. The data integration capabilities of Kettle make it an ideal tool for creating data warehouses, data lakes, and other data repositories.Data Transformation: Kettle offers a comprehensive set of data transformation operators that allow users to perform a wide range of data manipulations. These include cleansing, filtering, sorting, aggregating, joining, splitting, and merging data. Kettle's data transformation capabilities make it a powerful tool for data preparation and data quality improvement.Data Loading: Kettle supports loading data into various target destinations, including databases, files, and cloud storage services. It provides a variety of output connectors that allow users to easily load data into the destination of their choice. The data loading capabilities of Kettle make it an ideal tool for populating data warehouses, data marts, and other data repositories.ETL Automation: Kettle allows users to automate ETL processes through its robust job scheduling and workflow management capabilities. Users can create complex workflows that involve multiple data extraction, transformation, and loading steps. Kettle's automation capabilities make it anideal tool for implementing data pipelines and ensuring the timely and reliable movement of data.Data Quality Management: Kettle provides a range ofdata quality management capabilities that allow users to ensure the quality of their data. These capabilitiesinclude data validation, data profiling, and data cleansing. Kettle's data quality management capabilities make it an ideal tool for improving the accuracy, completeness, and consistency of data.Data Governance: Kettle can be used to support data governance initiatives by providing a central platform for managing data assets and ensuring data compliance. Itallows users to track data lineage, enforce data access controls, and implement data security measures. Kettle's data governance capabilities make it an ideal tool for ensuring the responsible and ethical use of data.In addition to these typical use cases, Kettle is also widely used for a variety of other purposes, including:Data Migration.Data Warehousing.Business Intelligence.Data Analytics.Data Science.Kettle's versatility and extensibility make it a powerful tool that can be used to address a wide range of data integration, data transformation, and data management challenges.## Conclusion.Apache Kettle is a powerful and versatile ETL tool that offers a comprehensive set of features and capabilities. It is widely used in various industries and domains for a wide range of use cases, including data integration, data transformation, data loading, ETL automation, data qualitymanagement, and data governance. Kettle's ease of use, scalability, and extensibility make it an ideal tool for addressing a wide range of data integration and data management challenges.Chinese Answer:## Kettle 典型案例。
kettle入门例子大全
Kettle 培训技术文档0507 Etl 介绍ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于金融IT 来说，经常会遇到大数据量的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。
Kettle是一款国外开源的etl工具，纯java编写，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。
Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。
kettle 部署运行将kettle2.5.1文件夹拷贝到本地路径，例如 D 盘根目录。
双击运行kettle文件夹下的spoon.bat文件，出现kettle欢迎界面：稍等几秒选择没有资源库，打开kettle主界面创建transformation，job点击页面左上角的创建一个新的transformation，点击保存到本地路径，例如保存到D:/etltest下，保存文件名为EtltestTrans，kettle默认transformation 文件保存后后缀名为ktr点击页面左上角的创建一个新的job，点击保存到本地路径，例如保存到D:/etltest下，保存文件名为EtltestJob，kettle默认job文件保存后后缀名为kjb 创建数据库连接在transformation页面下，点击左边的【Main Tree】，双击【DB连接】，进行数据库连接配置。
connection name自命名连接名称Connection type选择需要连接的数据库Method of access选择连接类型Server host name写入数据库服务器的ip地址Database name写入数据库名Port number写入端口号Username写入用户名Password写入密码例如如下配置：点击【test】，如果出现如下提示则说明配置成功点击关闭，再点击确定保存数据库连接。
kettle入门例子大全【范本模板】
Kettle 培训技术文档0507 Etl 介绍ETL（Extract—Transform—Load的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于金融IT 来说，经常会遇到大数据量的处理,转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。
Kettle是一款国外开源的etl工具,纯java编写,绿色无需安装，数据抽取高效稳定.Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。
kettle 部署运行将kettle2。
5.1文件夹拷贝到本地路径，例如D 盘根目录。
双击运行kettle文件夹下的spoon。
bat文件,出现kettle欢迎界面：稍等几秒选择没有资源库，打开kettle主界面创建transformation，job点击页面左上角的创建一个新的transformation,点击保存到本地路径，例如保存到D：/etltest下，保存文件名为EtltestTrans,kettle默认transformation 文件保存后后缀名为ktr点击页面左上角的创建一个新的job,点击保存到本地路径，例如保存到D:/etltest下,保存文件名为EtltestJob,kettle默认job文件保存后后缀名为kjb创建数据库连接在transformation页面下，点击左边的【Main Tree】,双击【DB连接】，进行数据库连接配置。
connection name自命名连接名称Connection type选择需要连接的数据库Method of access选择连接类型Server host name写入数据库服务器的ip地址Database name写入数据库名Port number写入端口号Username写入用户名Password写入密码例如如下配置:点击【test】，如果出现如下提示则说明配置成功点击关闭,再点击确定保存数据库连接。
Kettle（二）实战案例（1）关系型数据库之间的数据同步
Kettle（⼆）实战案例（1）关系型数据库之间的数据同步Kettle (⼆）实战案例 (1) 关系型数据库之间的数据同步操作前的准备：建库建表auto_increment=1 这个是修饰主键primary key，⾃动增长1--================================-- ⽇志库--================================create database etl;use etl;alter table control_table auto_increment =1;drop table control_table;create table control_table(id int primary key auto_increment,task_name varchar(255),run_flag int,created_at datetime,updated_at datetime);drop table task_log;create table task_log(id int primary key auto_increment,task_name varchar(50),status varchar(50),log_time datetime);--================================-- 测试数据--================================use test;drop table order_detail;create table order_detail(id bigint,user_id bigint,product_id bigint,status varchar(50),amount double,created_at datetime,updated_at datetime);insert into order_detailselect1,123,10001,'new',100.2,now(),now();commit;--step2insert into order_detailselect2,222,10001,'new',200,now(),now();update order_detailset status ='success'where id =1;commit;select*from order_detail;create database ods;create table order_detail(id bigint,user_id bigint,product_id bigint,status varchar(50),amount double,created_at datetime,updated_at datetime);use etl;insert into control_table(task_name,run_flag,created_at,updated_at) select'order_detail',1,now(),now()from dual;insert into control_table(task_name,run_flag,created_at,updated_at) select'customer',0,now(),now()from dual;commit;select*from control_table;commit;select task_namefrom control_tablewhere run_flag =1;--=====================================-- mysql 表--=====================================use test;drop table customer;create table customer(user_id bigint,user_name varchar(50),created_at datetime,updated_at datetime);drop table product;create table product(id bigint,product_id bigint,product_name varchar(50),created_at datetime,updated_at datetime);insert into productselect1,1,'name1',now(),now();commit;drop table product_info;create table product_info(product_id bigint,product_name varchar(50),created_at datetime,updated_at datetime);--===================================delete from etl.control_table where task_name ='customer';insert into etl.control_table(task_name,run_flag,created_at,updated_at) select'customer',1,now(),now()from dual;delete from etl.control_table where task_name ='product';insert into etl.control_table(task_name,run_flag,created_at,updated_at) select'product',1,now(),now()from dual;delete from etl.control_table where task_name ='product_info'; insert into etl.control_table(task_name,run_flag,created_at,updated_at) select'product_info',1,now(),now()from dual;commit ;select*from etl.control_table;关系型数据库间的同步开始-->初始化变量-->写⽇志--加载数据到关系型数据库中（数据的转换和同步），如果转换同步失败就会重试（先判断重试次数，然后等待15秒再继续尝试执⾏），如果转换同步成功，就会写⽇志然后更新元数据信息，最后同步转换数据成功。
Kettle使用范例
Kettle使用范例1.错误处理在转换步骤的过程中，当某个步骤发生错误时可能要进行额外的步骤处理。
因此，在设置时就要求为步骤添加错误处理。
以下面的流程为例：该流程为将源表的数据同步到目标表中，在目标表中人为的设置某个字段的长度小于源表，让其能在处理过程中会报出异常。
为了可视化处理结果，将同步的结果输出到XML文件中。
选中“Target Table”步骤，点击鼠标右键，然后选择“Define error handling…”菜单项，将会弹出设置对话框。
在“Target step”中选择后续处理步骤即可。
在各个fieldname填上字段的名字，将会在结果集中多出相应的字段，以便后续步骤能读出相应的错误信息。
例如界面上的“ErrorDesc”字段，将用于保存错误信息。
以上的数据处理流程处理结束之后，“Success XML Output”步骤生成的XML文件内容为所有同步成功的数据；“Error XML Output”步骤生成的XML文件内容为所有同步错误的数据。
2.字典翻译2.1.单选字典翻译单选字典翻译要使用到“Stream lookup/流查询”步骤，分别要从业务表和字典表中抽取出数据。
“Query AJXX”步骤负责从业务表中抽取出数据。
“Query AJLX Dictionary”步骤负责从字典表中抽取出字典数据。
“Transform AJLX”步骤负责翻译“ajlx”字段的字典值。
由于使用这种方式翻译单选字段时，要多查询一个字典表，因此最好控制字典表的数据量，以免影响性能。
2.2.多选字典翻译由于“Stream lookup”只能实现单值的数据查询，无法实现像多选字典这类多值的数据查询，因此“Stream lookup”步骤无法实现多选字典字段的翻译。
多选字典的翻译，只能通过采用调用存储过程的方式实现，这就要使用到“Call DB Procedure”。
由于“Call DB Procedure”步骤在调用存储过程或是函数时，参数设置不能使用常量，只能调用数据流中的字段值。
Kettle学习大集合
Kettle学习大集合1.什么Kettle？Kettle是一个开源的ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程）项目，项目名很有意思，水壶。
按项目负责人Matt的说法：把各种数据放到一个壶里，然后呢，以一种你希望的格式流出。
Kettle包括三大块：Spoon——转换/工作(transform/job)设计工具(GUI方式)Kitchen——工作(job)执行器(命令行方式)Span——转换(trasform)执行器(命令行方式)Kettle是一款国外开源的etl工具，纯java编写，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。
Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。
2.Kettle简单例子2.1下载及安装Kettle下载地址：/projects/pentaho/files现在最新的版本是 3.6，为了统一版本，建议下载 3.2，即下载这个文件pdi-ce-3.2.0-stable.zip。
解压下载下来的文件，把它放在D：\下面。
在D:\data-integration文件夹里，我们就可以看到Kettle的启动文件Kettle.exe或Spoon.bat。
2.2 启动Kettle点击D:\data-integration\下面的Kettle.exe或Spoon.bat，过一会儿，就会出现Kettle的欢迎界面：稍等几秒，就会出现Kettle的主界面:2.3 创建transformation过程a.配置数据环境在做这个例子之前，我们需要先配置一下数据源，这个例子中，我们用到了三个数据库，分别是：Oracle、MySql、SQLServer，以及一个文本文件。
而且都放置在不同的主机上。
Oralce：ip地址为192.168.1.103,Oracle的实例名为scgtoa,创建语句为：create table userInfo(id int primary key,name varchar2(20) unique,age int not null,address varchar2(20));insert into userInfo values(1,'aaa',22,'成都市二环路');insert into userInfo values(2,'东方红',25,'中国北京');insert into userInfo values(3,'123',19,'广州白云区');MySql：ip地址为192.168.1.107,数据库名为test2,创建语句为：create database test2;use test2;create table login(id int primary key,realname varchar(20) unique,username varchar(20) unique,password varchar(20) not null,active int default 0);insert into login values(1,'aaa','admin','admin',0);insert into login values(2,'东方红','test','test',1);insert into login values(3,'123','xxx123','123456',1);SQLServer：本机，ip为192.168.1.115,创建语句为：create database test3;use test3;create table student(sid varchar(20) primary key,sname varchar(20) unique,teacher varchar(20) not null,);insert into student values('078','aaa','李老师');insert into student values('152','东方红','Mr Wu');insert into student values('034','123','徐老师');文本文件：名为dbtest.log,位于192.168.1.103\zhang\上，即跟Oracle同一个主机。
kettle入门例子大全
Kettle 培训技术文档0507Etl 介绍ETL（Extract—Transform—Load的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程），对于金融IT 来说，经常会遇到大数据量的处理，转换，迁移,所以了解并掌握一种etl工具的使用,必不可少。
Kettle是一款国外开源的etl工具，纯java编写，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。
Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。
kettle 部署运行将kettle2.5。
1文件夹拷贝到本地路径，例如D 盘根目录。
双击运行kettle文件夹下的spoon.bat文件,出现kettle欢迎界面：稍等几秒选择没有资源库，打开kettle主界面创建transformation,job点击页面左上角的创建一个新的transformation，点击保存到本地路径，例如保存到D:/etltest下,保存文件名为EtltestTrans,kettle默认transformation 文件保存后后缀名为ktr点击页面左上角的创建一个新的job，点击保存到本地路径，例如保存到D：/etltest下,保存文件名为EtltestJob,kettle默认job文件保存后后缀名为kjb 创建数据库连接在transformation页面下，点击左边的【Main Tree】，双击【DB连接】，进行数据库连接配置。
connection name自命名连接名称Connection type选择需要连接的数据库Method of access选择连接类型Server host name写入数据库服务器的ip地址Database name写入数据库名Port number写入端口号Username写入用户名Password写入密码例如如下配置：点击【test】，如果出现如下提示则说明配置成功点击关闭，再点击确定保存数据库连接。
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Kettle使用范例
1.错误处理
在转换步骤的过程中，当某个步骤发生错误时可能要进行额外的步骤处理。
因此，在设置时就要求为步骤添加错误处理。
以下面的流程为例：
该流程为将源表的数据同步到目标表中，在目标表中人为的设置某个字段的长度小于源表，让其能在处理过程中会报出异常。
为了可视化处理结果，将同步的结果输出到XML文件中。
选中“Target Table”步骤，点击鼠标右键，然后选择“Define error handling…”菜单项，将会弹出设置对话框。
在“Target step”中选择后续处理步骤即可。
在各个fieldname填上字段的名字，将会在结果集中多出相应的字段，以便后续步骤能读出相应的错误信息。
例如界面上的“ErrorDesc”字段，将用于保存错误信息。
以上的数据处理流程处理结束之后，“Success XML Output”步骤生成的XML文件内容为所有同步成功的数据；“Error XML Output”步骤生成的XML文件内容为所有同步错误的数据。
2.字典翻译
2.1.单选字典翻译
单选字典翻译要使用到“Stream lookup/流查询”步骤，分别要从业务表和字典表中抽取出数据。
“Query AJXX”步骤负责从业务表中抽取出数据。
“Query AJLX Dictionary”步骤负责从字典表中抽取出字典数据。
“Transform AJLX”步骤负责翻译“ajlx”字段的字典值。
由于使用这种方式翻译单选字段时，要多查询一个字典表，因此最好控制字典表的数据量，以免影响性能。
2.2.多选字典翻译
由于“Stream lookup”只能实现单值的数据查询，无法实现像多选字典这类多值的数据查询，因此“Stream lookup”步骤无法实现多选字典字段的翻译。
多选字典的翻译，只能通过采用调用存储过程的方式实现，这就要使用到“Call DB Procedure”。
由于“Call DB Procedure”步骤在调用存储过程或是函数时，参数设置不能使用常量，只能调用数据流中的字段值。
因此，在调用“Call DB Procedure”步骤之前，要使用“Add constants”步骤来为数据流添加一个常量字段，做为字典种类。
增加了常量字段之后，该字段就可以在“Call DB Procedure”步骤中引用了。
3.设置转换全局参数
点击主菜单的Transformation菜单项里的“Settings”的子菜单项，调出transfrom设置界面。
选择“Parameters”Tab页，在“Parameters”列表中设置转换流程的全局参数。
在流程设计过程中，可以使用${PARAM_NAME}代表对应全局参数。
4.批量数据单条记录分别转换
在实际应用中，经常会有这样的一种转换情况：首先要从某个数据源（表或者是格式化文件）中提取出批量数据，然后再对批量数据中的每一条记录分别执行一个完整的数据转换。
这种数据处理流程，在设计时要通过Transformation和Job相结合来实现，以数据传输抽取数据的过程为例：数据传输首先要从增量表中检索出有哪些更新的表，然后再每个表提取出增量数据的主键信息，最后到业务表中取抽取出业务数据，打包成数据文件。
可以查看Kettle程序samples\jobs\process all tables目录下的例子。
4.1.设计一个总体的Job。
总体流程了分别为“Get list of tables”Transformation和“Extract a table”子Job。
在“Extract a table”子Job中，“Execute for every input row”的选项要选中，才能实现当条记录分别执行“Extract a table”Job流程。
“Get list of tables”Transformation负责从增量表中取得所有增量表的名字。
Transformation的最后一步，要使用“Copy rows to result”步骤，以便总体Job能读取。
4.3.设计一个子Job处理单条记录
“Extract a table”子Job负责针对每一个表抽取出增量数据。
“Extract on table”。
4.3.1.取单条记录并设置变量
“Define extract tablename variable”Transformation主要是负责从总Job中取出批量数据的单条数据信息，并定义变量信息，以便子Job中的其他Transformation能使用。
“Get rows from result”step负责取得单条数据的信息。
“Get Systemid Info”step负责取出当前时间。
“Select values”step负责将extracttime字段由日期类型转为字符串。
“Define Extract Table variable”step负责设置变量。
“V ariable scope type”为变量的作用域，具体根据需求设置。
4.3.2.执行单条数据的转换
“Extract one table”Transformation负责执行抽取单个表的数据。
“Get table updated record key”step负责抽取出单表的增量数据主键。
“Database join”step负责根据表主键信息抽取出业务数据。
[注意：由于“Database Join”step中存在一个Bug，导致其中的SQL语句执行会报错，原因是SQL语句中的表名为变量，具体情况再议。
]
“XML Output”step负责将结果输出为XML文件。