ETL技术报告-kettle简介以及使用Kettle建立一个简单的数据仓库
kettle使用方法
kettle使用方法一、什么是kettle?Kettle是一款功能强大的开源ETL (Extract, Transform, Load) 工具，用于处理各种数据的抽取、转换和加载。
它提供了可视化的界面，使用户能够轻松地创建和管理数据流程。
二、kettle的安装和配置1.下载kettle安装包，并解压到指定目录。
2.进入kettle目录，在终端中运行spoon.sh (Linux/Mac) 或spoon.bat(Windows) 启动kettle。
3.在弹出的窗口中，点击”File”菜单，选择”Preferences”打开配置页面。
4.在配置页面中，设置kettle的选项，如数据连接、插件路径等。
三、kettle中的数据流程1.创建一个新的数据流程：点击工具栏上的”新建”按钮，在弹出的对话框中选择”Transformation”创建一个新的转换，或选择”Job”创建一个作业。
2.在数据流程中，可以拖拽各种组件来构建转换或作业，如数据输入、数据输出、转换、聚合等。
3.连接组件：使用鼠标拖拽连线工具，连接各个组件，定义数据的流向。
4.配置组件：双击组件，如数据输入组件，可以配置数据源的连接信息、查询语句等。
5.定义转换规则：在转换组件中，根据需要配置字段映射、条件过滤、转换函数等。
6.运行数据流程：点击工具栏上的”运行”按钮，运行数据流程并查看结果。
四、kettle的常用组件和功能1.数据输入：用于读取数据源的组件，支持多种数据源，如数据库、文件、Web服务等。
2.数据输出：用于将数据写入目标的组件，支持多种输出格式，如数据库表、文件、Web服务等。
3.转换组件：用于对数据进行转换的组件，如字段映射、类型转换、条件过滤、聚合等。
4.调度和监控：kettle提供了作业调度和监控的功能，可以定时执行作业、生成报表等。
5.插件扩展：kettle支持插件扩展，用户可以根据需要开发自己的插件，用于处理特定的数据源或转换规则。
kettle开源数据仓库解决方案
kettle开源数据仓库解决方案
Kettle是一款开源的数据集成和ETL工具，也可以称为Pentaho Data Integration。
它提供了一种可靠的、灵活的、可扩展的方式来导入、转换和加载数据。
以下是使用Kettle构建开源数据仓库的一般解决方案：
1. 数据采集：使用Kettle连接到各种数据源，如关系型数据库、文件、API等，从中提取数据并加载到数据仓库中。
2. 数据清洗和转换：使用Kettle的图形化界面设计工具来进行数据清洗和转换操作。
可以进行诸如数据过滤、字段映射、数据合并、数据转换等操作，以确保数据的一致性和质量。
3. 数据加载和集成：使用Kettle将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中。
Kettle支持多种目标存储系统，如关系型数据库、Hadoop等。
4. 数据仓库管理：Kettle提供了一套管理工具，用于监视和管理数据仓库的运行状态。
可以使用这些工具进行数据仓库的备份、恢复和性能优化。
5. 数据报表和分析：Kettle集成了Pentaho Reporting和Pentaho Analysis，可以通过这些工具创建各种数据报表和分析模型。
6. 可视化数据探索：Kettle还集成了Pentaho Data Integration和Pentaho Analysis的功能，可以通过可视化方式探索数据并进行数据挖掘和分析。
总的来说，Kettle提供了一套完整的解决方案，用于构建开源数据仓库。
通过其强大的数据集成和转换功能，可以实现数据的采集、清洗、加载和分析，从而提高数据的一致性和质量，为企业决策提供可靠的数据支持。
kettle源码解读
kettle源码解读一、Kettle简介Kettle，又称作Kitchen，是一款开源的数据抽取、转换和加载（ETL）工具。
它被广泛应用于数据仓库和业务智能领域，旨在帮助用户高效地将数据从源系统迁移到目标系统，并进行数据清洗、转换和集成。
Kettle具有易于使用、功能强大、灵活性高等特点，深受业界喜爱。
二、Kettle工作原理Kettle的工作原理可以概括为以下几个步骤：1.连接源系统：Kettle支持多种数据源，如关系型数据库、文件、Web服务等。
用户可以通过连接字符串或使用内置的连接器来连接源系统。
2.数据抽取：Kettle的数据抽取是基于任务（Job）进行的。
一个任务包含多个步骤，每个步骤负责完成特定数据操作。
通过编写或使用内置的抽取脚本，可以从源系统中获取所需的数据。
3.数据转换：Kettle提供了丰富的转换功能，如过滤、投影、聚合、拆分、合并等。
用户可以利用这些功能对数据进行清洗、处理和整合，以满足目标系统的需求。
4.数据加载：将转换后的数据加载到目标系统中。
Kettle支持多种目标数据源，如关系型数据库、文件、Web服务等。
5.调度与监控：Kettle支持任务的定时执行、并行执行等调度方式。
此外，还提供了详细的监控功能，以便用户实时了解任务运行状况。
三、Kettle核心组件1.转储（Dump）：用于将数据从源系统抽取到临时文件，以便进行后续处理。
2.步骤（Step）：任务中的基本操作单元，可以实现数据过滤、转换、加载等功能。
3.连接（Connection）：用于连接源系统和目标系统。
4.变量（Variable）：任务中用于存储和传递数据的变量。
5.参数（Parameter）：用于配置任务运行时的参数，如数据库用户名、密码等。
四、Kettle应用场景1.数据迁移：将现有系统的数据迁移到新系统中，如数据库迁移、数据仓库迁移等。
2.数据集成：将多个数据源（如ERP、CRM、OA等）的数据集成到一个统一的数据仓库中，以便进行后续的报表、分析等操作。
kettle源码解读
kettle源码解读（原创版）目录1.Kettle 简介2.Kettle 的架构和核心组件3.Kettle 的数据存储和处理4.Kettle 的任务和作业5.Kettle 的性能优化和扩展性6.总结正文1.Kettle 简介Kettle 是一款开源的 ETL 工具，其主要功能是帮助数据管理员和开发人员将数据从一个数据源迁移到另一个数据源。
Kettle 可以处理各种类型的数据源，包括数据库、文件系统和数据仓库等。
它具有强大的数据转换和数据处理能力，可以帮助用户完成复杂的数据集成任务。
2.Kettle 的架构和核心组件Kettle 的架构主要由四个核心组件组成，分别是：资源管理器、转换引擎、步骤管理和仓库管理。
资源管理器负责管理所有的资源，包括数据源、目标数据存储和转换步骤等。
转换引擎负责执行具体的数据转换任务，包括数据抽取、数据转换和数据加载等。
步骤管理器负责管理所有的ETL 步骤，包括数据的输入、输出和转换等。
仓库管理器负责管理所有的数据仓库，包括数据的存储和查询等。
3.Kettle 的数据存储和处理Kettle 支持各种类型的数据存储和处理，包括关系型数据库、对象数据库、文件系统和数据仓库等。
用户可以根据具体的需求选择不同的数据存储和处理方式。
Kettle 提供了强大的数据转换功能，可以实现各种类型的数据转换，包括数据清洗、数据聚合和数据分组等。
4.Kettle 的任务和作业Kettle 的任务和作业是其核心功能之一。
任务是指一个具体的数据处理任务，例如数据抽取、数据转换或数据加载等。
作业是指一个完整的数据处理过程，包括多个任务的组合和调度等。
用户可以根据具体的需求创建和管理任务和作业，以实现复杂的数据处理任务。
5.Kettle 的性能优化和扩展性Kettle 提供了一系列的性能优化和扩展性功能，包括数据缓存、并行处理和分布式处理等。
数据缓存可以有效地减少数据访问的时间，提高数据处理的速度。
并行处理可以充分利用计算机的多核处理能力，提高数据处理的效率。
基于Kettle构建企业数据仓库
数据仓库构建的主要流程包括两个 Ｅ Ｔ Ｌ过程 ： （ １ ）第一个 Ｅ Ｔ Ｌ过程是将 源数 据加载到数据 仓库 。该 Ｅ Ｔ Ｌ不 对数据做任何
图３ 设置 变量 参考文献
图 ４表数据加载
处理 ，直接将不 同数据源 的数据加载到数据仓 库 中。其 中数据
源包括结构化 的数据和非结 构化数据 。结构化数 据一般来源 于 关 系型数据库 。非结构化数据 主要来 源于 ｗｅ ｂ 页面 ， Ｎ ｏ Ｓ ｑ ］ 数据
关 键 词 ：数 据 集 成 ；Ｅ ＴＬ ；数 据 仓 库 ；Ｋｅ ｔ ｔ ｌ ｅ
引言
在企业信 息化建设过程 中 ， 生产经 营的业务 系统 中积累 了
大量 的数据 。然而 这些数据常常分 散在不 同的数据 源 中，形成 了 “ 信 息孤岛 ”，制 约 了数据资 源的利用 。为解决这 一问题 ，
具体 流程 如下 ： （ １ ） 数 据批 量加 载作业 ， 其 中表迁移作业
在 高级选项 中勾选 拷贝上一 次参 数和对每个输入执行 一次 ，如 图２ 所示 。 （ ２ ）获取 表名转换 ，表输 入从 数据库 中通过 从 系统表 中获取 到要 加载 的表名 ，将记 录复制 到结果 。 （ ３ ）表 加 载作业 ，表迁移作业完成一个特定表 的加载 ，包含设置变量 、 创 建表和表加 载流程 。 （ ４）从 （ ２ ）中结 果 中获取表 名设置 到 变量 。 （ ５ ）创建 表 ，创建表 根据 （ ４）中变量获取 表名 ，然后 通过 ｋ ｅ ｔ ｔ ｌ ｅ的 ｉ ａ ｖ ａ 脚本获取创建表的 ｓ ｑ ｌ ， 创建表转换和 ｊ ａ ｖ ａ 脚本
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图 圈
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Kettle简介及使用
Kettle简介及使⽤1.1 ETL简介ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或⾏业应⽤来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握⼀种ETL⼯具的使⽤，必不可少。
市⾯上常⽤的ETL⼯具有很多，⽐如Sqoop，DataX，Kettle，Talend等，作为⼀个⼤数据⼯程师，我们最好要掌握其中的两到三种，这⾥我们要学习的ETL⼯具是Kettle！1.2.1 Kettle是什么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。
Kettle(现在已经更名为PDI，Pentaho Data Integration-Pentaho数据集成)。
1.2.2 Kettle的两种设计1.2.3 Kettle的核⼼组件1.2.4 Kettle特点2.1 Kettle下载2.2 Kettle安装部署2.2.1 概述在实际企业开发中，都是在本地Windows环境下进⾏kettle的job和Transformation开发的，可以在本地运⾏，也可以连接远程机器运⾏2.2.2 安装1) 安装jdk，版本建议1.8及以上2) 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) 双击Spoon.bat，启动图形化界⾯⼯具，就可以直接使⽤了2.3 Kettle界⾯简介2.3.1 ⾸页2.3.2 转换2.3.3 作业2.4 Kettle转换初次体验体验案例：将csv⽂件⽤Kettle转换成excel⽂件1）在Kettle中新建⼀个转换，然后选择转换下⾯的“csv⽂件输⼊”和“Excel输出”控件验.csv），然后点击下⾯的获取字段按钮，将我们需要的字段加载到kettle中3）按住键盘SHIFT键，并且点击⿏标左键将两个控件链接起来，链接时选择“主输出步骤”4）双击Excel输出控件，在弹出的设置框⾥设置⽂件输出路径和⽂件名称，然后点击上⾯的字段框，依次点击下⾯的获取字段和最⼩宽度，获取到输出字段。
ETL技术报告-kettle简介以及使用Kettle建立一个简单的数据仓库
2021/7/26
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Kettle的下载与安装
可以去Kettle的官网上去下载 / 我下载的是pdi-ce-4.1.0-stable.zip
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表连接
点击左侧的“核心对象”，点击“连接”， 选中”Merge Join“，拖动到主窗口释放 鼠标。然后，点击表输入，按住shift键，再 拖动鼠标到Merge Join，这时就实现了在 两个组件之间的连线。
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表连接
双击“Merge Join ”，进行如下图的设置
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执行transformation
这样，我们的transformation就创建完成 了，这时，我们可以点击运行，测试创建的 transformation是否成功。
点击 按钮，就会执行ETL过程，这时我 们可以查看数据仓库的表，如果有数据，并 符合我们的要求，那么说明我们的 transformation成功了。
kettle不需要安装，直接解压，运行 spoon.bat即能看到kettle的欢迎界面。需 要注意的是，计算机上必须装有JDK，否则 kettle无法运行。
2021/7/26
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简单的示例
说明：通过下面这个示例简单介绍了kettle
的一种种脚本：transformation 。
假设：在销售水果的时候需要统计水果的一 些信息。其中水果的产地之类的信息存在一 个数据库中。价格和销售情况的信息存放在 另一个数据库中。这些信息可以使用不同的 数据库，存放在不同的计算机上。由于计算 机硬软件的限制，我的实验只能在一台计算 机上使用同一种数据库来完成。
ETL-开源ETL工具-KETTLE-介绍
复制：是将数据复制后 同时发送到后续的Step 中。由于后续的Step是 由不同的线程完成的， 所以到达最后步骤的行 的顺序也可能不同。
2009年2月6日
北京久其软件股份有限公司
步骤 - Input
TableInput
2009年2月6日
北京久其软件股份有限公司
数据库连接
Kettle支持目前主流的大多数数据库。在程序中可能用到数据库 连接的地方有资料库，以及转换的输入输出流。
2009年2月6日
北京久其软件股份有限公司
数据库连接
Kettle支持对数据库连接的可视化操作，即为数据库 浏览器，可以通过图形界面的方式浏览大多数异构数 据源。
2009年2月6日
北京久其软件股份有限公司
数据库连接
Preview first 100 rows of [table]（显示表最开始的100 行）
Preview first … rows of [table]（根据你输入的行数展 示表）
Number of rows of [table]（显示表的行数）
目前的版本已经看不到Chef的影子了，因为在Spoon 里面包含了设计Job的功能。看来Kettle是将设计 工具全部集成在了Spoon上面。而Spoon也包括了 Job和Transform的执行功能。
2009年2月6日
北京久其软件股份有限公司
使用前的准备工作
运行环境：JDK 1.5或更高
下载安装：可访问去下载最 新版本。
2009年2月6日
北京久其软件股份有限公司
变量
变量分为：
环境变量
Kettle变量
变量的使用：
ETL和Kettle简介
ETL和Kettle简介ETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。
它是构建数据仓库的重要环节。
数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的且随时间不断变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。
数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据,引起的主要原因有：滥用缩写词、惯用语、数据输入错误、重复记录、丢失值、拼写变化等。
即便是一个设计和规划良好的数据库系统，如果其中存在着大量的噪声数据，那么这个系统也是没有任何意义的，因为“垃圾进，垃圾出”（garbage in, garbage out），系统根本就不可能为决策分析系统提供任何支持。
为了清除噪声数据，必须在数据库系统中进行数据清洗。
目前有不少数据清洗研究和ETL研究，但是如何在ETL过程中进行有效的数据清洗并使这个过程可视化，此方面研究不多。
本文主要从两个方面阐述ETL和数据清洗的实现过程：ETL的处理方式和数据清洗的实现方法。
（1）ETL的处理方式本文所采用的ETL方法是数据库段区域中的ETL处理方式，它不使用外部引擎而是使用数据库作为唯一的控制点。
由于源系统SQLserver2000是关系数据库，它的段表也是典型的关系型表。
成功地将外部未修改数据载入数据库后，再在数据库内部进行转换。
数据库段区域中的ETL处理方式执行的步骤是提取、装载、转换，即通常所说的ELT。
这种方式的优点是为抽取出的数据首先提供一个缓冲以便于进行复杂的转换，减轻了ETL进程的复杂度。
（2）ETL过程中实现数据清洗的实现方法首先，在理解源数据的基础上实现数据表属性一致化。
为解决源数据的同义异名和同名异义的问题，可通过元数据管理子系统，在理解源数据的同时，对不同表的属性名根据其含义重新定义其在数据挖掘库中的名字，并以转换规则的形式存放在元数据库中，在数据集成的时候，系统自动根据这些转换规则将源数据中的字段名转换成新定义的字段名，从而实现数据挖掘库中的同名同义。
Kettle开发使用手册
Kettle 开发使用手册Kettle 开发使用手册2 0 1 7 年 4 月版本历史说明版本作者日期备注1.0彭伟峰2017.04.111. Kettle 介绍1.1. 什么是 KettleKettle 是纯 Java编写的、免费开源的 ETL工具，主要用于抽取 (Extraction)、转换 (Transformation)、和装载（Loading）数据。
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。
在这种思想的设计下，Kettle 广泛用于不同数据库之间的数据抽取，例如Mysql 数据库的数据传到 Oracle ，Oracle 数据库的数据传到 Greenplum数据库。
1.2. Kettle的安装Kettle 工具是不需要安装的，直接网上下载解压就可以运行了。
不过它依赖于Java，需要本地有 JDK环境，如果是安装 4.2 或 5.4 版本， JDK需要 1.5 以上的版本，推荐 1.6 或 1.7 的 JDK。
运行 Kettle直接双击里面的批处理文件spoon.bat 就行了，如图 1.1 所示：图1.12. Kettle 脚本开发2.1. 建立资源库（ repository 仓库）Repository仓库是用来存储所有kettle文件的文件系统，由于数据交换平台服务器管理 kettle文件也是用Repository仓库，因此我们这边本地的kettle开发环境也是要用到该资源库。
建立资源库的方式是工具-->资源库- ->连接资源库，这时候弹出一个窗口，我们点击右上角的“+”号，跟着点击下面的kettlefile repository选项，按确定，如图 2.1 所示：图2.1跟着在右上角选择一个目录，建议在kettle路径下新建repository文件夹，再选择这个文件夹作为根目录，名称和描述可以任意写，如图 2.2 所示：图2.2建完后会 kettle工具会自动连接到repository资源库，每次打开kettle 也会弹出一个窗口让你先连接到资源库。
Kettle 使用简介(原创)
ห้องสมุดไป่ตู้IBM InfoSphere Warehouse
（4）手工编码
2 Kettle简介 Kettle简介
2.1 Kettle 简介
Kettle一款优秀的开源ETL工具。Java编写，绿色无需安装，使用方便，抽 取高效稳定。
2.2 Kettle 组件
Spoon Span ----GUI方式，Transform、Job设计工具。 命令行方式，Job执行器。 命令行方式，Transform执行器。 Kitchen ---
3.3 kettle 内部变量
3 Kettle常用组件 Kettle常用组件
3.4 常用组件说明
3 Kettle常用组件 Kettle常用组件
3.5 kitchen 命令参数及返回值说明
"'2010-08"'2010-08kitchen.sh -file /opt/etl/ktl/ldh_ktl_arg.kjb "'2010-08-02 13:56:05'" "'2010-08-02 13:56:19'" -level Debug -logfile /opt/etl/newktl/ldh_ktl_logtest.log
3 Kettle常用组件 Kettle常用组件
3.6 pan 命令参数及返回值说明
4 实际部署
目前写了一个kettle调度程序，负责在Unix上统一管理kettle的调度。
命令格式如下： ktl_control.pl -c [ktl job control file xml] -id [the job id in ktl config xml file] -start [start_time] -stop [stop_time] -notime -hour –min 参数说明： 01.ktl_control.pl 接收任务的id号，根据id号调用 调用 kitchen.sh 02.ktl_control.pl 若收到start或stop参数，则将其传给被调任务，可用于补采， stop参数没有时其值等于start 03.若没有start和stop参数，则按配置文件，默认回退时间来算 04.若带了notime参数，则调用任务时不需传递时间参数 05.若带了hour和min参数，有且同时必须有一个，不能都没有，不能都有，代 表时间的回退粒度
etl工具kettle用户手册及kettle.x使用步骤带案例超详细版
E T L工具K e t t l e用户手册之Spoon 2.5.0用户手册Spoon 2.5.0用户手册 (1)1、Spoon介绍 (14)1、1 什么是Spoon (14)1、2 安装 (14)1、3 运行Spoon (14)1、4 资源库 (14)1、5 资源库自动登录 (15)1、6 定义 (15)1、6、1 转换 (15)1、6、2 任务 (16)1、7 工具栏 (17)1、8 选项 (17)1、8、1 General标签 (18)1、8、2 Look Feel标签 (19)1、9 搜索元数据 (19)1、10设置环境变量 (20)2、创建一个转换或任务(Creating a Transformation or Job) (21)3、数据库连接(Database Connections) (21)3、1 描述 (21)3、2 设置窗口 (22)3、3 选项 (22)3、4 数据库用法 (22)4、SQL编辑器(SQL Editor) (23)4、1 描述 (23)4、2 屏幕截图 (23)4、3 局限性 (24)5、数据库浏览器(Database Explorer) (24)5、1 屏幕截图 (24)5、2 描述 (24)6、节点连接（Hops） (25)6、1 描述 (25)6、1、1 转换连接 (25)6、2 屏幕截图 (25)6、3 创建一个连接 (26)6、4 拆分一个连接 (26)6、5 转换连接颜色 (26)7、变量（Variables） (27)7、1 变量使用 (27)7、2 变量范围 (27)7、2、1 环境变量 (27)7、2、2 Kettle变量 (27)7、2、3 内部变量 (27)8、转换设置（Transformation Settings） (28)8、1 描述 (28)8、2 屏幕截图 (29)8、3 选项 (32)8、4 其它 (33)9、转换步骤（Transformation steps） (33)9、1 描述 (33)9、2 运行步骤的多个副本 (33)9、3 分发或者复制 (35)9、4 常用错误处理 (35)9、5 Apache虚拟文件系统（VFS）支持 (37)9、6 转换步骤类型 (39)9、6、1 文本文件输入（Text Input） (39)9、6、1、1 屏幕截图 (39)9、6、1、2 图标 (41)9、6、1、3 常用描述 (42)9、6、1、4 选项 (42)9、6、1、5 格式化 (47)9、6、1、6 其它 (48)9、6、2 表输入（Table Input） (49)9、6、2、1 屏幕截图 (49)9、6、2、2 图标 (49)9、6、2、3 常用描述 (49)9、6、2、4 选项 (50)9、6、2、5 示例 (50)9、6、2、6 其它 (51)9、6、3 获取系统信息（Get System Info） (51)9、6、3、1 屏幕截图 (51)9、6、3、2 图标 (52)9、6、3、3 常用描述 (52)9、6、3、4 选项 (53)9、6、3、5 用法 (53)9、6、4 生成行（Generate Rows） (54)9、6、4、2 图标 (54)9、6、4、3 常用描述 (55)9、6、4、4 选项 (55)9、6、5 文件反序列化（De-serialize from file）（原来名称为Cube Input） (55)9、6、5、1 屏幕截图 (55)9、6、5、2 图标 (55)9、6、5、3 常用描述 (55)9、6、6 XBase输入（XBase input） (56)9、6、6、1 屏幕截图 (56)9、6、6、2 图标 (56)9、6、6、3 常用描述 (56)9、6、6、4 选项 (56)9、6、7 Excel输入（Excel Input） (57)9、6、7、1 屏幕截图 (57)9、6、7、2 图标 (59)9、6、7、3 常用描述 (59)9、6、7、4 选项 (59)9、6、8 XML输入(XML input) (60)9、6、8、1 屏幕截图 (60)9、6、8、2 图标 (61)9、6、8、3 常用描述 (61)9、6、8、4 选项 (62)9、6、9 获取文件名(Get File Names) (63)9、6、9、1 屏幕截图 (63)9、6、9、2 图标 (63)9、6、9、3 常用描述 (63)9、6、10 文本文件输出(Text File Output) (64)9、6、10、1 屏幕截图 (64)9、6、10、2 图标 (65)9、6、10、3 常用描述 (65)9、6、11 表输出(Table output) (67)9、6、11、1 屏幕截图 (67)9、6、11、2 图标 (67)9、6、11、3 常用描述 (67)9、6、11、4 选项 (68)9、6、11、5 其它 (68)9、6、12 插入/更新(Insert/Update) (69)9、6、12、1 屏幕截图 (69)9、6、12、2 图标 (69)9、6、12、3 常用描述 (69)9、6、12、4 选项 (70)9、6、12、5 其它 (70)9、6、13 更新（Update） (71)9、6、13、2 图标 (71)9、6、13、3 常用描述 (71)9、6、14 删除(Delete) (72)9、6、14、1 屏幕截图 (72)9、6、14、2 图标 (72)9、6、14、3 常用描述 (72)9、6、15 序列化到文件(Serialize to file)(以前是Cube Output) (73)9、6、15、1 屏幕截图 (73)9、6、15、2 图标 (73)9、6、15、3 常用描述 (73)9、6、16 XML输出（XML output） (74)9、6、16、1 屏幕截图 (74)9、6、16、2 图标 (75)9、6、16、3 常用描述 (75)9、6、16、4 选项 (75)9、6、17 Excel输出(Excel Output) (76)9、6、17、1 屏幕截图 (76)9、6、17、2 图标 (78)9、6、17、3 常用描述 (78)9、6、17、4 选项 (78)9、6、18 Access输出（Microsoft Access Output） (79)9、6、18、1 屏幕截图 (79)9、6、18、2 图标 (79)9、6、18、3 常用描述 (79)9、6、18、4 选项 (79)9、6、19 数据库查询(Database lookup) (80)9、6、19、1 屏幕截图 (80)9、6、19、2 图标 (80)9、6、19、3 常用描述 (80)9、6、19、4 选项 (81)9、6、20 流查询（Stream lookup） (81)9、6、20、1 屏幕截图 (81)9、6、20、2 图标 (81)9、6、20、3 常用描述 (82)9、6、20、4 选项 (82)9、6、20、5 其它 (82)9、6、21 调用数据库存储过程(Call DB Procedure) (83)9、6、21、1 屏幕截图 (83)9、6、21、2 图标 (83)9、6、21、3 常用描述 (83)9、6、21、4 选项 (83)9、6、21、5 其它 (84)9、6、22 HTTP客户端(HTTP Cient) (84)9、6、22、2 图标 (84)9、6、22、3 常用描述 (84)9、6、22、4 选项 (85)9、6、23 字段选择(Select values) (85)9、6、23、1 屏幕截图 (85)9、6、23、2 图标 (87)9、6、23、3 常用描述 (87)9、6、23、4 选项 (87)9、6、24 过滤行(Filter rows) (88)9、6、24、1 屏幕截图 (88)9、6、24、2 图标 (88)9、6、24、3 常用描述 (88)9、6、24、4 选项 (88)9、6、25 行排序（Sort rows） (89)9、6、25、1 屏幕截图 (89)9、6、25、2 图标 (89)9、6、25、3 常用描述 (89)9、6、25、4 选项 (89)9、6、25、5 其它 (90)9、6、26 添加序列(Add sequence) (90)9、6、26、1 屏幕截图 (90)9、6、26、2 图标 (90)9、6、26、3 常用描述 (90)9、6、26、4 选项 (91)9、6、27 空操作-什么都不做(Dummy-do nothing) (91)9、6、27、1 屏幕截图 (91)9、6、27、2 图标 (91)9、6、27、3 常用描述 (91)9、6、27、4 选项 (92)9、6、28 行转列(Row Normaliser) (93)9、6、28、1 屏幕截图 (93)9、6、28、2 图标 (93)9、6、28、3 常用描述 (93)9、6、28、4 选项 (94)9、6、28、5 其它 (94)9、6、29 拆分字段（Split Fields） (95)9、6、29、1 屏幕截图 (95)9、6、29、2 图标 (95)9、6、29、3 常用描述 (95)9、6、29、4 选项 (95)9、6、30 去除重复记录(Unique rows) (96)9、6、30、1 屏幕截图 (96)9、6、30、2 图标 (96)9、6、30、4 选项 (97)9、6、30、5 其它 (97)9、6、31 分组(Group By) (98)9、6、31、1 屏幕截图 (98)9、6、31、2 图标 (98)9、6、31、3 常用描述 (98)9、6、31、4 选项 (99)9、6、32 设置为空值(Null if) (99)9、6、32、1 屏幕截图 (99)9、6、32、2 图标 (99)9、6、32、3 常用描述 (100)9、6、33 计算器（Calculator） (100)9、6、33、1 屏幕截图 (100)9、6、33、2 图标 (100)9、6、33、3 常用描述 (101)9、6、33、4 功能列表 (101)9、6、34增加XML（XML Add） (102)9、6、34、1 屏幕截图 (102)9、6、34、2 图标 (102)9、6、34、3 常用描述 (102)9、6、34、4 选项 (103)9、6、35增加常量（Add constants） (103)9、6、35、1 屏幕截图 (103)9、6、35、2 图标 (103)9、6、35、3 常用描述和使用 (104)9、6、36行转列（Row Denormaliser） (104)9、6、36、1 屏幕截图 (104)9、6、36、2 图标 (104)9、6、36、3 常用描述 (105)9、6、36、4 选项 (105)9、6、37行扁平化（Flattener） (105)9、6、37、1 屏幕截图 (105)9、6、37、2 图标 (105)9、6、37、3 常用描述 (105)9、6、37、4 选项 (106)9、6、37、5 示例 (106)9、6、38值映射（Value Mapper） (107)9、6、38、1 屏幕截图 (107)9、6、38、2 图标 (107)9、6、38、3 常用描述 (107)9、6、39被冻结的步骤（Blocking step） (108)9、6、39、1 屏幕截图 (108)9、6、39、2 图标 (108)9、6、40记录关联（笛卡尔输出）（Join Rows-Cartesian Product） (109)9、6、40、1 屏幕截图 (109)9、6、40、2 图标 (109)9、6、40、3 常用描述 (109)9、6、40、4 选项 (110)9、6、41数据库连接（Database Join） (110)9、6、41、1 屏幕截图 (110)9、6、41、2 图标 (111)9、6、41、3 常用描述 (111)9、6、41、4 选项 (111)9、6、42合并记录（Merge rows） (112)9、6、42、1 屏幕截图 (112)9、6、42、2 图标 (112)9、6、42、3 常用描述 (112)9、6、43 存储合并（Stored Merge） (113)9、6、43、1 屏幕截图 (113)9、6、43、2 图标 (113)9、6、43、3 常用描述 (113)9、6、44 合并连接(Merge Join) (114)9、6、44、1 屏幕截图 (114)9、6、44、2 图标 (114)9、6、44、3 常用描述和使用 (114)9、6、44、4 选项 (114)9、6、45 Java Script值（Java Script Value） (115)9、6、45、1 屏幕截图 (115)9、6、45、2 图标 (115)9、6、45、3 常用描述 (115)9、6、45、4 选项 (115)9、6、45、5 其它 (116)9、6、45、6 值函数 (116)9、6、45、7 JavaScript示例 (120)9、6、45、7、1 回忆先前的行 (120)9、6、45、7、2 设置地址名称到大写 (120)9、6、45、7、3 从日期字段提取信息 (120)9、6、46改进的Java Script值（Modified Java Script Value） (121)9、6、46、1 屏幕截图 (121)9、6、46、2 图标 (121)9、6、46、3 常用描述 (121)9、6、46、4 Java Script函数 (121)9、6、46、5 Java Script (122)9、6、46、6 字段 (122)9、6、46、7 其它 (122)9、6、47执行SQL语句（Execute SQL script） (123)9、6、47、2 图标 (123)9、6、47、3 常用描述 (123)9、6、48 维度更新/查询（Dimension lookup/update） (126)9、6、48、1 屏幕截图 (126)9、6、48、2 图标 (126)9、6、49 联合更新/查询（Combination lookup/update） (127)9、6、49、1 屏幕截图 (127)9、6、49、2 图标 (127)9、6、49、3 常用描述 (127)9、6、50 映射（Mapping） (128)9、6、50、1 屏幕截图 (128)9、6、50、2 图标 (128)9、6、50、3 常用描述和使用 (128)9、6、51 从结果获取记录（Get rows from result） (129)9、6、51、1 屏幕截图 (129)9、6、51、2 图标 (129)9、6、51、3 常用描述 (129)9、6、52 复制记录到结果（Copy rows to result） (129)9、6、52、1 屏幕截图 (129)9、6、52、2 图标 (130)9、6、52、3 常用描述 (130)9、6、53 设置变量（Set Variable） (130)9、6、53、1 屏幕截图 (130)9、6、53、2 图标 (130)9、6、53、3 常用描述 (131)9、6、53、4 变量使用 (131)9、6、54 获取变量（Get Variable） (131)9、6、54、1 屏幕截图 (131)9、6、54、2 图标 (132)9、6、54、3 常用描述 (132)9、6、55 从以前的结果获取文件（Get files from result） (132)9、6、55、1 屏幕截图 (132)9、6、55、2 图标 (132)9、6、55、3 常用描述 (132)9、6、56 复制文件名到结果（Set files in result） (133)9、6、56、1 屏幕截图 (133)9、6、56、2 图标 (133)9、6、56、3 常用描述 (133)9、6、57 记录注射器（Injector） (134)9、6、57、1 屏幕截图 (134)9、6、57、2 图标 (134)9、6、57、3 常用描述 (134)9、6、58 套接字读入器（Socket Reader） (135)9、6、58、2 图标 (135)9、6、58、3 常用描述和使用 (135)9、6、59 套接字输写器（Socket Writer） (135)9、6、59、1 屏幕截图 (135)9、6、59、2 图标 (136)9、6、59、3 常用描述和使用 (136)9、6、60聚合行（Aggregate Rows） (136)9、6、60、1 屏幕截图 (136)9、6、60、2 图标 (136)9、6、60、3 常用描述 (136)9、6、60、4 选项 (137)9、6、61流XML输入（Streaming XML Input） (137)9、6、61、1 屏幕截图 (137)9、6、61、2 图标 (138)9、6、61、3 常用描述 (139)9、6、61、4 选项 (139)9、6、61、5 完整的示例 (140)9、6、62中止（Abort） (142)9、6、62、1 屏幕截图 (142)9、6、62、2 图标 (142)9、6、62、3 常用描述 (143)9、6、62、4 选项 (143)9、6、63Oracle批量装载（Oracle bulk loader） (144)9、6、63、1 屏幕截图 (144)9、6、63、2 图标 (144)9、6、63、3 常用描述 (145)9、6、63、4 选项 (145)10、任务设置（Job Settings） (145)10、1 描述 (145)10、2 屏幕截图 (146)10、3 选项 (146)10、4 其它 (146)11、任务条目（Job Entries） (147)11、1 描述 (147)11、2 任务条目类型 (147)11、2、1特殊的任务条目 (147)11、2、1、1 屏幕截图 (147)11、2、1、2 图标 (147)11、2、1、3 常用描述 (148)11、2、1、3、1 启动 (148)11、2、1、3、2 Dummy (148)11、2、1、3、3 OK (148)11、2、1、3、4 ERROR (148)11、2、2、1 屏幕截图 (149)11、2、2、2 图标 (149)11、2、2、3 常用描述 (149)11、2、2、4 选项 (149)11、2、3 任务 (151)11、2、3、1 屏幕截图 (151)11、2、3、2 图标 (151)11、2、3、3 常用描述 (151)11、2、3、4 选项 (151)11、2、4 Shell (152)11、2、4、1 屏幕截图 (152)11、2、4、2 图标 (153)11、2、4、3 常用描述 (153)11、2、4、4 选项 (153)11、2、5 Mail (154)11、2、5、1 屏幕截图 (154)11、2、5、2 图标 (154)11、2、5、3 常用描述 (155)11、2、5、4 选项 (155)11、2、6 SQL (156)11、2、6、1 屏幕截图 (156)11、2、6、2 图标 (156)11、2、6、3 常用描述 (156)11、2、6、4 选项 (156)11、2、7 FTP (157)11、2、7、1 屏幕截图 (157)11、2、7、2 图标 (157)11、2、7、3 常用描述 (157)11、2、7、4 选项 (157)11、2、8 Table Exists (158)11、2、8、1 屏幕截图 (158)11、2、8、2 图标 (159)11、2、8、3 常用描述 (159)11、2、8、4 选项 (159)11、2、9 File Exists (159)11、2、9、1 屏幕截图 (159)11、2、9、2 图标 (159)11、2、9、3 常用描述 (159)11、2、9、4 选项 (160)11、2、10 Evaluation(javascript) (160)11、2、10、1 屏幕截图 (160)11、2、10、2 图标 (160)11、2、10、3 常用描述 (160)11、2、11 SFTP (161)11、2、11、1 屏幕截图 (161)11、2、11、2 图标 (161)11、2、11、3 常用描述 (162)11、2、11、4 选项 (162)11、2、12 HTTP (163)11、2、12、1 屏幕截图 (163)11、2、12、2 图标 (163)11、2、12、3 常用描述 (163)11、2、12、4 选项 (163)11、2、13 Create a file (164)11、2、13、1 屏幕截图 (164)11、2、13、2 图标 (165)11、2、13、3 常用描述 (165)11、2、13、4 选项 (165)11、2、13、5 其它 (165)11、2、14 Delete a file (165)11、2、14、1 屏幕截图 (165)11、2、14、2 图标 (165)11、2、14、3 常用描述 (166)11、2、14、4 选项 (166)11、2、14、5 其它 (166)11、2、15 Wait a file (166)11、2、15、1 屏幕截图 (166)11、2、15、2 图标 (166)11、2、15、3 常用描述 (167)11、2、15、4 选项 (167)11、2、15、5 其它 (167)11、2、16 File compare (167)11、2、16、1 屏幕截图 (167)11、2、16、2 图标 (168)11、2、16、3 常用描述 (168)11、2、16、4 选项 (168)11、2、16、5 其它 (168)11、2、17 Put files with secureFTP (169)11、2、17、1 屏幕截图 (169)11、2、17、2 图标 (169)11、2、17、3 常用描述 (169)11、2、17、4 选项 (169)11、2、18 Ping a host (170)11、2、18、1 屏幕截图 (170)11、2、18、2 图标 (170)11、2、18、3 常用描述 (170)11、2、19 Wait for (171)11、2、19、1 屏幕截图 (171)11、2、19、2 图标 (171)11、2、19、3 常用描述 (171)11、2、19、4 选项 (171)11、2、20 Display Msgbox info (172)11、2、20、1 屏幕截图 (172)11、2、20、2 图标 (172)11、2、20、3 常用描述 (172)11、2、20、4 选项 (172)11、2、21 Abort job (173)11、2、21、1 屏幕截图 (173)11、2、21、2 图标 (173)11、2、21、3 常用描述 (173)11、2、21、4 选项 (173)11、2、22 XSL transformation (174)11、2、22、1 屏幕截图 (174)11、2、22、2 图标 (174)11、2、22、3 常用描述 (174)11、2、22、4 选项 (174)11、2、23 Zip files (175)11、2、23、1 屏幕截图 (175)11、2、23、2 图标 (175)11、2、23、3 常用描述 (175)11、2、23、4 选项 (175)12、图形界面（Graphical View） (176)12、1 描述 (176)12、2 添加步骤或者任务条目 (176)12、2、1 拖放创建步骤 (176)12、2、2 从步骤类型树创建步骤 (177)12、2、3 在你想要的位置创建步骤 (177)12、3 隐藏步骤 (177)12、4 转换步骤选项（右键上下文菜单） (177)12、4、1 编辑步骤 (177)12、4、2 编辑步骤描述 (177)12、4、3 数据迁移 (177)12、4、4 复制 (177)12、4、5 复制步骤 (178)12、4、6 删除步骤 (178)12、4、7 显示输入字段 (178)12、4、8 显示输出字段 (178)12、5 任务条目选项（右键上下文菜单） (178)12、5、1 打开转换/任务 (178)12、5、3 编辑任务入口描述 (178)12、5、4 复制任务入口 (178)12、5、5 复制选择的任务入口到剪贴板 (178)12、5、6 排列/分布 (179)12、5、7 拆开节点 (179)12、5、8 删除所有任务入口的副本 (179)12、6 添加节点连接 (179)12、7 运行转换 (179)12、8 屏幕截图 (179)12、9 执行选项 (180)12、9、1 在哪里执行 (180)12、9、2 预览 (180)12、9、3 使用安全模式 (180)12、9、4 日志级别 (180)12、9、5 重放日期 (180)12、9、6 参数 (180)12、9、7 变量 (180)12、10 设置远程或者从属服务器 (181)12、10、1 概述 (181)12、10、2 屏幕截图 (181)13、日志（Logging） (181)13、1 日志描述 (181)13、2 屏幕截图 (182)13、3 日志网格 (182)13、3、1 转换日志网格 (182)13、3、2 任务日志网格 (183)13、4 按钮 (183)13、4、1 转换按钮 (183)13、4、1、1 开始转换 (183)13、4、1、2 预览 (183)13、4、1、3 显示错误行 (183)13、4、1、4 清除日志 (184)13、4、1、5 日志设置 (184)13、4、1、6 仅仅显示活动的步骤 (184)13、4、2 任务按钮 (184)13、4、2、1 启动任务 (184)13、4、2、2 停止任务 (185)13、4、2、3 刷新日志 (185)13、4、2、4 清除日志 (185)13、4、2、5 日志设置 (185)13、4、2、6 自动刷新 (186)14、网格（Grids） (186)14、1 描述 (186)14、2 功能 (186)14、3 导航 (186)15、资源库浏览器（Repository Explorer） (187)15、1 描述 (187)15、2 屏幕截图 (187)15、3 右键单击功能 (187)15、4 备份/资源库 (188)16、共享对象（Share objects） (188)1、Spoon介绍1、1 什么是SpoonKettle是”Kettle E.T.T.L. Envirnonment”只取首字母的缩写。
开源ETL工具之Kettle介绍
开源ETL⼯具之Kettle介绍What起源Kettle是⼀个Java编写的ETL⼯具，主作者是Matt Casters，2003年就开始了这个项⽬，最新稳定版为7.1。
2005年12⽉，Kettle从2.1版本开始进⼊了开源领域，⼀直到4.1版本遵守LGPL协议，从4.2版本开始遵守Apache Licence 2.0协议。
Kettle在2006年初加⼊了开源的BI公司Pentaho, 正式命名为：Pentaho Data Integeration，简称“PDI”。
⾃2017年9⽉20⽇起，Pentaho已经被合并于⽇⽴集团下的新公司： Hitachi Vantara。
总之，Kettle可以简化数据仓库的创建，更新和维护，使⽤Kettle可以构建⼀套开源的ETL解决⽅案。
架构Kettle是⼀个组件化的集成系统，包括如下⼏个主要部分：1.Spoon：图形化界⾯⼯具(GUI⽅式)，Spoon允许你通过图形界⾯来设计Job和Transformation，可以保存为⽂件或者保存在数据库中。
也可以直接在Spoon图形化界⾯中运⾏Job和Transformation，2.Pan：Transformation执⾏器(命令⾏⽅式)，Pan⽤于在终端执⾏Transformation，没有图形界⾯。
3.Kitchen：Job执⾏器(命令⾏⽅式)，Kitchen⽤于在终端执⾏Job，没有图形界⾯。
4.Carte：嵌⼊式Web服务，⽤于远程执⾏Job或Transformation，Kettle通过Carte建⽴集群。
5.Encr：Kettle⽤于字符串加密的命令⾏⼯具，如：对在Job或Transformation中定义的数据库连接参数进⾏加密。
基本概念1.Transformation：定义对数据操作的容器，数据操作就是数据从输⼊到输出的⼀个过程，可以理解为⽐Job粒度更⼩⼀级的容器，我们将任务分解成Job，然后需要将Job分解成⼀个或多个Transformation，每个Transformation只完成⼀部分⼯作。
2024版kettle使用教程(超详细)
分布式计算原理
阐述Kettle分布式计算的原理， 如何利用集群资源进行并行处理 和任务调度。
01 02 03 04
集群配置与部署
详细讲解Kettle集群的配置步骤， 包括环境准备、节点配置、网络 设置等。
集群监控与管理
介绍Kettle提供的集群监控和管 理工具，方便用户实时了解集群 状态和作业执行情况。
03
实战演练
以一个具体的实时数据处理任务为例， 介绍如何使用Kettle设计实时数据处理 流程。
案例四：Kettle在数据挖掘中应用
数据挖掘概念介绍
01
数据挖掘是指从大量数据中提取出有用的信息和知识的
过程，包括分类、聚类、关联规则挖掘等任务。
Kettle在数据挖掘中的应用
02
Kettle提供了丰富的数据处理和转换功能，可以方便地
Chapter
案例一：ETL过程自动化实现
ETL概念介绍
ETL即Extract, Transform, Load，是数据仓 库技术中重要环节，包括数据抽取、清洗、转 换和加载等步骤。
Kettle实现ETL过程
通过Kettle的图形化界面，可以方便地设计ETL流程， 实现数据的自动化抽取、转换和加载。
作业项配置
对作业项进行详细配置，包括数据源、目标库、 字段映射等。
作业项管理
支持作业项的复制、粘贴、删除等操作，方便快速构建作业。
定时任务设置与执行
定时任务设置
支持基于Cron表达式的定时任务设置，实现 周期性自动执行。
立即执行
支持手动触发作业执行，满足即时数据处理 需求。
执行日志查看
ETL及kettle介绍
目录1. ETL知识 (2)1.1. ETL定义 (2)1.1.1. 定义 (2)1.1.2. 前提 (2)1.1.3. 原则 (2)1.2. 模式及比较 (3)1.3. ETL过程 (6)1.3.1. 总流程 (6)1.3.2. 数据抽取流程 (7)1.3.3. 数据清洗流程 (7)1.3.4. 数据转换流程 (9)1.3.5. 数据加载流程 (10)1.4. 问题分析 (11)1.4.1. 字符集问题 (11)1.4.2. 缓慢变化维处理 (12)1.4.3. 增量、实时同步的处理 (12)1.4.4. 断点续传 (13)1.5. ETL工具 (13)2. Kettle简介及使用 (14)2.1. 什么Kettle？ (14)2.2. 下载及安装Kettle (14)2.3. Kettle简单例子 (16)2.3.1.启动Kettle (16)2.3.2.创建transformation过程 (17)2.3.3.创建job过程 (37)2.3.4.命令行运行ktr和kjb (41)1.ETL知识1.1.ETL定义1.1.1.定义●定义:数据的抽取(Extract)、转换(Transform)、装载（Load）的过程。
●目标：数据优化。
以最小代价(包括对日常操作的影响和对技能的要求）将针对日常业务操作的数据转化为针对数据仓库而存储的决策支持型数据。
1.1.2.前提●确定ETL范围通过对目标表信息的收集，确定ETL的范围●选择ETL工具考虑资金运行的平台、对源和目标的支持程度、可编程的灵活性、对源数据变化的监测、数据处理时间的控制、管理和调度功能、对异常情况的处理●确定解决方案抽取分析、变化数据的捕获、目标表的刷新策略、数据的转换及数据验证1.1.3.原则●应尽量利用数据中转区对运营数据进行预处理.保证数据的安全性、集成与加载的高效性。
●ETL的过程应是主动“拉取”，而不是从内部“推送"，其可控性将大为增强。
关于Kettle的报告
从输出栏目拖拽表输出控件到左侧工作区
选中两个控件，在其中一个控件上右击， 选择新建节点连接
选择起始步骤
双击文本文件输入控件，进行编辑
文本文件“内容”标签编辑
点击获取字段按钮，可自动获取字段名称， 然后编辑相关属性，预览记录。
编辑输出表控件属性
然后点击绿色按钮，启动转换
判断文件是否存在 执行JavaScript、SQL、Shell脚本 支持安全FTP获取、上传文件 删除远程文件 支持SSH2上传下载
数据库连接类型和访问类型
支持的数据库连接类型，截图如下， 有些数据库类型需要完善jar包，以确保 数据库能够正确连接
访问类型
支持多种查询
转换功能
Kettle转化功能介绍３
支持的脚本
JS脚本 SQL脚本 正则表达式
支持渐变维度更新 批量加载：
Greenplum Bulk Loader Oracle Bulk Loader MSSQL Bulk Loader MYSQL Bulk Loader PostgreSQL Bulk Loader
Kettle 四大产品
SPOON允许你通过图形界面来设计ETL转换过程（Transformation）。例如，从一个 SAP系统抽取数据，并把这些数据存储到一个文件里的转换任务如下：
PAN允许你批量运行由Spoon设计的ETL转换（例如使用时间调度器）。Pan是一个后台 执行的程序，没有图形界面。 CHEF允许你创建任务（JOB）。任务通过允许每个转换、任务、脚本等，更有利于自 动化更新数据仓库的复杂工作。任务通过允许每个转换、任务、脚本等。任务将会被 检查，看看是否正确运行了。（下面是一个chef的任务图）。
kettle的基本介绍
kettle的基本介绍Kettle主要内容：⼀．ETL介绍⼆．Kettle介绍三．调⽤Kettle API⼀、ETL介绍1. ETL是什么？1).ETL分别是“Extract”、“ Transform” 、“Load”三个单词的⾸字母缩写也即数据抽取、转换、装载的过程，但我们⽇常往往简称其为数据抽取。
ETL包含了三⽅⾯：Extract（抽取）：将数据从各种原始的业务系统中读取出来，这是所有⼯作的前提。
⼀般抽取过程需要连接到不同的数据源，以便为随后的步骤提供数据。
这⼀部分看上去简单⽽琐碎，实际上它是 ETL 解决⽅案的成功实施的⼀个主要障碍。
Transform（转换）：按照预先设计好的规则将抽取得数据进⾏转换，使本来异构的数据格式能统⼀起来。
任何对数据的处理过程都是转换。
这些处理过程通常包括（但不限于）下⾯⼀些操作：移动数据根据规则验证数据数据内容和的修改将多个数据源的数据集成根据处理后的数据计算派⽣值和聚集值Load（装载）：将转换完的数据按计划增量或全部导⼊到数据仓库中。
也就是说将数据加载到⽬标系统的所有操作。
2).ETL是（Extract）、清洗（Cleaning）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。
是构建的重要⼀环，⽤户从抽取出所需的数据，经过,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
3).ETL是BI/DW（ Business Intelligence/Data Warehouse , 商务智能/数据仓库）的核⼼和灵魂，按照统⼀的规则集成并提⾼数据的价值，是负责完成数据从数据源向⽬标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。
DW(Data Warehouse)即数据仓库：这个概念是由被誉为“数据仓库之⽗”的WilliamH.Inmon博⼠提出的：数据仓库是⼀个⾯向主题的、集成的、随时间变化的、信息相对稳定的数据集合，它⽤于对企业管理和决策提供⽀持。
ETL数据整合与处理(Kettle)第一章 开启ETL之旅
日志对比
通过分析数据库自身的日志判断变化的数据。Oracle的改变数据捕获（CDC，Changed Data Capture） 技术是这方面的代表，CDC特性是在Oracle9i数据库中引入的。CDC能够帮助你识别从上次抽取之后发 生变化的数据。利用CDC，在对源表进行insert、update或 delete等操作的同时即可提取数据，并且变 化的数据被保存在数据库的变化表中。这样即可捕获发生变化的数据，然后利用数据库视图以一种可控 的方式提供给目标系统。CDC体系结构基于发布者/订阅者模型，发布者捕捉变化数据并提供给订阅者。 订阅者使用从发布者那里获得的变化数据。通常，CDC系统拥有一个发布者和多个订阅者。发布者首先 识别捕获变化数据所需的源表，然后，捕捉变化的数据，并将其保存在特别创建的变化表中，它还使订 阅者能够控制对变化数据的访问。订阅者需要清楚自己感兴趣的是哪些变化数据，一个订阅者可能不会 对发布者发布的所有数据都感兴趣。订阅者需要创建一个订阅者视图，来访问经发布者授权可以访问的 变化数据。CDC分为同步模式和异步模式，同步模式实时地捕获变化数据并存储到变化表中，发布者与 订阅都位于同一数据库中；异步模式则是基于Oracle的流复制技术
4
了解ETL
2. 相关技术
➢ ETL的主要环节是数据抽取、数据转换与加工、数据装载。为了实现这些功能，各个ETL工具一般会进行 一些功能上的扩充，例如工作流、调度引擎、规则引擎、脚本支持、统计信息等，ETL采用的技术如下。
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了解ETL
（1）数据抽取 数据抽取是从数据源中抽取数据的过程。实际业务中，数据主要存储在数据库中。从数据库中抽取数据一般 有以下两种方式。 ➢ 全量抽取：全量抽取类似于数据迁移或数据复制，它将数据源中的表或视图的数据，原封不动地从数据
ETL工具--kettle篇（17.10.09更新）
ETL⼯具--kettle篇（17.10.09更新） ETL是EXTRACT（抽取）、TRANSFORM（转换）、LOAD（加载）的简称，实现数据从多个异构数据源加载到数据库或其他⽬标地址，是数据仓库建设和维护中的重要⼀环也是⼯作量较⼤的⼀块。
当前知道的ETL⼯具有informatica, datastage,kettle,ETL Automation,sqoop,SSIS等等。
这⾥我们聊聊kettle的学习吧（如果你有⼀定的kettle使⽤，推荐看看Pentaho Kettle解决⽅案，这⾥⽤kettle实践kimball的数据仓库理论。
）。
内容有：认识kettle、安装kettle、简单⼊门实例、进阶实例、Linux中kettle部署、kettle发邮件、常见错误 认识kettle 安装kettle 2、kettle使⽤时，需要访问相关的关系型数据库，则需要下载对应的链接驱动。
⽐如我们访问MySQL，则下载相应的驱动解压后放⼊kettle⽂件的lib⽬录下 3、下载kettle并解压到⾃定义位置。
kettle其实是以前的叫法，现在官⽅称为：PDI(Pentaho Data Integeration)。
在windows中，双击⽬录中的Spoon.bat 启动kettle. 简单的kettle实例 1、新建作业/转换（功能区：⽂件 --> 新建 --> 作业；新建-->转换） ⼀个作业（job，⽂件以kjb结尾）的主体是转换（transform，以ktr结尾），job主要来设置调度，可以有影⼦拷贝，任⼀拷贝信息修改所有拷贝的都被修改；transform做主体的内容，控件名称唯⼀。
2、三个控件（start、转换、成功）和流程线（hop）； start：job开始的地⽅，可以设置开始的时间、频率、周期等（但要求kettle不能关闭，有点挫） 转换：后续详解 成功：job结束 流程线：关联两个控件（实体），指定数据流。
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的一种种脚本：transformation 。 假设：在销售水果的时候需要统计水果的一 些信息。其中水果的产地之类的信息存在一 个数据库中。价格和销售情况的信息存放在 另一个数据库中。这些信息可以使用不同的 数据库，存放在不同的计算机上。由于计算 机硬软件的限制，我的实验只能在一台计算 机上使用同一种数据库来完成。
保存到本地之后：
连接DB
在“DB连接”上点击右键选择“新建”， 出来如下对话框。
连接DB
在上述对话框中依次填入Connection Name 、Host Name、Database、 Username、Password。然后点击”Test” 按钮测试连接是否成功，如果成功后，点击 OK按钮。 按照上述步骤为要处理的三个数据库各自建 一个DB连接。
执行transformation
这样，我们的transformation就创建完成 了，这时，我们可以点击运行，测试创建的 transformation是否成功。 点击 按钮，就会执行ETL过程，这时我 们可以查看数据仓库的表，如果有数据，并 符合我们的要求，那么说明我们的 transformation成功了。
连接DB成功
抽取、转换、装载过程
在example页面下，点击左侧的“核心对 象”，点击“输入”，选中“表输入”，拖 动到主窗口释放鼠标。 双击“表输入”，在出现的对话框中填入相 关信息。分别为test1和test2建立表输入。
表连接
点击左侧的“核心对象”，点击“连接”， 选中”Merge Join“，拖动到主窗口释放鼠 标。然后，点击表输入，按住shift键，再拖 动鼠标到Merge Join，这时就实现了在两 个组件之间的连线。
查看数据仓库
数据库的建立
本实验使用了mysql数据库。在mysql数据 库中新建了三个数据库：test1，test2， test3。 test1：包含一个表t_fruit，记录了水果的 价格，如下：
数据库的建立
test3：包含一个表t_fruit_info，主要记录 水果的产地。
数据库的建立
test2：作为数据仓库用的数据库，包含一 个表total。
Kettle的下载与安装
可以去Kettle的官网上去下载 / 我下载的是pdi-ce-4.1.0-stable.zip kettle不需要安装，直接解压，运行 spoon.bat即能看到kettle的欢迎界面。需 要注意的是，计算机上必须装有JDK，否则 kettle无法运行。
建立数据仓库
进入spoon：解压从官网下载的软件，双击 Spoon.bat，等待几秒就会进入spoon主界 面：
创建transformation文件
双击左边转换将创建一个新的 transformation(也可以通过菜单里面的文 件-新建-转换方式新建文件)，点击另存为， 保存到本地路径 。
表连接
双击“Merge Join ”，进行如下图的设置
插入/更新
点击左侧的“核心对象”，点击“输出”， 选中“插入/更新” ，拖动到主窗口释放鼠 标。将它与Merge Join进行连线。 双击”插入/更新”图标，进入编辑窗口。 填写如下图所示的信息。
说明
数据库连接选择数据仓库的数据库，目标表 选择对应的taotal表，在查询关键字里，表 字段写info_name(表示仓库表里的字段)， 流里的字段1里写入fruit_info_name。比 较符用”=”号。点击Edit mapping按钮， 将表字段，与流利的字段进行对应，即流里 字段里的值输入到表里的哪个字段里去。
开源的ETL工具——kettle
主要内容
Kettle简介 Kettle的下载与安装 简单的示例
Kettle简介
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 。 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，前者完成针对数据的基础转换 ，后 者则完成整个工作流的控制。