Kettle_part1
kettle使用手册
kettle使用手册Kettle使用手册一、Kettle简介1.1 Kettle概述Kettle（也被称为Pentaho Data Integration）是一款开源的ETL（Extract, Transform, Load）工具，它能够从各种数据源中提取数据，并进行各种转换和加工，最后将数据加载到指定的目的地中。
Kettle具有强大的数据处理功能和友好的图形化界面，使得数据集成和转换变得简单而高效。
1.2 功能特点- 数据抽取：从多种数据源中提取数据，包括关系型数据库、文件、Web服务等。
- 数据转换：支持多种数据转换操作，如字段映射、类型转换、数据清洗等。
- 数据加载：将转换后的数据加载到不同的目的地，如数据库表、文件、Web服务等。
- 调度管理：支持定时调度和监控，可自动执行数据集成任务。
二、安装与配置2.1 系统要求在安装Kettle之前，请确保满足以下系统要求： - 操作系统：Windows、Linux、Unix等。
- Java版本：JDK 1.8及以上。
- 内存：建议至少4GB的可用内存。
2.2 安装Kettle最新版本的Kettle安装包，并按照安装向导进行安装。
根据系统要求和个人需求进行相应的配置选项，完成安装过程。
2.3 配置Kettle在安装完成后，需要进行一些配置以确保Kettle正常运行。
具体配置步骤如下：- 打开Kettle安装目录下的kettle.properties文件。
- 根据实际需要修改配置项，如数据库连接、日志路径、内存分配等。
- 保存修改并重启Kettle。
三、Kettle基础操作3.1 数据抽取3.1.1 创建数据源连接打开Kettle，左上角的“新建连接”按钮，在弹出的窗口中选择待抽取的数据源类型（如MySQL、Oracle等），填写相关参数并测试连接。
3.1.2 设计数据抽取作业- 打开Kettle中的“转换”视图。
- 从左侧的工具栏中选择适当的输入组件（如“表输入”或“文件输入”），将其拖拽到设计区域中。
kettle的使用方法
kettle的使用方法Kettle是一种用于数据集成和转换的开源工具，也被称为Pentaho Data Integrator（PDI）。
它提供了一套功能强大的工具，可以帮助用户从不同的数据源中提取、转换和加载数据。
本文将介绍Kettle 的使用方法，帮助读者快速上手使用该工具。
一、安装Kettle您需要从Kettle官方网站下载最新版本的安装包。
安装包通常是一个压缩文件，您可以将其解压到您选择的目录中。
然后，通过运行解压后的文件夹中的启动脚本来启动Kettle。
二、连接数据源在使用Kettle之前，您需要先连接到您的数据源。
Kettle支持多种类型的数据源，包括关系型数据库、文件、Web服务等。
您可以使用Kettle提供的连接器来连接到您的数据源，或者根据需要自定义连接器。
连接成功后，您可以在Kettle中查看和操作您的数据。
三、创建转换在Kettle中，数据转换是通过创建转换作业来实现的。
转换作业是由一系列的转换步骤组成的，每个步骤都执行特定的数据操作。
您可以使用Kettle提供的各种转换步骤，如数据提取、数据过滤、数据转换、数据加载等，来构建您的转换作业。
四、配置转换步骤在创建转换作业后，您需要配置每个转换步骤的参数和选项。
例如，在数据提取步骤中，您需要指定要提取的数据源和查询条件。
在数据转换步骤中，您可以定义数据的转换逻辑，如数据清洗、数据合并、数据计算等。
在数据加载步骤中，您需要指定目标数据表和加载方式。
五、运行转换作业完成转换步骤的配置后，您可以运行整个转换作业，将数据从源数据源提取、转换和加载到目标数据源。
在运行转换作业之前，您可以选择性地预览转换结果，以确保数据操作的准确性和一致性。
Kettle还提供了调试功能，可以帮助您快速定位和解决转换作业中的问题。
六、调度转换作业除了手动运行转换作业之外，Kettle还支持将转换作业安排为定期执行的任务。
您可以使用Kettle提供的调度功能，根据您的需求设置转换作业的执行时间和频率。
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组件介绍及使用
KETTLE组件介绍及使用
KETTLE(Knowledge Extraction Toolkit)是一款用于ETL(Extract, Transform, Load)过程的开源数据集成工具。
它是由Pentaho开发的，主
要用于处理和转换各种数据源，将数据从一个地方提取出来，经过转换处
理后加载到另一个地方。
转换是指将数据从一个格式转换为另一个格式的过程。
在KETTLE中，转换通过连接和组合一系列转换步骤来完成。
每个步骤可以执行各种操作，如读取文件、提取数据库中的数据、过滤和清洗数据等。
用户可以通过拖
放步骤并设置相应的参数来构建转换。
作业是一系列转换的组合，可以按特定的顺序或条件运行。
作业可以
包含多个转换，并且可以在一个转换完成后触发另一个转换的运行。
作业
还可以设置并行运行多个转换，提高ETL过程的效率。
使用KETTLE的主要步骤包括：
2.启动KETTLE：安装完成后，可以通过双击KETTLE的可执行文件来
启动它。
一旦启动，就可以看到KETTLE的主界面。
总的来说，KETTLE是一款功能强大、易于使用的ETL工具，可以帮
助用户提取、转换和加载各种数据源。
无论是处理结构化数据还是处理半
结构化和非结构化数据，KETTLE都可以胜任。
它不仅适用于个人使用，
也适用于企业级的数据集成和处理。
通过使用KETTLE，用户可以简化数
据集成的流程，提高工作效率，并取得更好的数据结果。
KETTLE简单使用说明文档
KETTLE简单使用说明文档1. 下载和安装要运行此工具你必须安装SUN 公司的JAVA 运行环境 1.4 或者更高版本,相关资源你可以到网络上搜索JDK 进行下载。
设置JAVA 运行环境变量,JAVA_HOME 和PATHKETTLE 的下载可以到/取得最新版本,下载后解压,就可以直接运行。
2.kettle主要有两部分组成，主对象树，核心对象，3.新建一个kettle文件(数据库之间做处理)1)转换右键点击新建，如图所示2) 设置数据库连接,上图DB连接右键新建(支持多库连接): 如图:3）核心对象里面有很多组件，通过拖拽来供给我们做操作，如图4）添加一个源输入，打开输入文件夹，可以看到各种输入类型，支持文件，数据库等。
如图5）这里通过数据库操作，那我们这里拖拽一个表输入组件6）双击打开，可以看到你可以选择上面连接的数据库，然后通过获取sql语句来选择你要输入的源表进行操作。
并且sql语句支持传递变量参数和占位符参数，以及多表关联sql。
如下图7）输入表已经OK，那输出表呢，那我看下输出组件。
如图8）选中两个组件，右键新建节点连接。
如下图9）双击打开表输出，选择输出的数据库，以及目标表和输入表与目标表的字段映射10）映射选择以及匹配11）点击箭头弹出启动界面，点击启动，该kettle文件即可执行数据的迁移了12）上面是一个简单的数据库转换操作。
在表输入和表输出直接可以加不同组件对数据进行筛选过滤。
通过转换文件夹下的组件。
如图转换可以处理中文乱码，字段数字的计算，值的转换，序列的生成等等脚本可以用java代码，javascript,sql脚本等等查询支持调用存储过程，两个表直接关联查询等等以上只是针对kettle工具的简单实用介绍。
KETTLE使用说明
KETTLE使用说明在本使用说明中，我们将详细介绍如何使用KETTLE完成一些常见的数据处理任务。
第一步：安装和启动KETTLE在Windows中，双击运行Spoon.bat文件来启动KETTLE。
在Linux 和Mac OS中，打开终端，进入KETTLE目录，输入"./spoon.sh"命令来启动KETTLE。
第二步：创建一个新的数据流程启动KETTLE后，您将看到一个图形化界面。
在左上角的工具栏中，有一个新建按钮，点击它来创建一个新的数据流程。
在创建数据流程时，您需要为其指定一个名称。
完成后，点击确定按钮。
第三步：添加数据源在左侧的工具箱中，您可以找到各种组件，如输入步骤、输出步骤、转换步骤等。
为了演示，我们先添加一个输入步骤。
在工具箱中，找到输入步骤，并将其拖放到主界面中。
然后，双击该步骤，在弹出的对话框中配置数据源。
在配置对话框中，您需要指定数据源的类型，如文本文件、Excel文件、数据库等。
根据不同的类型，您可能需要提供相应的连接信息。
完成配置后，点击确定按钮。
在数据流程中，您可以使用转换步骤对数据进行处理。
为了演示，我们使用一个简单的转换步骤来删除重复的数据。
在工具箱中，找到去重复步骤，并将其拖放到已添加的输入步骤的下方。
然后，双击该步骤，在弹出的对话框中配置参数。
在配置对话框中，您需要指定要去重的字段。
您可以选择多个字段以进行复合去重。
完成配置后，点击确定按钮。
第五步：添加输出在数据流程中，您也需要指定一个输出步骤来保存处理后的数据。
在工具箱中，找到输出步骤，并将其拖放到已添加的去重复步骤的下方。
然后，双击该步骤，在弹出的对话框中配置输出格式和目标文件。
在配置对话框中，您需要指定输出的格式，如文本文件、Excel文件、数据库等。
根据不同的格式，您可能需要提供相应的连接信息。
完成配置后，点击确定按钮。
第六步：保存和运行数据流程完成对数据流程的配置后，点击工具栏中的保存按钮来保存数据流程。
KETTLE详细设计
KETTLE详细设计KETTLE是一种用于提供数据集成、转换和加载功能的开源工具，经常用于数据仓库、数据集市和ETL（抽取、转换和加载）过程。
它提供了图形用户界面，允许用户通过拖放操作来定义数据集成任务，并提供了强大的数据处理功能和可扩展的插件机制。
以下是KETTLE的详细设计，包括架构、核心模块和主要功能。
1.架构- Spoon：用于设计和配置任务的图形界面工具。
- Kitchen：用于以命令行方式执行任务。
- Pan：用于批量执行任务。
这些模块可以独立运行，也可以通过调用KETTLE的API进行集成。
2.核心模块-元数据存储：用于保存任务和转换的定义和配置信息，支持多种数据库和文件格式。
-作业管理器：用于管理任务和转换的执行，包括执行控制、错误处理和监控。
-转换引擎：用于执行数据转换和操作，支持各种数据处理任务，如数据筛选、合并、变换和聚合。
-数据加载：用于向目标系统加载转换后的数据。
3.主要功能-数据连接和访问：支持多种数据源和文件格式，包括关系数据库、文件、XML、JSON等。
可以通过定义连接和查询来访问数据源。
-数据转换和操作：提供了丰富的数据转换和操作功能，如数据筛选、排序、合并、分割、变换、聚合等。
可以通过拖放操作来定义转换和操作的步骤和顺序。
-错误处理和监控：提供了强大的错误处理和监控机制，可以捕获和处理数据转换过程中的错误和异常。
还可以定义报警和日志输出，以便及时发现和解决问题。
-调度和批量执行：支持任务的调度和批量执行，可以定义作业流并规定作业的执行顺序和依赖关系。
支持并行执行和资源调度，以提高任务的执行效率。
-插件机制和扩展性：提供了可扩展的插件机制，允许用户根据需求开发自定义插件并集成到KETTLE中。
还提供了丰富的内置插件，包括数据转换、文件处理、数据库操作等。
总结：KETTLE是一种功能强大的数据集成、转换和加载工具，具有丰富的功能和灵活的架构。
它通过图形用户界面和拖放操作提供了可视化的数据处理方式，使得任务的设计和配置变得简单和直观。
kettle教程一简介及入门(2024)
利用Kettle的并行处理功能，可以将一个大 的任务拆分成多个小任务并行执行，提高处 理效率。
使用批量操作
在处理大量数据时，使用批量操作可以减少数据库 交互次数，提高数据处理速度。
优化SQL查询
编写高效的SQL查询语句，减少不必要的数 据扫描和计算，可以提高数据处理效率。
2024/1/30
28
13
菜单栏功能详解
01
转换菜单
提供转换相关的操作，如运行转换 、验证转换、预览数据等。
工具菜单
包括选项设置、数据库连接管理、 日志查看等工具。
03
2024/1/30
02
作业菜单
提供作业相关的操作，如运行作业 、验证作业等。
帮助菜单
提供Kettle的帮助文档和在线资源链 接。
0414工具栏功来自介绍变量和参数的作用域
了解变量和参数的作用域对于正确使用它们至关重要。在Kettle中，变量和参数的作用域可以是全局的、转 换级别的或作业级别的，具体取决于在哪里定义它们。
23
调用外部程序或脚本
调用外部程序
Kettle允许在数据处理流程中调 用外部程序或可执行文件。这可 以通过使用“执行程序”步骤来 实现，该步骤允许指定要运行的 程序及其参数。
保存当前编辑的转换或作 业文件。
保存转换/作业
打开已有的转换或作业文 件进行编辑。
打开转换/作业
快速创建新的转换或作业 文件。
新建转换/作业
2024/1/30
15
工具栏功能介绍
2024/1/30
运行转换/作业
01
启动转换或作业的执行过程。
停止转换/作业
02
中断当前正在执行的转换或作业。
kettle工具用法
kettle工具用法关于"kettle工具用法"的1500-2000字文章：Kettle工具是一款功能强大的开源数据集成工具，旨在简化和自动化数据导入、转换和输出的过程。
它拥有直观而强大的用户界面，可让用户通过图形化界面创建和管理数据管道。
本文将逐步回答Kettle工具的用法，涵盖安装、界面介绍、数据导入和转换、数据输出等方面。
一、安装Kettle工具首先，访问Kettle官方网站并下载最新版本的Kettle工具。
下载完成后，运行安装程序，并按照提示进行安装。
安装完成后，打开Kettle工具。
二、界面介绍打开Kettle工具后，你将看到一个主界面，其中包含了工具栏、转换面板和作业面板等。
工具栏上有各种按钮，用于打开、保存和运行数据转换和作业。
转换面板用于创建、编辑和管理数据转换，而作业面板用于创建和管理作业。
你可以通过拖放组件和连接器来建立转换和作业的流程。
三、数据导入数据导入是Kettle工具的一个重要功能，它允许将数据从各种来源导入到目标数据库或文件中。
在Kettle中，你可以通过以下步骤导入数据：1. 创建新的数据转换：在转换面板上右键单击，选择“新建转换”来创建一个新的数据转换。
2. 添加数据输入组件：在工具栏上选择“输入”，然后拖放数据源到转换面板上。
根据需要选择适当的输入类型，如CSV文件、数据库、Excel文件等。
3. 配置数据输入组件：选择添加到转换面板的数据输入组件，右键单击并选择“编辑”。
在配置窗口中，设置数据源的连接信息、查询语句和字段映射等。
4. 添加目标组件：与添加数据输入组件类似，选择“输出”按钮并拖放目标数据库或文件组件到转换面板上。
5. 配置目标组件：选择添加到转换面板的目标组件，右键单击并选择“编辑”。
在配置窗口中，设置目标数据库的连接信息、目标表或文件的格式等。
6. 连接输入和目标组件：在转换面板上，拖动鼠标从数据输入组件的输出连接器到目标组件的输入连接器上，建立数据流。
kettle简介（整体架构，运行方式，使用方法）
kettle简介（整体架构，运⾏⽅式，使⽤⽅法）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。
呵呵，外国⼈都很有联想⼒。
看了提供的⽂档，然后对发布程序的简单试⽤后，可以很清楚得看到Kettle的四⼤块：Chef——⼯作(job)设计⼯具 (GUI⽅式)Kitchen——⼯作(job)执⾏器 (命令⾏⽅式)Spoon——转换(transform)设计⼯具(GUI⽅式)pan——转换(trasform)执⾏器(命令⾏⽅式)嗯，厨师已经在厨房⾥，勺⼦和盘⼦⼀应俱全，且看能做出如何的⼤餐？⼀：Chef——⼯作(job)设计器这是⼀个GUI⼯具，操作⽅式主要通过拖拖拉拉，勿庸多⾔，⼀看就会。
何谓⼯作？多个作业项，按特定的⼯作流串联起来，开成⼀项⼯作。
正如：我的⼯作是软件开发。
我的作业项是：设计、编码、测试！先设计，如果成功，则编码，否则继续设计，编码完成则开始设计，周⽽复始，作业完成。
来，看看Chef中的作业项：1.1：转换：指定更细的转换任务，通过Spoon⽣成。
通过Field来输⼊参数。
1.2： SQL：sql语句执⾏，1.3： FTP：下载ftp⽂件。
1.4：邮件：发送邮件。
1.5：检查表是否存在，1.6：检查⽂件是否存在，1.7：执⾏shell脚本。
如：dos命令。
1.8：批处理。
(注意：windows批处理不能有输出到控制台)。
1.9： Job包。
作为嵌套作业使⽤。
1.10：JavaScript执⾏。
这个⽐较有意思，我看了⼀下源码，如果你有⾃已的Script引擎，可以很⽅便的替换成⾃定义Script，来扩充其功能。
1.11：SFTP：安全的Ftp协议传输。
1.12：HTTP⽅式的上/下传。
好了，看看⼯作流：如上⽂所述，⼯作流是作业项的连接⽅式。
分为三种：⽆条件，成功，失败。
这个没啥好说的，从名字就能知道它的意图。
嗯，为了⽅便⼯作流使⽤，提供了⼏个辅助结点单元(你也可将其作为简单的作业项)：1：Start单元，任务必须由此开始。
kettle的用法
kettle的用法Kettle 是一款开源的 ETL（Extract, Transform, Load）工具，用于数据的提取、转换和加载。
它提供了一个图形化界面，使用户能够通过拖拽和连接组件来构建数据处理流程。
下面是一些 Kettle 的基本用法：1. 安装和启动 Kettle：首先，你需要下载并安装 Kettle。
然后，启动 Kettle 并打开 Spoon 应用程序。
2. 创建转换（Transformation）：在 Spoon 中，点击“File”菜单，选择“New”，然后选择“Transformation”来创建一个新的转换。
3. 添加源和目标：在转换设计界面中，你可以通过拖拽源（Source）和目标（Target）组件来定义数据的来源和去处。
例如，你可以添加一个 CSV 文件读取源来读取 CSV 数据，然后添加一个数据库写入目标来将数据写入数据库。
4. 配置源和目标：双击源或目标组件，可以配置它们的属性。
你需要提供适当的连接信息、文件路径或数据库表名等。
5. 添加转换步骤：在源和目标之间，你可以添加各种转换步骤来对数据进行处理。
例如，你可以使用过滤（Filter）、排序（Sort）、字段转换（Field Transformer）等组件来修改数据。
6. 连接组件：通过连接（Connector）将源、转换步骤和目标组件连接起来，以定义数据的流动路径。
7. 运行转换：在完成转换设计后，你可以点击运行（Run）按钮来执行转换。
Kettle 将执行转换步骤，并将结果输出到目标。
8. 创建作业（Job）：除了转换，你还可以创建作业来执行一系列相关的转换。
作业可以按照顺序执行多个转换，并可以设置执行时间和条件。
9. 保存和部署：在完成转换或作业的设计后，记得保存你的工作。
你可以将转换或作业保存为 KTR 或 JAR 文件，以便在其他环境中部署和运行。
这只是 Kettle 的一些基本用法，它还提供了更多高级功能和扩展选项，例如数据清洗、数据集成、数据仓库等。
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
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。
2024版搞定Kettle详细教程
学员心得体会分享
学员A
通过本次学习，我深入了解了Kettle工具的使用方法和技巧，掌握了ETL流程中的各个环节， 对数据处理有了更深入的理解。
学员B
本次课程让我对Kettle有了全新的认识，之前在使用过程中遇到的一些问题也得到了很好的 解决，感谢老师的耐心讲解。
编辑ETL流程。
布局调整
用户可自由调整各面板的大小 和位置，以满足个性化需求。
折叠与展开
支持折叠或展开组件面板和属 性面板，以节省屏幕空间。
快捷键设置及运用场景
01
快捷键设置
用户可在Kettle中进行自定义快捷键设置，提高操作效率。
02
常用快捷键
如Ctrl+S保存、Ctrl+R运行、Ctrl+Z撤销等，方便用户快速执行常用操
资源隔离与限制
对任务进行资源隔离和限制，防止某 个任务占用过多资源导致其他任务无 法执行。
监控指标设置及报警机制构建
监控指标
设置关键监控指标，如任务执行状态、执行时长、数据质量等，以 实时掌握任务运行情况。
报警机制
构建完善的报警机制，当监控指标异常时及时发出报警通知，以便 相关人员第一时间介入处理。
问题2
Kettle界面显示异常或操作不流畅。
解决方案
调整系统分辨率或缩放设置；关闭其 他占用资源较多的程序；升级电脑硬 件配置。
问题3
在使用Kettle进行数据转换时出现错 误。
解决方案
检查数据源连接是否正常；检查转换 步骤是否正确配置；查看Kettle日志， 定位错误原因并进行修复。
kettle 用法
Kettle是一款开源的ETL工具，使用Kettle可以轻松地实现数据集成、转换和加载等任务。
以下是Kettle的基本用法：1. 下载并解压Kettle：可以从官网下载Kettle的最新版本，然后解压到本地。
2. 创建转换任务：在Kettle中，可以使用“转换”标签页来创建转换任务。
首先，需要点击“新建”按钮创建一个新的转换任务。
然后，可以在左侧的“资源”面板中选择需要用到的转换组件，例如输入、输出、过滤器、连接器等。
将组件拖动到中间的画布中，并对其进行配置。
3. 连接输入和输出数据：在转换任务中，需要连接输入和输出数据。
可以通过拖动“输入”和“输出”组件到画布中，并使用箭头连接它们。
在连接时，可以设置数据的映射关系，例如将输入表中的某个字段映射到输出表中的某个字段。
4. 添加过滤器：在转换任务中，可以添加过滤器来筛选数据。
可以通过拖动“过滤器”组件到画布中，并对其进行配置。
可以设置过滤器的条件，例如筛选出年龄大于等于18岁的用户。
5. 配置连接信息：在转换任务中，需要配置连接信息，以便能够连接到数据源和目标数据库。
可以通过拖动“连接”组件到画布中，并对其进行配置。
需要设置连接的数据库类型、数据库的主机名、用户名、密码等信息。
6. 运行转换任务：在配置完转换任务后，可以点击“运行”按钮来执行转换任务。
在运行时，需要选择转换任务的输入和输出路径，并设置其他相关参数。
如果一切正常，转换任务将会执行成功，并将数据加载到目标数据库中。
以上是Kettle的基本用法，通过Kettle可以轻松地实现数据集成、转换和加载等任务。
如果需要更复杂的操作，可以参考Kettle的官方文档或者搜索相关教程进行学习。
Kettle用户操作手册1（汇编）
Kettle⽤户操作⼿册1（汇编）Kettle⽤户操作⼿册1.kettle介绍1.1 什么是kettleKettle是“Kettle E.T.T.L. Envirnonment”只取⾸字母的缩写，这意味着它被设计⽤来帮助你实现你的ETTL 需要：抽取、转换、装⼊和加载数据；它的名字起源正如该项⽬的主程序员MATT所说：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。
Spoon是⼀个图形⽤户界⾯，它允许你运⾏转换或者任务。
1.2 Kettle 的安装要运⾏此⼯具你必须安装 Sun 公司的JAVA 运⾏环境1.4 或者更⾼版本，相关资源你可以到⽹络上搜索JDK 进⾏下载，Kettle 的下载可以到/doc/769264091.html/取得最新版本。
1.3 运⾏SPOON下⾯是在不同的平台上运⾏Spoon 所⽀持的脚本：Spoon.bat: 在windows 平台运⾏Spoon。
Spoon.sh: 在Linux、Apple OSX、Solaris 平台运⾏Spoon。
1.4 资源库⼀个Kettle资源库可以包含那些转换信息，这意味着为了从数据库资源中加载⼀个转换就必须连接相应的资源库。
在启动SPOON的时候，可以在资源库中定义⼀个数据库连接，利⽤启动spoon时弹出的资源库对话框来定义，如图所⽰：单击加号便可新增；关于资源库的信息存储在⽂件“reposityries.xml”中，它位于你的缺省home ⽬录的隐藏⽬录“.kettle”中。
如果是windows 系统，这个路径就是c:\Documents and Settings\\.kettle。
如果你不想每次在Spoon 启动的时候都显⽰这个对话框，你可以在“编辑/选项”菜单下⾯禁⽤它。
admin ⽤户的缺省密码也是admin。
如果你创建了资源库，你可以在“资源库/编辑⽤户”菜单下⾯修改缺省密码。
1.5 定义1.5.1 转换主要⽤来完成数据的转换处理。
kettle_步骤解释
kettle_步骤解释kettle_步骤解释1.Transform转换Dummy Plugin空操作这是一个空的测试步骤2.Input导入数据ESRI Shapefile Reader读取矢量数据从SHP文件中读取图形数据和属性数据S3 CSV InputCSV 文件输入将读取的CSV文件数据并行存储到Amazon中3.输入Access Input导入数据库文件从微软数据库文件中读取数据CSV file input导入CSV文件导入简单的CSV文件Cube 输入导入Cube文件从一个cube文件中读取数据Excel 输入导入Excel文件从微软的Excel文件中读取数据兼容Excel 95972000 Fixed file input导入文本文件导入文本文件Generate random value生成随机数随机数生成器Get file Names获得文件名称从系统中获得文件并将其发送到下一步Get files Rows Count获取文件行数获取文件行数Get SubFolder names获取子文件夹名称读取一个主文件夹获取所有的子文件Get data from XML从xml文件中获取数据使用XPath路径读取xml文件这个步骤也允许你解析以前字段定义的xml文件LDAP Input使用LDAP协议读取远程数据利用LDAP协议连接远程主机读取数据LDIF Input 导入LDIF文件从LDIF文件中读取数据Mondrian Input导入MDX文件用MDX查询语句执行和审核数据分析LDAP 服务器Property Input导入属性文件从属性文件中读入键值对RSS Input导入RSS订阅读取RSS订阅信息SalesForce Input导入salesforce服务读取slaseforce模块服务并将其转换成数据并把这些数据写入多个输出流XBase输入导入DBF文件从一个XBase类型的DBF文件中读取记录.输出Access Output导出数据将记录存储到微软的数据库表中Cube输出导出Cube文件将数据写入Cube文件中Excel Output导出Excel文件存储记录到Excel格式化文档中Properties Output导出属性信息将数据写入属性文件RSS Output导出RSS订阅信息读RSS订阅信息流SQL File Output导出SQL文件SQL INSERT语句输出到文件Synchronize after merge合并后同步信息根据某个字段值的条件插入删除更新数据库表5.转换Add XML添加xml文件内容将几个字段编码写入xml文件Add a checksum添加checksum列为每个输入行添加checksum列校验和Closure Generator结束操作允许利用ID的父子关系生成一个结束表Number range编码范围创建数字字段的范围Replace in string替换字符串用另一个单词替换当前的所以得字符串Row Normaliser行转换数据恢复从透视表中还原数据到事实表通过指定维度字段及其分类值度量字段最终还原出事实表数据Split field to rows拆分字段按指定分隔符拆分字段Strings cut裁剪字符串裁剪字符串生成子串Unique rows HashSet除去重复行去掉输入流中的重复行在使用该节点前要先排序否则只能删除连续的重复行。
Kettle_part1
Kettle简要说明文档一.Spoon1 . 登陆方式1.1 以创建Repository的方式登陆,会把生成的transformation保存到数据库上，在Sybase 数据库环境上有存在很多bug，不推荐以该种方式登陆。
1.2 以不创建资源库（No Repository）的方式登陆，会把生成的transformation保存到相应的文件，即以文件方式管理。
以下都是在不创建资源库下的说明！以Sybase作为数据库!2 . 创建连接例如3 . 基本功能3.1 以文本文件作为数据源,以表的方式保存(文本文件中内容为中文时,相应存入到表中的记录为乱码，存入到文件中时不存在中文乱码问题)双击Text file input先选择要作为数据源的文本文件,再点击Add,点面板中Content,去掉Header复选框，点面板中Fields,点Get fields为文本文件设置列,如图1，双击Table output,选择Connection,输入Target table,点SQL以生成sql语句，再Execute,如图2图1图23.2以文本文件作为数据源,以文件的方式保存设置数据源操作与3.1类似，双击Text file output以设置文本文件输出格式，可以点面板中Content列来设置,可去除Separator,Enclosure中内容来维持与源文本文件格式一致，如图3图33.3以Excel文件作为数据源,以表的方式保存(当excel文件中有内容为中文时，相应存入到表中的记录内容为乱码)双击Excel Input选择要作为数据源的excel文件并将它Add,点面板中Sheets----Get sheetname(s)…,将相应的sheet加入，如图4；点面板中Fields----Get fields from header row…以得到相应表中的字段,如图5图4图53.4分别以2个表中的数据作为数据源,并且过滤掉重复的记录，再以表的方式保存(2个作为数据源的表中的字段必须一致)双击Unique rows,点击Get以得到上一Step得到的字段,可以对字段进行筛选,如图6图63.5以表的数据作为数据源,根据条件过滤掉记录，再以表的方式保存双击Filter rows，可以双击<field>选择相应字段，双击<value>可以为字段赋值,双击”+”可以连接下一个条件图73.6以表的数据作为数据源,根据条件过滤掉字段，再以表的方式保存双击Select values,点击Get fields to select一得到上一个Step中的所有字段并且筛选字段，如图8图83.7以表的数据作为数据源,根据条件将数据存入到目标表当条件全部相等只作更新，否则将往表中插入数据,如图9图9只做更新。
Kettle使用文档
1.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，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主要由资源库、数据库、作业（job）、转换、步骤五部分组成，资源库是用来存储用户所编写的作业和转换（即kjb文件和ktr文件）一般是在数据库中存储，方便用户的查找和使用。
数据库就是处理数据是需要的数据库。
作业是用来确定一个工程中需要使用的转换和转换的执行顺序。
转换是数据在ktr文件中的具体转换过程，类似于Java的一个方法，而作业就类似于java的一个类，它可以调用各种不同的方法（转换）。
2.Kettle框架搭建（1）下载安装可以从下载最新版的Kettle软件，同时，Kettle 是绿色软件，下载后，解压到任意目录即可。
（2）配置环境变量使用Kettle前提是配置好Java的环境变量,因为Kettle是java编写，需要本地的JVM的运行环境。
配置Java环境变量可参考:/zzq900503/article/details/9770237配置Kettle环境变量步骤：一、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:kettledata-integration（具体以安装路径为准）二、新建系统变量：KETTLE_HOME变量值：D:kettledata-integration（具体以安装路径为准，Kettle的解压路径，直到Kettle.exe所在目录）三、选择PATH添加环境变量：变量名：PATH变量值：%KETTLE_HOME%;（3）Kettle工具的运行在Windows系统下运行，只需要解压kettle文件后，双击data-integration文件夹中的Spoon.bat文件在Linux下运行则双击data-integration文件夹中的Spoon.sh文件3.Kettle的基本概念（1）作业（job）负责将【转换】组织在一起进而完成某一块工作，通常我们需要把一个大的任务分解成几个逻辑上隔离的作业，当这几个作业都完成了，也就说明这项任务完成了。
kettle 公用作业
kettle 公用作业【最新版】目录1.Kettle 公用作业的概述2.Kettle 公用作业的特点3.Kettle 公用作业的应用领域4.Kettle 公用作业的优势与不足5.Kettle 公用作业的未来发展正文1.Kettle 公用作业的概述Kettle 公用作业是一款开源的数据集成工具，主要用于数据抽取、转换和加载等任务。
它可以帮助数据工程师和数据分析师更高效地完成数据处理工作，从而降低数据项目的开发成本和提高数据质量。
2.Kettle 公用作业的特点Kettle 公用作业具有以下几个主要特点：（1）支持多种数据源：Kettle 可以连接各种类型的数据源，如数据库、文件系统、API 等，方便用户进行数据处理。
（2）提供丰富的数据转换功能：Kettle 提供了多种数据转换功能，如数据过滤、排序、聚合等，满足不同场景下的数据处理需求。
（3）易于使用：Kettle 公用作业界面友好，用户无需编写复杂的代码，只需通过拖拽和配置的方式即可完成数据处理任务。
（4）支持批处理和分布式处理：Kettle 支持批量处理多个任务，并支持分布式处理，可以有效地提高数据处理效率。
3.Kettle 公用作业的应用领域Kettle 公用作业在许多领域都有广泛的应用，包括：（1）数据仓库建设：Kettle 可以帮助数据工程师完成数据抽取、转换和加载等任务，构建数据仓库。
（2）数据迁移：Kettle 可以实现数据的批量迁移，方便用户在不同的数据源之间迁移数据。
（3）数据清洗和去重：Kettle 提供了丰富的数据转换功能，可以帮助用户清洗和去重数据，提高数据质量。
（4）数据分析和挖掘：Kettle 可以将不同来源的数据整合在一起，方便数据分析师进行数据分析和挖掘。
4.Kettle 公用作业的优势与不足优势：（1）开源免费：Kettle 是一款开源工具，用户可以免费使用，降低了数据处理项目的成本。
（2）易于上手：Kettle 的操作界面简单友好，用户可以快速上手，无需具备专业的技术背景。
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Kettle简要说明文档
一.Spoon
1 . 登陆方式
1.1 以创建Repository的方式登陆,会把生成的transformation保存到数据库上，在Sybase 数据库环境上有存在很多bug，不推荐以该种方式登陆。
1.2 以不创建资源库（No Repository）的方式登陆，会把生成的transformation保存到相应的文件，即以文件方式管理。
以下都是在不创建资源库下的说明！以Sybase作为数据库!
2 . 创建连接
例如
3 . 基本功能
3.1 以文本文件作为数据源,以表的方式保存(文本文件中内容为中文时,相应存入到表中的记录为乱码，存入到文件中时不存在中文乱码问题)
双击Text file input先选择要作为数据源的文本文件,再点击Add,点面板中Content,去掉Header复选框，点面板中Fields,点Get fields为文本文件设置列,如图1，双击Table output,选择Connection,输入Target table,点SQL以生成sql语句，再Execute,如图2
图1
图2
3.2以文本文件作为数据源,以文件的方式保存
设置数据源操作与3.1类似，双击Text file output以设置文本文件输出格式，可以点面板中
Content列来设置,可去除Separator,Enclosure中内容来维持与源文本文件格式一致，如图3
图3
3.3以Excel文件作为数据源,以表的方式保存(当excel文件中有内容为中文时，相应存入到表中的记录内容为乱码)
双击Excel Input选择要作为数据源的excel文件并将它Add,点面板中Sheets----Get sheetname(s)…,将相应的sheet加入，如图4；点面板中Fields----Get fields from header row…以得到相应表中的字段,如图5
图4
图5
3.4分别以2个表中的数据作为数据源,并且过滤掉重复的记录，再以表的方式保存(2个作为数据源的表中的字段必须一致)
双击Unique rows,点击Get以得到上一Step得到的字段,可以对字段进行筛选,如图6
图6
3.5以表的数据作为数据源,根据条件过滤掉记录，再以表的方式保存
双击Filter rows，可以双击<field>选择相应字段，双击<value>可以为字段赋值,双击”+”可以连接下一个条件
图7
3.6以表的数据作为数据源,根据条件过滤掉字段，再以表的方式保存
双击Select values,点击Get fields to select一得到上一个Step中的所有字段并且筛选字段，如图8
图8
3.7以表的数据作为数据源,根据条件将数据存入到目标表
当条件全部相等只作更新，否则将往表中插入数据,如图9
图9
只做更新。
3.8以表的数据作为数据源,对表中字段进行计算后，数据再存入到目标表
双击Calculator进入设置面板,点击Calculation可进入条件表达式界面,如图10
图10
3.9以表的数据作为数据源,对表中字段先进行排序，再分组，数据再存入到目标表（推荐分组前先排序）
双击Sort rows----Get Fields并且筛选出排序字段，如图11，双击Group by,再点击Get Fields 以筛选出分组字段,点击Get loogup fields以筛选出所要查找的字段,如图12
图11
图12。