Java代码调用kettle任务

Java代码调用kettle任务
工具kettle4.2版本
下载地址/s/1gmn5R
所需的包(这几个包是必须要的，它们相互调用，不引用就报错。

)
kettle-core.jar ,
kettle-engine.jar,
kettle-db.jar,
commons-vfs.jar,
commons-logging.jar,
log4j.jar
这些包都可以去kettle 目录下面去找（lib，libext，libswt这几个目录里面有各种包。

）测试用例excel数据导入到txt文本文档（需要添加jxl.jar）1.先在kettle中创建test.ktr 保存在E:/Workspaces/Kettle中
创建完成并且测试kettle任务是否成功。

2.创建java程序
package com.start;
import org.pentaho.di.core.KettleEnvironment;
import org.pentaho.di.core.exception.KettleException; import
org.pentaho.di.repository.filerep.KettleFileRepository; import
org.pentaho.di.repository.filerep.KettleFileRepositoryMeta; import org.pentaho.di.trans.Trans;
import org.pentaho.di.trans.TransMeta;
public class Main {
private static String tranName = "test"; // 文件名称
public static void main(String[] args) {
System.out.println("启动中....................");
Trans trans=null;
try {
// 初始化
KettleEnvironment.init(false);
// 资源库元对象
KettleFileRepositoryMeta repinfo = new KettleFileRepositoryMeta("","","数据采集
","file:///E:/Workspaces/Kettle");
// 文件形式的资源库
KettleFileRepository rep = new
KettleFileRepository();
rep.init(repinfo);
// 转换元对象
if(tranName!=null){
TransMeta transMetadel =
rep.loadTransformation(rep.getTransformationID(tranName, null), null);
// 转换
trans = new Trans(transMetadel);
// 执行转换
trans.execute(null);
// 等待转换执行结束
trans.waitUntilFinished();
//抛出异常
if(trans.getErrors()>0){
throw new Exception("传输过程中发生异常"); }
}else{
throw new KettleException("传输名为空！");
}
} catch (Exception e) {
if(trans!=null){
trans.stopAll();
}
e.printStackTrace();
}
}
}
测试调用kettle资源库中的Job任务（需要数据库的jar包）我用的是ORACLE数据库所以需用到ojdbc.jar
1.先在kettle中创建资源库等任务。

创建好了并测试是否正确。

2．java 代码
package com.start;
import org.pentaho.di.core.KettleEnvironment;
import org.pentaho.di.core.database.DatabaseMeta;
import org.pentaho.di.core.exception.KettleException;
import org.pentaho.di.job.Job;
import org.pentaho.di.job.JobMeta;
import org.pentaho.di.repository.RepositoryDirectoryInterface; import org.pentaho.di.repository.kdr.KettleDatabaseRepository; import
org.pentaho.di.repository.kdr.KettleDatabaseRepositoryMeta; public class StartJob {
private static String jobname="test_job";
public static void main(String[] args) {
try {
// 初始化
KettleEnvironment.init(false);
//资源库地址（名称，数据类型，数据库连接方式，连接地址，数据库名称，端口，用户名，密码）
DatabaseMeta dataMeta = new
DatabaseMeta("kettle","ORACLE","Native","127.0.0.1","XE","1521 ","kettle","...");
//资源库元对象
KettleDatabaseRepositoryMeta repInfo = new KettleDatabaseRepositoryMeta();
repInfo.setConnection(dataMeta);
//资源库对象
KettleDatabaseRepository rep = new KettleDatabaseRepository();
//给资源库赋值
rep.init(repInfo);
//连接资源库用户、密码
rep.connect("admin", "password");
//根据变量查找到模型所在的目录对象
RepositoryDirectoryInterface directory =
rep.findDirectory("/");
//创建Job元对象
JobMeta jobMeta = rep.loadJob(jobname, directory, null, null);
//创建Job对象
Job job = new Job(rep, jobMeta);
//执行
job.start();
System.out.println("start.............");
//等待执行完毕自动停止任务，重复执行JOB 则不会停止
//job.waitUntilFinished();
//等待执行10000毫秒，需停止否则不会自动停止任务
job.waitUntilFinished(10000);
System.out.println("end.................");
job.stopAll();
if (job.getErrors() > 0) {
System.out.println("执行job失败!");
}
} catch (KettleException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}。