大数据预处理技术 第5章 Kettle作业设计
调用kettle作业
调用kettle作业调用Kettle作业Kettle是一款开源的ETL（Extract-Transform-Load）工具，可以用于数据抽取、转换和加载。
在大数据处理和数据仓库等领域，Kettle被广泛应用于数据集成和数据处理的工作中。
本文将介绍如何调用Kettle作业，以及如何在作业中实现数据转换和加载的功能。
一、Kettle作业的基本概念和组成Kettle作业是由一系列步骤组成的，每个步骤都是一个独立的任务单元，可以按照顺序执行。
常见的Kettle作业步骤包括数据输入、数据转换、数据输出等。
在Kettle中，作业的执行结果可以被保存为日志文件或输出到数据库等位置。
二、调用Kettle作业的方法要调用Kettle作业，可以通过以下几种方法实现：1. 使用Kettle图形界面：Kettle提供了一个图形界面工具，可以通过拖拽和连接组件的方式来创建作业。
在图形界面中，可以直接运行和调试作业。
但是，这种方式需要手动操作，不适合自动化调用。
2. 使用Kettle命令行工具：Kettle提供了一个命令行工具，可以通过命令行参数来指定要执行的作业文件和作业参数。
通过命令行工具，可以将Kettle作业集成到脚本或其他程序中，实现自动化调用。
3. 使用Kettle API：Kettle还提供了一个Java API，可以通过编写Java代码来调用Kettle作业。
通过API，可以实现更精细的控制和定制化需求。
三、实现数据转换和加载的方法Kettle作为一个强大的ETL工具，可以实现多种数据转换和加载的需求。
下面介绍几个常见的数据处理场景和相应的实现方法：1. 数据清洗：Kettle提供了多种数据清洗的步骤，如过滤、去重、替换等。
可以根据具体的需求选择合适的步骤进行配置。
2. 数据转换：Kettle支持多种数据格式的转换，如文本文件到数据库、数据库到文本文件、XML到数据库等。
可以通过选择合适的输入和输出步骤，以及相应的映射关系，实现数据的转换。
kettle操作手册
kettle操作⼿册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：/doc/209c62d476a20029bd642d26.html /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kettle后台管理点击【新建】，新建资源库信息这⾥我们选择KETTLE 后台管理数据库的类型，以及配置JDBC设置完成后，点击【创建或更新】，将会在指定的数据库⾥⾯新建KETTLE的后台管理数据表。
再设置【名称】，点击【确定】。
回到登陆界⾯，选择新建的【资源库】，输⼊⽤户账号密码（默认账号：admin,密码：admin）进⼊KTETTLE 的开发界⾯2.4 kettle说明主对象树：转换（任务），作业（JOB）核⼼对象：主对象中可⽤的组件2.5 值映射组件使⽤的字段名：源字段⽬标字段名：⽬标字段源值：源数据的值⽬标值：替换的值注：最好先将源值去空格，再进⾏替换2.6 增加常量组件名称：映射字段类型：字段类型格式：数据格式长度：值：常量的值2.7计算器组件新字段：映射字段计算：计算类型字段A,B，C：需计算的字段值类型：数据的类型2.8获取系统信息组件名称：显⽰的名称类型：显⽰的类型（系统时间，IP,指令等等）2.9增加序列组件值的名称:映射值的名称起始值：序列的初始值增加值：设置增加的值最⼤值:设置最⼤值2.10 表输出组件数据库连接：设置数据库⽬标表：设置⽬标的表提交记录数量：设置提交数量忽略插⼊错误：跳过错误，继续执⾏指定库字段：数据库字段：选择插⼊的字段2.11 多路选择(Switch/Case) 组件更多路选择的字段：设置Switch的字段分⽀值的数据类型：设置值的类型分⽀值：值：设置case的值⽬标步骤：跳过的操作步骤缺省的⽬标步骤：未通过的操作步骤2.12 Null if... 组件名称：选择替换的字段需要转换成NULL的值：需要转换成NULL的值2.12 执⾏SQL脚本组件数据库连接：选择数据库SQL script ：输⼊要执⾏的SQL语句参数：设置要替换的参数字段2.13 Modified Java Script Value 组件Java Script：脚本的输⼊：输⼊字段：输出字段字段名称：定义的字段名改成为：新的字段名类型：字段类型Replace Value:是否替换的值2.14 合并记录组件旧数据源：输⼊数据源新数据源：输⼊数据源匹配关键字段：匹配关键字段数据字段：数据字段2.15 记录关联(笛卡尔输出) 组件条件：输⼊关联的条件2.16 Merge Join 组件第⼀个步骤：第⼀个操作的步骤第⼆个步骤：第⼆个操作的步骤步骤选择的字段：步骤关联的字段2.17 ⾏转列组件关键字：选择表的关键字分组字段：分组的字段⽬标字段：选择⽬标在字段VALUE：值字段名称关键字值：关键字值类型：数据类型2.18 ⽣成随机值组件名称：新⽣成字段名类型：随机数的类型2.19 去除重复⾏组件字段名称：关键字的字段忽略⼤⼩写：是否忽略⼤⼩写注意：去掉重复⾏需先排序2.20 插⼊/ 更新组件数据库连接：选择数据库⽬标表：选择⽬标表不执⾏任何更新：是否执⾏更新操作查询的关键字：关键字更新字段：选择要插⼊更新的字段2.21 表输⼊组件数据库连接：选择数据库SQL：输⼊SQL语句预览：数据预览获得SQL查询语句：获得SQL查询语句2.22 排序记录组件字段名称：选择排序的字段名称升序：是否升序⼤⼩写敏感：是否区分⼤⼩写2.23 XML输出组件⽂件名称：输出⽂件的名称跟路径扩展：扩展名2.24 ⽂本⽂件输出组件⽂件名称：输出⽂件的名称跟路径扩展：扩展名2.25 Write to log 组件⽇志级别：选择⽇志级别字段：选择打印的字段2.26 过滤记录组件条件：输⼊条件。
ETL数据整合与处理(Kettle)第五章 高级转换
建立多路数据合并连接转换工程
➢ 与记录集连接一样，在进行多路数据合并连接前，也需要对数据记录根据关键字段进行排序，“学号”是 关键字段，因此需要对“学号”字段进行排序。建立多路数据合并连接转换工程步骤如下。
（1） 创建多路数据合并连接转换工程。使用Ctrl+N快捷键，创建【多路数据合并连接Multiway merge join】转换工程。 （2） 创建Excel输入和排序记录组件，分别导入月考语文成绩、数学成绩和英语成绩，并进行排序。 ① 创建【Excel输入】组件，并命名组件名称为“语文成绩”，导入“月考语文成绩.xls”文件，设置参数并 预览数据；接着创建【排序记录】组件，并将组件名称命名为“语文成绩排序”，再由【语文成绩】组件指 向【语文成绩排序】组件，建立节点连接，设置排序参数，对“学号”字段进行排序。
17
建立多路数据合并连接转换工程
② 与步骤①类似，创建【数学成绩】和【数学成绩排序】组件，导入“月考数学成绩.xls”文件，并建立它们 之间的节点连接，设置排序参数，对“学号”字段进行排序。 ③ 与步骤①类似，创建【英语成绩】和【英语成绩排序】组件，导入“月考英语成绩.xls”文件，并建立它们 之间的节点连接，设置排序参数，对“学号”字段进行排序。创建语文成绩、数学成绩和英语成绩排序组件 的结果，如图所示。
➢ 在【预览数据】对话框中，语文、数学和英语成绩连接合并至一张表中，因为3个源数据表的“序 号”“学号”字段名称一样，而连接合并为一个表后字段名称不能相同，所以合并后第2、3个表的“序 号”“学号”字段名称分别被系统改名，在实际应用中，可以使用字段选择组件移除这些多余的字段。
28
目录
1
记录集连接
2
表示连接合并的第一个输入组件名称（左方），在选择框中选择输入组件名称。默认值为空
kettle的作业和转换
kettle的作业和转换Kettle的作业和转换一、介绍KettleKettle是一款功能强大的开源ETL工具，ETL是指数据的抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）的过程。
Kettle 能够帮助用户在不同数据源之间进行数据的传输、转换和处理，以满足各种数据集成和数据处理的需求。
二、Kettle的作业1. 什么是Kettle作业？Kettle作业是由一系列定义好的转换和任务（Job）组成的工作流程。
它可以根据预定义的顺序和条件来执行各种任务，实现数据的抽取、转换和加载等操作。
2. 如何创建Kettle作业？创建Kettle作业非常简单，只需要打开Kettle工作台，选择新建作业，然后在作业设计界面中拖拽和配置各种任务和转换组件即可。
用户可以根据实际需求，自由组合各种任务和转换，构建出自己所需的作业流程。
3. Kettle作业的执行顺序和条件Kettle作业中的任务执行顺序和条件可以通过连接线和控制节点来定义。
连接线表示任务间的依赖关系，控制节点则用于设置任务的执行条件。
通过合理设置连接线和控制节点，可以实现灵活的作业流程控制。
4. Kettle作业的调度和监控Kettle提供了丰富的调度和监控功能，用户可以根据需要设置作业的执行时间和频率，也可以通过日志和警报功能实时监控作业的执行情况。
这些功能可以帮助用户更好地管理和控制数据处理过程。
三、Kettle的转换1. 什么是Kettle转换？Kettle转换是Kettle中最基本的数据处理单元，它由一系列的步骤（Step）和连接（Hop）组成。
每个步骤负责不同的数据处理任务，如数据抽取、数据转换、数据加载等。
2. 如何创建Kettle转换？创建Kettle转换同样很简单，只需要在Kettle工作台中选择新建转换，然后在转换设计界面中拖拽和配置各种步骤和连接即可。
用户可以根据实际需求，自由组合各种步骤和连接，构建出自己所需的转换流程。
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。
2024版kettle教程学习
错误处理与日志记录
错误处理
Kettle提供错误处理机制，如错误跳转、错误邮件通知等，确保在转换执行过程中出现问题时能够及时响 应和处理。
日志记录
Kettle详细记录转换执行的日志信息，包括步骤执行详情、错误信息等，方便用户排查问题和优化转换性 能。
解压安装包
配置环境变量（可 启动Kettle 选）
从官方网站或开源社区下载 Kettle安装包。
确保计算机上已经安装了 Java运行环境（JRE）或 Java开发工具包（JDK）。
将下载的Kettle安装包解压 到指定目录。
将Kettle的安装目录添加到 系统的环境变量中，方便在 命令行中启动Kettle。
使用“文件输入”步骤从文件中抽取数据
支持多种文件格式，如CSV、Excel、XML等，通过配置文件格式和编码方式，实现文 件的读取和解析。
使用“JSON输入”步骤从JSON文件中抽取数据
解析JSON文件，提取所需的数据字段。
数据清洗策略与实践
数据去重
使用Kettle的“唯一行”步骤，根据指定字 段去除重复数据。
01
插件开发
根据实际需求，开发自定义的 Kettle插件，扩展Kettle的功能 和性能。
02
03
插件集成
插件优化
将开发的自定义插件集成到 Kettle中，方便用户使用和管理。
对自定义插件进行性能优化和功 能完善，提高Kettle的整体性能 和稳定性。
THANKS
感谢观看
REPORTING
PART 06
kettle实战案例分享
kettle课程设计
kettle课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解Kettle的基本概念，掌握其功能特点及操作流程。
2. 学生能运用Kettle完成数据的抽取、转换和加载操作。
3. 学生能掌握Kettle中常见的数据转换组件及其使用方法。
技能目标：1. 学生能独立安装和配置Kettle软件。
2. 学生具备使用Kettle进行数据处理和分析的能力。
3. 学生能运用Kettle解决实际问题，提高数据处理效率。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据处理的兴趣，激发学习动力。
2. 培养学生团队协作、共同解决问题的能力，增强合作意识。
3. 培养学生勇于探索、积极进取的精神，树立正确的数据价值观。
课程性质：本课程为实践性课程，以学生动手操作为主，结合理论知识讲解。
学生特点：学生具备一定的计算机操作基础，对数据处理有一定的了解，但Kettle使用经验较少。
教学要求：教师需关注学生个体差异，因材施教，注重培养学生的实际操作能力，提高数据处理技能。
同时，注重激发学生的学习兴趣，引导他们树立正确的数据价值观。
在教学过程中，将课程目标分解为具体的学习成果，以便进行有效的教学设计和评估。
二、教学内容本课程教学内容主要包括以下几部分：1. Kettle概述：介绍Kettle的基本概念、功能特点、应用场景及发展历程。
2. Kettle安装与配置：讲解Kettle软件的安装步骤、环境配置及基本操作界面。
3. 数据抽取、转换和加载：学习Kettle中ETL过程的实现方法，包括数据连接、数据抽取、数据转换和数据加载等。
4. 常见数据转换组件：介绍Kettle中常用的数据转换组件，如过滤、排序、合并、拆分、聚合等，并讲解其使用方法。
5. Kettle实战案例：结合实际案例，让学生动手操作Kettle，完成数据处理任务。
6. 课程总结与拓展：总结本课程所学内容，引导学生探索Kettle的进阶功能，激发学生的学习兴趣。
教学内容安排如下：第1周：Kettle概述及安装配置第2周：数据抽取、转换和加载基础第3周：常见数据转换组件及其使用方法第4周：Kettle实战案例分析与操作第5周：课程总结与拓展教材章节关联：第1章：Kettle概述及安装配置第2章：数据抽取、转换和加载基础第3章：Kettle数据转换组件第4章：Kettle实战案例第5章：课程总结与拓展教学内容科学系统，注重理论与实践相结合，旨在提高学生的数据处理技能和实际操作能力。
kettle 转换、作业和步骤
Kettle是一款开源的ETL工具，专门用来处理数据转换、加载和作业调度。
通过Kettle，用户可以轻松地创建复杂的数据转换和作业流程，从而实现数据的抽取、转换和加载。
Kettle的核心概念主要包括转换（Transformation）、作业（Job）和步骤（Step）。
下面将分别介绍这三个概念的基本含义和使用方法。
一、转换（Transformation）1. 转换是Kettle中最基本的概念，它代表了一组数据处理步骤，通常用来实现数据的抽取、转换和加载（ETL）。
用户可以通过Kettle的图形化界面设计转换流程，将各种数据处理步骤以图形节点的方式连接起来，形成一个完整的数据处理流程。
2. 转换的主要组成部分包括输入步骤、输出步骤、转换步骤和作业调度步骤。
用户可以通过这些步骤实现数据的输入和输出，数据的转换处理，以及转换流程的调度和控制。
3. 在设计转换时，用户需要考虑数据来源、数据格式、数据处理逻辑和数据目的地等方面的问题，通过合理地使用Kettle内置的各种步骤和插件，可以实现复杂的数据处理流程，满足不同的业务需求。
二、作业（Job）1. 作业是Kettle中用来实现作业调度和流程控制的概念，它代表了一组数据处理和转换流程的调度和控制逻辑。
用户可以通过Kettle的图形化界面设计作业流程，将各种数据处理和转换流程以图形节点的方式连接起来，形成一个完整的作业调度流程。
2. 作业的主要组成部分包括作业入口、作业步骤和作业输出。
用户可以通过这些部分实现作业的启动条件、作业步骤的调度和控制，以及作业的执行结果输出。
3. 在设计作业时，用户需要考虑作业流程、作业调度和作业控制逻辑等方面的问题，通过合理地使用Kettle内置的各种作业步骤和插件，可以实现复杂的作业调度流程，实现灵活的作业调度和控制。
三、步骤（Step）1. 步骤是Kettle中最基本的数据处理单元，它代表了数据处理和转换流程中的最小操作单元。
KETTLE详细设计
KETTLE详细设计说明书V0.1变更记录1 Kettle界面介绍双击Kettle.exe或者Spoon.bat打开Kettle图形界面化如下：1.1)(图Kettle完成针对数据的，Transformation（转换）与Job（作业）中有两类设计分别是：Transformation则完成整个工作流的控制。
基础转换，Job。
、KitchenSpoonKettle常用三大家族：、Pan: Transformation。
Spoon通过图形界面方式设计、运行、调试Job与:。
通过脚本命令方式来运行TransformationPan:脚本来完成定时任务。
Kitchen 通过脚本命令方式来运行Job，一般就是通过调用Kitchen说明：相关协议说明。
GNU的相关版本信息与Kettle时显示的是Kettle当打开．1.2)(图关于乌江水电项目工程存Kettle时弹出的窗口提示以资源库方式登录相关信息，明：打开说。
“没有资源库”储方式是以XML文件方式来进行存储，所以我就直接点击(1.3)图按钮。
”关闭“相关信息，这里直接点击Spoon设计界面。
提示关于Kettle进入说明：图1.4)( 图片中所使用到的字母位置标识说明。
说明：所使用到的菜单栏。
(A)：Kettle 时所涉及使用到的对象。
：在使用Kettle(B) Kettle中所有的组件。
：(C)显示相应的结果。
(C)或者D)：根据选择(B)(设计界面。
：Kettle(E)1.5)(图说明：进行相关的操作，如：新建、打开、保存、导入、Trans与Job所生成的Kettle文件：是对．导出等相关操作。
1.6)(图说明：进行相关的操作，如：复制、撤销、环境变量显与Trans编辑：是对Kettle当前打开的Job 等相关操作。
(颜色、字体、样式)示、资源库查看、图形界面自定义调整1.7)(图说明：进行放大、缩小相关操作。
Trans与Job当前打开的Kettle视图：是对．1.8)图( 说明：中所使用到的资源库进行操作，如：资源库连接、断开、当前用户编辑Kettle资源库：是对等操作。
KETTLE详细设计说明
KETTLE详细设计说明书V0.1变更记录1 Kettle界面介绍双击Kettle.exe或者Spoon.bat打开Kettle图形界面化如下：(图1.1)Kettle中有两类设计分别是：Transformation（转换）与Job（作业），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常用三大家族：Spoon、Pan、Kitchen。
Spoon:通过图形界面方式设计、运行、调试Job与Transformation。
Pan:通过脚本命令方式来运行Transformation。
Kitchen:通过脚本命令方式来运行Job，一般就是通过调用Kitchen脚本来完成定时任务。
说明：当打开Kettle时显示的是Kettle的相关版本信息与GNU相关协议说明。
(图1.2)说明：打开Kettle时弹出的窗口提示以资源库方式登录相关信息，关于乌江水电项目工程存储方式是以XML文件方式来进行存储，所以我就直接点击“没有资源库”。
图(1.3)说明：进入Kettle设计界面。
提示关于Spoon相关信息，这里直接点击“关闭”按钮。
(图1.4) 说明：图片中所使用到的字母位置标识说明。
(A)：Kettle所使用到的菜单栏。
(B)：在使用Kettle时所涉及使用到的对象。
(C)：Kettle中所有的组件。
(D)：根据选择(B)或者(C)显示相应的结果。
(E)：Kettle设计界面。
(图1.5)说明：文件：是对Kettle所生成的Job与Trans进行相关的操作，如：新建、打开、保存、导入、导出等相关操作。
(图1.6)说明：编辑：是对Kettle当前打开的Job与Trans进行相关的操作，如：复制、撤销、环境变量显示、资源库查看、图形界面自定义调整(颜色、字体、样式)等相关操作。
(图1.7)说明：视图：是对Kettle当前打开的Job与Trans进行放大、缩小相关操作。
(图1.8)说明：资源库：是对Kettle中所使用到的资源库进行操作，如：资源库连接、断开、当前用户编辑等操作。
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。
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。
KETTLE详细设计
.KETTLE详细设计说明书V0.1变更记录1 Kettle界面介绍双击Kettle.exe或者Spoon.bat打开Kettle图形界面化如下：(图1.1)Kettle中有两类设计分别是：Transformation（转换）与Job（作业），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常用三大家族：Spoon、Pan、Kitchen。
Spoon:通过图形界面方式设计、运行、调试Job与Transformation。
Pan:通过脚本命令方式来运行Transformation。
Kitchen:通过脚本命令方式来运行Job，一般就是通过调用Kitchen脚本来完成定时任务。
说明：当打开Kettle时显示的是Kettle的相关版本信息与GNU相关协议说明。
(图1.2)说明：打开Kettle时弹出的窗口提示以资源库方式登录相关信息，关于乌江水电项目工程存储方式是以XML文件方式来进行存储，所以我就直接点击“没有资源库”。
图(1.3)说明：进入Kettle设计界面。
提示关于Spoon相关信息，这里直接点击“关闭”按钮。
(图1.4)说明：图片中所使用到的字母位置标识说明。
(A)：Kettle所使用到的菜单栏。
(B)：在使用Kettle时所涉及使用到的对象。
(C)：Kettle中所有的组件。
(D)：根据选择(B)或者(C)显示相应的结果。
(E)：Kettle设计界面。
(图1.5)说明：文件：是对Kettle所生成的Job与Trans进行相关的操作，如：新建、打开、保存、导入、导出等相关操作。
(图1.6)说明：编辑：是对Kettle当前打开的Job与Trans进行相关的操作，如：复制、撤销、环境变量显示、资源库查看、图形界面自定义调整(颜色、字体、样式)等相关操作。
(图1.7)说明：视图：是对Kettle当前打开的Job与Trans进行放大、缩小相关操作。
(图1.8)说明：资源库：是对Kettle中所使用到的资源库进行操作，如：资源库连接、断开、当前用户编辑等操作。
kettle etl设计方案
kettle etl设计方案1. 引言Kettle是一款强大的ETL（Extract, Transform, Load）工具，可以帮助用户实现数据的抽取、转换和加载。
本文档旨在介绍Kettle的设计方案，包括架构设计、任务调度、数据传输等重要内容。
2. 架构设计Kettle的架构由三个主要组件组成：Spoon、Pan和Kitchen。
•Spoon：是Kettle的图形用户界面工具，用于创建和编辑Kettle的转换和作业。
•Pan：是一个命令行工具，用于在命令行模式下执行Kettle的转换和作业。
•Kitchen：也是一个命令行工具，用于在命令行模式下执行Kettle的作业，和Pan相比，Kitchen可以更好地管理和监控作业的执行过程。
Kettle的架构还包括一个元数据数据库，用于存储转换和作业的定义、日志、错误信息等。
3. 任务调度Kettle提供了多种任务调度的方式，可以根据实际需求选择合适的方式。
3.1 定时任务调度Kettle可以通过定时任务调度器（例如Quartz）实现定时执行转换和作业。
用户可以配置任务的执行时间、频率和参数等信息，实现自动化的数据处理。
3.2 事件触发任务调度Kettle还支持通过事件触发的任务调度。
用户可以定义一个事件，当满足特定条件时触发任务的执行。
例如，可以设置一个文件变化的事件，当指定的文件发生变化时，触发转换或作业的执行。
4. 数据传输Kettle支持多种数据传输方式，可以方便地从源数据源中抽取数据、进行转换，并加载到目标数据源中。
4.1 数据抽取Kettle可以从各种关系型数据库、文件系统、Web服务等数据源中抽取数据。
用户可以通过Kettle提供的数据抽取组件，配置数据源的连接信息、查询语句等参数，实现数据的快速抽取。
4.2 数据转换Kettle的转换组件提供了丰富的数据转换功能，包括数据清洗、数据过滤、字段映射、数据计算等操作。
用户可以通过拖拽转换组件并连接它们，定义数据的转换逻辑和处理流程。
kettle使用方法说明文档课案
Kettle 使用方法说明文档1.安装程序解压到随意盘符，解压后点击根目录下Spoon.bat以下列图所示。
点击 cancel2.创立表到表直接抽取本实例演示的是在 Oracle 数据库 zhwater 下的 zh 用户里面表sys_user变换到当地 Oracle 数据库 orcl 下的 zw 用户下的表 sys_user。
演示过程是成立transform 将数据从 zh.sys_user抽取到 zw. sys_user 里面。
两个表构造同样。
a)成立变换进入系统后以下列图所示，双击变换。
b)创立源和目标数据库连结c)成立变换步骤点开【输入】—— >【表输入】将表输入拉到右边。
双击右边的表输入，以下列图，配置点开【输出】—— >【插入 /更新】将其拉到右边。
按住 shift 先后左键点击表输入和插入/更新的图标。
双击插入 /更新图标，点击【获得字段】和【获得和更新字段】用来查问的重点字保存主键USERID ，其余删掉。
点击确立保存，点击上方考证无错误后，点击履行，以下列图。
数据库中能够看到数据已从zh.sys_user抽取到 zw.sys_userD）保存文件保存文件的文件名不可以是中文，文件路径不可以包括中文3.创立带数据聚合的表到表抽取本实例演示的是在数据库SG186ND 下的 basic_data用户里面的两个表 sc_work_ticket 和 t_sc_work_ticket。
演示过程是成立transform 将数据从 sc_work_ticket 抽取到 t_sc_work_ticket 里面。
即模拟基础表到主题表抽取过程。
a)源数据获得变换和链接创立过程见上节说明。
将表输入 step 拉入图中双击表输入，配置源连结。
b)数据分组将【 Memory Group by】拖入图中，并按住shift 连结表输入和Memory Group by。
点开【 Memory Group by 】，将基础表中波及维度的字段加入分组内。
《数据采集与预处理》教学教案—09用Kettle进行数据预处理
数据采集与预处理教案图4-4 查看f文件从图4-4可以看出f文件引用了conf.d与mysql.conf.d两个目录中的文件。
（2）编辑conf.d目录中的f文件。
（3）修改mysql.conf.d目录中的f文件，在[mysqld]中添加“character-set-server=utf8”。
（4）进入MySQL数据库，执行“show variables like'%char%';”命令，查看数据库字符集。
2．创建数据表进入student数据库，创建bus_info数据表，用于存储执行数据清洗操作后的数据。
3．创建Transformations（1）进入/usr/local/kettle目录，执行“./spoon.sh”命令，启动Kettle。
（2）新建Transformations。
首先，新建一个Transformations（双击Transformations图标即可）。
其次，选择“Design”选项卡，先后将“Input”节点中的“Text file input”、“Transform”节点中的“Unique rows”、“Utility”节点中的“If field value is null”及“Output”节点中的“Table output”拖动到工作区中。
最后，按住“Shift”键，拖动“Text file input”图标到“Unique rows”图标，进行连线，以此操作实现各个环节间的连线，如图4-16所示。
（3）设置“Text file input”。
双击“Text file input”图标，进入“Text file input”设置界面，如图4-17所示。
在“Text file input”界面中单击“Browse…”按钮，设置目录为“公交线路数据”所在目录，并选中要清洗的资源文件“bus_info.csv”，单击“确定”按钮。
在“Text file input”界面中单击“Add”按钮，导入资源文件，如图4-18所示。
kettle作业的执行路径
kettle作业的执行路径一、引言kettle是一款流行的开源ETL工具，用于数据集成、数据转换和数据加载等任务。
通过kettle，用户可以通过可视化界面设计数据处理流程，然后将其转化为kettle作业进行执行。
本文将详细介绍kettle作业的执行路径，从而帮助读者更好地理解kettle作业的执行过程。
二、作业执行的准备阶段在执行kettle作业之前，首先需要进行准备工作。
这包括设置作业的参数和变量，指定输入和输出的数据源，以及配置作业的调度方式等。
用户可以通过kettle的可视化界面完成这些设置，并保存作业的配置文件。
三、作业执行的启动阶段当用户准备好作业的配置后，就可以启动作业的执行。
在启动作业时，kettle会读取作业的配置文件，并根据文件中的设置进行初始化。
作业的初始化过程主要包括加载插件、连接数据库、检查文件夹权限等。
一旦作业初始化完成，就可以开始执行作业的具体任务。
四、作业执行的任务阶段在作业执行的任务阶段，kettle会按照作业中定义的流程顺序逐个执行任务。
每个任务可以是数据转换、数据加载或其他类型的任务。
在执行任务之前，kettle会检查任务的前置条件是否满足。
如果满足，则执行任务；如果不满足，则跳过任务并记录日志。
任务的执行结果会被保存在kettle的日志文件中，方便用户查看。
五、作业执行的控制阶段在作业执行的控制阶段，kettle提供了一些控制选项，用于控制作业的执行流程。
例如，用户可以设置作业的中止条件，当满足某个条件时，作业会中止执行。
此外，用户还可以设置作业的重试次数，当作业执行失败时，kettle会自动重试，直到达到重试次数上限为止。
六、作业执行的结束阶段当作业执行完所有任务后，就进入作业执行的结束阶段。
在这个阶段，kettle会对作业执行的结果进行汇总，并生成执行报告。
执行报告包括作业的执行时间、执行状态、执行日志等信息。
用户可以通过kettle的可视化界面查看执行报告，并根据报告中的信息进行作业的优化和调整。
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作业项
作业项结果的作用：
结果决定作业执行路径 向下一个作业项传递一
个结果对象
作业流程图
作业跳
• 概念
• 作业项之间的连接线 • 定义作业的执行路径
作业跳
3种判断方式
无条件的 当结果为真的时候继续下一步 当结果为假的时候继续下一步
小结
本课程知识点：
作业的概念 作业的组成
设置日志：可自定义日志
“转换”作业项
Arguments：可设置位置参数。
“转换”作业项
命名参数：设置命名参数并传递参数。
“作业”作业项
图标：
作用：调用预定义的作业 目的：
• 功能模块化 • 易于管理 • 重复使用
“作业”作业项
主属性 ：
• 作业项名称：设置作业项的名称 • Job： 设置的是预定义的作业，可通过浏览按钮查找 。
数据预处理-第五章
作业设计
目录
作业的运行 方式
变量
01
02
03
04
作业的概念 和组成
作业的设计
目录
命令行启动
05
06
07
监控
实验
01
作业的概念及 组成
作业的概念及组成
阶段1：作业的概念 阶段2：作业的组成
作业的概念
什么是作业？
一个作业包括一个或多个作业项，这些作业项以某种顺序来执行。 作业执行顺序由作业项之间的跳（Hop）和每个作业项的执行
Hale Waihona Puke 使用变量示例图小结
本课程知识点：
定义变量 使用变量
05
监控
监控
阶段1：日志 阶段2：邮件
监控
监控方式
日志 邮件
日志
日志是针对执行过程的信息反馈
日志
示例1
日志是针对执行过程的信息反馈
日志
示例2
日志
日志级别 从高到低依次是：
1. Nothing:不显示任何输出，基本不用。 2. Error:只显示错误，一般在生产环境中使用，要求作业或转换在非常短时间内
回溯算法
示例
执行顺序： START A B 结束
搜索步骤： START A B A START 结束
多路径和回溯
执行顺序：除了ABC，还可以是CAB
作业执行的两个重要特征
作业的执行结果不是唯一的。 作业项的多次运行结果会保存在内存里，便于以后使用。
并行执行
变量
初始化变量的两种方式：
系统内置 用户自定义
变量
系统内置： Java虚拟机的变量
如 java.io.tmpdir Kettle内部定义的变量
如 Internal.Entry.Current.Directory
变量
用户自定义：
kettle.properties 命名参数 “设置变量”作业项 在转换中设置
• 功能 • 特殊性
阶段3：“作业”作业项
• 作用 • 配置
阶段4：“转换”作业项
• 作用 • 配置
作业创建
新建 保存
名称 路径
文件格式
*.kjb
“START”作业项
图标： 作用：一个 作业的起点 特殊性：一个作业必须且只能有一个。
“START”作业项
功能：作业定时调度
类型： 不需要定时 时间间隔 天 周 月
作业项A和C几乎同时启动 各自单独执行
数据来源
如果A和C是顺序执行的多个作业项， 那么这两组作业项也是并行执行的。
数据来源
并行执行作为另一个作业的作业项
小结
本课程知识点：
回溯算法 多路径和回溯 并行执行
03
作业设计
作业设计
阶段1：作业的创建 阶段2：START的使用
“作业”作业项
Options：设置运行环境和执行方式
小结
本课程知识点：
创建作业 “START”作业项 “转换”和“作业”作业项
04
变量
变量
阶段1：定义变量
• 概念和作用 • 定义变量的方式
阶段2：使用变量
变量
概念
代表一个任意长度的字符串值 它有自己的作用范围
重要性
变量可以使作业变得更加可维护
设置变量
kettle.properties
键值对形式：key=value “key”代表变量的名称 “value”代表变量的值 “=”是赋值
位于${KETTLE_HOME}/.kettle文件夹下
设置变量
命名参数
列表形式 命名参数：变量名称 默认值：变量的值 描述：描述变量
02
作业的执行方 式
作业的执行方式
阶段1：回溯算法 阶段2：多路径和回溯 阶段3：并行执行
作业的执行方式
Kettle是使用一种回溯算法来执行作业里的所有作业项的，而 且作业项运行结果（真或假）决定执行路径。
回溯算法
概念
假设执行到了一条路径的某个节点，要依次执行这个节 点的所有子路径，直到没有再可以执行的子路径就返回上一 个节点，再反复这个过程。
“转换”作业项
图标：
作用：调用预定义的转换 目的：
• 功能模块化 • 易于管理 • 重复使用
“转换”作业项
主属性 ：
• 作业项名称：设置作业项的名称 • Transformation： 设置的是预定义的转换，可通过浏览按钮查找 。
“转换”作业项
Options：设置引擎和执行方式
“转换”作业项
作业属性中
设置变量
“变量设置”作业项
设置变量属性 获取属性文件 设置变量
作业属性中
设置变量
转换设置变量 1. 在转换中设置变量 2. 在作业中调用转换
注：转换中设置的变量在其自身是无法使用的
使用变量
变量的使用方法
格式：${变量名}或者%%变量名%% 文本输入框后有菱形的������ 符号标记 使用“Ctrl+Alt+空格”组合键来显示
运行。 3. Minimal:只使用最少的记录 4. Basic:基本日志输出，一般也用于生产环境中，对于时间要求不太严格。如定
期输出已处理的行数。 5. Detailed:详细的日志输出。 6. Debug:以调试为目的，非常详细的输出。 7. Rowlevel:使用行级记录，会产生大量的数据，一般用于开发和测试阶段使用。
结果来决定。
作业的组成
1. 作业项 2. 作业跳 3. 注释
作业流程图
作业项
作业的基本组成部分 以图标的方式图形化展示
作业项
作业项与转换步骤的区别
1. 作业项可以有影子拷贝 2. 作业项之间传递一个结果对象 3. 可以并行执行
作业项
作业项执行返回一个结果对象
结果对象包含的信息
一组数据行 一组文件名 读、写、输入、输出、更新、删除、拒绝的行数和转换里的错误数 脚本作业项的退出状态