PentahoBIServer源码分析报告
Pentaho BI 教程
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三、创建CDE仪表板
◼ 编辑 列头名称。操作如下图：
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三、创建CDE仪表板
◼ 选择绑定的数据源“Datasource” 操作如下图：
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三、创建CDE仪表板
◼ 选择布局名称“HtmlObject”操作如下图：
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二、管理数据源
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二、管理数据源
◼ 选择需要编辑的数据源，点击齿轮旁边的下拉三角后点击编辑 操作如下：
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二、管理数据源
◼ 弹出如下界面，可以进行数据库连接的编辑操作，然后点击测试，测试没有问题后点击确 定。
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目录
一、登陆系统 二、管理数据源 三、创建CDE仪表板 四、查看智能报表
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三、创建CDE仪表板
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四、查看智能报表
◼ 选择“浏览文件”，操作如下图：
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四、查看智能报表
◼ 选择前面保存的文件，点击在新窗口中打开 。操作如下图：
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四、查看智能报表
◼ 显示如下图：
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四、查看智能报表
◼ 显示如下图：
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谢 谢！
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三、创建CDE仪表板
◼ 选择保存的路径，文件的名称，还有标题名称以及说明信息，后两项非必添项。然后点击 “OK”【注文件名必须为英文】操作如下图：
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三、创建CDE仪表板
◼ 选择数据源， 操作如下图：
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三、创建CDE仪表板
◼ 选择”SQL Queries – sql over sqljndi”,操作如下图：
Pentaho BI 教程
Maple Leaf Rain 2020年11月30日星期一
kettle源码解读
kettle源码解读Kettle，也被称为Pentaho Data Integration，是一款开源的ETL （Extract, Transform, Load）工具，用于帮助企业进行数据的抽取、转换和加载。
本文将对Kettle的源码进行解读，通过深入研究其内部实现原理，帮助读者更好地理解和使用Kettle。
一、Kettle的整体架构Kettle的整体架构由以下几个核心组件构成：1. Spoon：Spoon是Kettle的主要用户界面，提供了一个可视化的设计环境，帮助用户创建和编辑ETL作业。
通过Spoon，用户可以直观地设计数据流转过程，并配置各种数据转换步骤。
2. Pan：Pan是Kettle的运行引擎，负责执行由Spoon设计的ETL 作业。
通过Pan，用户可以将设计好的作业转换成可执行的代码，并在命令行中运行，从而实现数据的抽取、转换和加载。
3. Kitchen：Kitchen是Kettle的调度引擎，用于实现ETL作业的定时调度和管理。
通过Kitchen，用户可以设置作业的执行计划，定时运行作业，实现自动化的数据处理流程。
4. Core组件：Kettle的Core组件包括各种数据处理步骤、数据连接器、参数配置等，是Kettle实现ETL功能的关键部分。
本文将重点关注Core组件的源码解读。
二、1. 数据处理步骤的实现在Kettle中，数据处理步骤是指负责数据抽取、转换和加载的具体算法和逻辑。
每个数据处理步骤都有对应的源码实现，我们以"转换"步骤为例进行解读。
首先，在Kettle的源码中，可以找到Transformation类，该类是一个转换步骤的抽象基类，提供了一些通用的方法和属性。
然后，针对不同类型的转换步骤，Kettle还定义了各种具体的实现类，如"文本文件输入"、"数据库输出"等。
这些类都继承自Transformation类，并根据具体的业务需求，实现了自己的数据处理逻辑。
pentaho_data_integration中文文档_概述及范文模板
pentaho data integration中文文档概述及范文模板1. 引言1.1 概述Pentaho Data Integration是一种基于Java的开源ETL（抽取、转换和加载）工具，它提供了一个强大且灵活的平台，用于管理、处理和转换各种类型和规模的数据。
通过可视化设计界面和丰富的功能组件，Pentaho Data Integration可以帮助用户轻松地实现数据集成、数据清洗、数据加载等任务，使得企业能够更加高效地利用数据。
1.2 文章结构本文将以“pentaho data integration中文文档概述及范文模板”为主题，对Pentaho Data Integration中文文档进行全面介绍。
文章内容将包括引言、Pentaho Data Integration简介、Pentaho Data Integration中文文档概述以及Pentaho Data Integration中文文档范文模板等几个部分。
通过阅读本篇文章，读者将能够了解到Pentaho Data Integration工具的基本概念和特点，并且获得一个详细而系统的中文参考手册编写模板。
1.3 目的本文的目的是为读者提供关于Pentaho Data Integration中文文档概述和范文模板的详尽介绍。
首先，我们将简要介绍Pentaho Data Integration工具的定义和功能特点，帮助读者了解该工具的基本原理和使用场景。
接下来，我们将详细描述Pentaho Data Integration中文文档的内容和范围，并指导读者如何编写一篇规范而有序的参考手册。
最后，在结论部分，我们将对全文进行总结，并提出一些建议，以进一步改进Pentaho Data Integration中文文档的质量和实用性。
通过阅读本文，读者将能够更好地理解和应用Pentaho Data Integration工具，同时也能够为其他用户撰写高质量的中文文档提供参考和指导。
pentaho工具使用手册
Pentaho工具使用手册作者:马腾，李洪宇版本：1。
0目录BI 介绍 (2)Pentaho产品介绍 (3)Pentaho产品线设计 (4)Pentaho BI Platform安装 (4)Pentaho Data Integration-------Kettle (8)Pentaho Report Designer (13)Saiku (24)Schema Workbench (28)附件 (33)BI 介绍1。
BI基础介绍技术对客户数据进行系统地储存和管理，并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报告，为企业的各种经营活动提供决策信息。
其中的关键点是数据管理，数据分析，支持决策。
根据要解决问题的不同，BI系统的产出一般包括以下三种：2. BI系统的产出2。
1 固定格式报表固定格式报表是BI最基本的一种应用，其目的是展示当前业务系统的运行状态.固定格式报表一旦建立，用户就不可以更改报表的结构，只能依据数据库的数据不断刷新报表,以便取得较新的数据.在pentaho产品线中,我们使用pentaho report designer来实现固定格式报表的需求。
2.2 OLAP分析OLAP分析是指创建一种动态的报表展示结构，用户可以在一个IT预定义的数据集中自由选择自己感兴趣的特性和指标，运用钻取，行列转换等分析手段实现得到知识，或者验证假设的目的.在pentaho产品线中，我们使用Saiku来实现OLAP分析的需求。
2。
3 数据挖掘数据挖掘是BI的一种高级应用。
数据挖掘是指从海量数据中通过数据挖掘技术得到有用的知识，并且以通俗易懂的方式表达知识，以便支持业务决策.在pentaho产品线中，我们使用weka来实现数据挖掘的需求。
Pentaho产品介绍1。
产品介绍Pentaho是世界上最流行的开源商业智能软件,以工作流为核心的、强调面向解决方案而非工具组件的BI套件，整合了多个开源项目，目标是和商业BI相抗衡。
Pentaho 开放源码的商业智能平台技术白皮书
Pentaho 开放源码的商业智能平台技术白皮书摘要所有组织都希望在业务过程和总性能中通过改善效率和有效性来提高收入，降低成本，达到改善收益的目的。
而商业智能(BI) 软件供应商声称他们有相应技术来满足这种需求。
这些软件供应商销售用于构建这些解决方案（Solution）的产品或工具，但很少关注客户面临的真正问题。
客户为了新需求，而不断去联系新的供应商，买进新的工具，聘请新的顾问。
最终，公司的BI initiative 变成了众多相互独立的解决方案（Solution），为了维护和协调它们，需要使用各种昂贵的调度管理程序来整合各个方案。
在现有方案中，每为解决一个特定问题，就设计一个应用平台，这样在实际应用中，一个业务问题被分割成许多单独的任务，如报表，分析，数据挖掘，工作流等等，而没有应用负责初始化，管理，验证或调整结果，最终需要人手动的来弥补这些不足。
这个白皮书描述了Pentaho 商业智能平台：一个面向解决方案（Solution）的BI 平台，其将开放源码组件/公开标准和流程驱动引擎集成在一起。
它显示了这个BI 平台如何通过将BI 和工作流/流程管理相结合，并对之进行改善，并以开放源码的形式发布平台来解决BI 问题。
问题描述传统的商业智能(BI) 工具昂贵、复杂，并且在效率和性能方面具有很大不足，难于让企业获得真正益处。
各个软件供应商均承诺其BI 将提供整合，分析和报表等必要功能，将数据转换成蕴涵价值的知识，使管理者得到更及时有用的决策信息。
不幸的是，这种BI 系统和报表系统几乎并没有什么太大的差别，仅仅如此是不能满足需求的。
当传送一个报表，或遇到一个特定情形时，需要触发一些特定的应对操作：重新响应决策，并需要发现引发这些变化的原因，或启动一个特定流程。
在这些案例中，信息展示，分析和传送(BI) 是一个较大流程里的一部分。
我们需要这样的流程来解决商业问题。
（译者注：作者强调业务流程是商业问题的关键。
Pentaho数据集成工具的使用方法
Pentaho数据集成工具的使用方法Pentaho是一款流行的开源商业智能（BI）和数据集成软件。
它被广泛应用于各种领域，如金融、医疗保健、制造业和零售业等。
有关Pentaho的许多功能和优点在其他文章中已经详细涉及，因此本文将专注于介绍Pentaho数据集成工具的使用方法。
Pentaho数据集成工具是一个可视化、易用的ETL（抽取、转化和加载）工具，是Pentaho开源商业智能软件套装中的一个子组件。
它可以将来自各种来源的数据整合到一个地方，如关系数据库、Web服务、本地或远程文件等。
通过使用Pentaho数据集成工具，您可以轻松地将数据从一个位置移动到另一个位置、将数据转换为不同的格式等等。
下面，我们将重点介绍一些使用Pentaho数据集成工具的技巧和步骤。
1. 连接数据源在使用Pentaho数据集成工具之前，您需要先连接到数据源。
Pentaho可以连接到多种数据源，如Oracle、MySQL、SQL Server 等。
要建立一个新的数据源连接，您需要使用菜单栏上的“文件”-> “新建”->“数据库连接”选项。
该选项将打开一个数据库连接向导，帮助您指定数据库类型、服务器名称、数据库名称、用户名等信息。
2. 设计转换转换是将数据从一个地方移动到另一个地方的过程，可以通过Pentaho数据集成工具的可视化设计工具完成。
首先从工具箱中选择一个或多个输入步骤，然后连接到一个或多个转换步骤，最后连接到一个或多个输出步骤。
每个步骤都有一些参数，如输入文件、输出文件、转换步骤等。
3. 添加输入步骤Pentaho数据集成工具有多种数据输入步骤，如文本文件、Excel文件和数据库等。
要添加一个输入步骤，您需要从工具箱中选择一个步骤，然后将其拖动到转换设计区域。
接下来，您需要指定输入文件的位置、格式和其他相关信息。
4. 添加转换步骤转换步骤是将输入数据转换为输出数据的过程。
Pentaho数据集成工具提供了多个转换步骤，如过滤器、排序器和连接器等。
基于R和pentaho的全套开源BI平台的实现
• HDFS (Hadoop Distributed File System)
Hadoop和Google
GFS-->HDFS MapReduce-->Hadoop BigTable-->HBase
Google云计算
MapReduce GFS BigTable Chubby
• R和Hadoop的Streaming连接器
• rmr
• Rhdfs
• 处理Hadoop Distributed File System
• Rhbase
• R和Hbase的连接器
展望
• Hama （ /hama/） • 矩阵运算
• R函数的分布式开发
• K-Means • lm
R包rpentaho的操作演示
目录
• BI和pentaho套件简介 • R和pentaho的集成 • Hadoop下的应用 • 系统选型的建议
Pentaho对Hadoop的支持
• /hadoop/ • Pentaho Business Analytics • Pentaho Data Integration
运算引擎 模型和算法 数据仓库
OLAP引擎 多维分析
基础架构 ETL数据获取和交换平台
Extraction Transformation Load
数据源
业务系统 财务系统 其他格式的 数据
HR系统
Office文件
数据
Pentaho套件
Pentaho架构
Pentaho BI Server——自由而灵活的平台
基于R和pentaho的全套开源BI 平台的实现
pentaho
目录一.bi-server安装及用法1.介绍2.安装预备3.基本安装（1）下载（2）解压（3）启动（4）登录到web界面4.配置数据源二.report Designer1.介绍2.技术特点3.缺点4.用法5.饼图示例6.发布三.Desingn Studio1.介绍及安装2.用法及示例一. bi-server安装及用法1.介绍bi-server平台是一个基于tomcat的JSP web 程序，包含两个界面:user console和administration console，分别对应的是用户控制台和管理控制台。
其作用如下：用户控制台：供用户登录进去对数据进行操作，如报表，分析等。
管理控制台：供管理员进去对用户，数据源(Data source)，BI server等做全局设置。
2.安装预备bi-server本身自带有tomcat server，所以不需要另外装。
bi-server本身带有测试用的sample数据，可以对它进行产生报表图表等操作，但是初始安装时这些操作仅限本机登录。
pentaho需要JRE版本>=1.5.X，所以需要首先配置好JRE环境。
3、基本安装（1）下载从其sourceforge的页面上下载，下载的包为biserver-ce-3.0.0-STABLE.zip（2）解压解压到pentaho目录下，解压出来的目录名是biserver-ce。
（3）启动①执行目录下的脚本start-pentaho.bat 来启动user console②执行administration-console下的startup.bat来启动administration consonle（4）登录到web界面①登录user console打开链接:8080/pentaho，看到如下界面登录进去后，你可以做生成报表图表等操作了。
②登录administration console打开链接:8099，会提示输入用户密码，分别输入admin ：password 登录进去以后显示的界面如下4.配置数据源登录到administration console中，在administration 页面的”data sources”标签，可以添加，修改，删除数据源如果driver选项没有适合的，把连接数据库所需的包放到administration-console\jdbc下，重启二.Report Designer1.介绍Pentaho Report Designer是一款所见即所得的开源报表设计工具。
Kettle4.2源码分析
StepMeta
editStep(stepMeta)
Spoon界面交互相关的处理器都封 装到SpoonDelegates中，根据丌 同的事件类型调用对应的事件处理 凼数。
StepMeta StepDialogInterface
根据step元数据里面的类名，反射生成实例
editstep(tranMeta,stepMeta)
PluginRegistry
BasePluginType
StepPluginType
searchPlugin()
registerNatives() registerPluginFromXmlResource() registerPluginJars() 返回 registerXmlPlugins
init()
揑件查找
二 插件
系统集成揑件说明 Kettle是众多“可供插入的地方”（扩展点）和“可以插入的东西”（扩展） 共同组成的集合体。 在Kettle中不管是以后的扩展还是系统集成的功能，本质上来讲都是插件，管理 方式和运行机制是一致的。系统集成的功能点也均实现了对应的扩展接口，只是 在插接的说明上略有不同。
Java接口 StepMetaInterface Java接口 JobEntryInterface StepDialogInterface StepInterface JobEntryDialogInterface StepDataInterface 基类 BaseStepMeta 基类 JobEntryBase BaseStepDialog BaseStep JobEntryDialog BaseStepData 主要功能
元数据类实现了StepMetaInterface接口。它的职 责是保存和序列化特定步骤实例的配置，在我们这 个例子中，它负责保存用户设置的步骤名称和输出 字段的名称。
编写一个程序,用于分析通达信指标公式源码并生成相应的报告。
编写一个程序，用于分析通达信指标公式源码并生成相应的报告。
编写一个程序，用于分析通达信指标公式源码并生成相应的报告1.概述本文档描述了一个编写程序的需求，该程序用于分析通达信（TDX）指标公式源码，并生成相应的报告。
我们将介绍程序的功能、需求和实现方法。
2.功能需求编写的程序应具备以下功能：读取通达信指标公式源码文件解析源码文件中的变量、函数和公式分析指标公式的语法和逻辑自动生成报告，包括指标公式的详细解释和示例3.实现方法为了实现上述功能，我们可以采取以下步骤：3.1 读取源码文件使用合适的编程语言，如Python，读取指定的源码文件。
可以通过文件输入窗口或命令行参数来指定源码文件的路径。
3.2 解析源码文件将源码文件中的内容解析为程序可以理解的数据结构。
可以使用正则表达式或相关的语法分析工具来提取变量、函数和公式等信息。
3.3 分析指标公式对于每个指标公式，我们需要分析其语法和逻辑。
根据通达信的公式规则，确定公式中各部分的含义和作用。
可以使用语法分析工具或自定义的解析算法实现。
3.4 生成报告根据分析结果，生成报告文件。
报告应包含指标公式的详细解释，包括各变量和函数的含义和用途。
此外，报告还可以包含示例，以展示指标公式的使用方法和结果。
3.5 输出报告将生成的报告输出到指定的文件或打印到控制台。
可以通过命令行参数或配置文件来指定报告的输出方式和路径。
4.技术选型为了实现上述功能，可以选择以下技术：编程语言：Python、Java等，具备文本处理和正则表达式功能正则表达式库：例如Python的re模块，用于匹配和提取源码文本中的信息语法分析工具：例如Python的ply模块，用于解析源码语法和生成抽象语法树5.总结本文档介绍了一个编写程序的需求，该程序用于分析通达信指标公式源码并生成相应的报告。
通过读取、解析和分析源码文件，我们可以生成包含指标公式详细解释和示例的报告。
选择合适的技术和工具，可以高效实现该程序。
Pentaho开发以及项目的实施经验
数据 -> 信息 -> 知识 -> 智能支持大数据Hadoop……？扩展性？自定义呢？看得懂，行得通（安全），用得起Data TalksPentaho 商业智能—商业的 or 开源的？IBM CognosOracle BIEESAP BOSQL Server……Pentaho是世界上最流行的开源商务智能软件，以工作流为核心的、强调面向解决方案而非工具组件的BI套件，整合了多个开源项目，目标是和商业BI相抗衡。
Pentaho Data Integration (Kettle) 把各种数据发到一个壶里，然后呢，以一种你希望的格式流出。
其图形化界面，除了支持各种关系型数据库，还可以支持Hadoop 等分布式大数据框架。
Pentaho Report Designer是一款所见即所得的开源报表设计工具。
在设计报表的时候，用户可以随意拖放和设置各种报表的控件，还可以快速方便地设置报表的数据来源。
Pentaho Analysis Services (Mondrian) 是一个强大的在线分析（OLAP）工具。
它可以封装任何JDBC数据源并且把数据以多维的方式展示出来。
Pentaho Analysis Services (Saiku)是基于在线分析 OLAP的，可以通过鼠标的拖拽实现多维的立方体的分析。
Pentaho Community Dashboard Framework 生成的仪表盘界面非常简单，非常适合决策者一目了然地了解宏观信息，其目标是让开发者能够尽可能容易的生成仪表盘。
Pentaho Community Dashboard Editor 用来生成和维护相应的仪表盘（具体包括：仪表盘的样式，组成元素，以及数据源）。
Pentaho Data Mining (Weka) 集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理、分类、回归、聚类、关联规则分析，以及在交互式界面上可视化数据。
Pentaho交流(3)
谢谢
谢谢！
•
Pentaho Data Integration
• Pentaho Data Integration – Pentaho Data Integration主要整合数据， 主要整合数据， 主要整合数据 属于ETL工具。 工具。 属于 工具 – 通过拖拽的方式，以图形化的方式实现数据 的加工处理。 – 支持Java、JavaScript，易于扩展。 – 同类的商业化ETL工具主要有DataStage、 Infomatica等等。
DataStage VS Data Integration
• • DataStage 对硬件要求较高，普通 即可流畅 对硬件要求较高，普通PC即可流畅 运行Pentaho Data Integration 。 运行 DataStage 安装、配置部署复杂，需要专业人 安装、配置部署复杂， 员进行安装、配置部署。 员进行安装、配置部署。 Pentaho Data Integration 解压即可使用。 解压即可使用。 DataStaeg调度功能稍弱 DataStaeg调度功能稍弱，二次开发可使用 调度功能稍弱， Basic 或者 或者C/C++； Pentaho Data Integration ； 可使用Java/JavaScript做二次开发。 做二次开发。 可使用 做二次开发 DataStage 8.1捆绑多个大型软件，包括 捆绑多个大型软件， 捆绑多个大型软件 WebSphere、DB2，捎显臃肿。 、 ，捎显臃肿。
Pentaho Report Designer
• Pentaho Report Designer – Pentaho Report Designer主要功能是设计 主要功能是设计 和发布报表到BI 和发布报表到 Server上。提供了图形化报 上 表设计界面以及报表参数定制等。 表设计界面以及报表参数定制等。 • Pentaho BI Server支持第三方报表工具的报表， 支持第三方报表工具的报表， 支持第三方报表工具的报表 例如BIRO、JasperReport等 例如BIRO、JasperReport等。 • 其它商业化的报表工具，主要有 其它商业化的报表工具，主要有Cognos、 、 MSTR、Business Object、Hyperion等。 、 、 等
Kettle源码分析_(详包)
PDI（Kettle）源码分析说明书版本：Kettle v3.2************************有限公司企业技术中心2010-1-29源码结构src\目录下代码结构org.pentaho.di.cluster模块序号模块名称备注说明1 ClusterSchema 群集模式结合了从服务器列表，让他们完全可以设置。
它（可以）包含高性能的优化选项这一组。
例如关于期权与节点本身来过滤的主节点通信。
2 Messages 集群设置相关国际化消息读取get()set()方法.3 SlaveServer 从服务器的配置调用。
org.pentaho.di.core模块序号模块名称备注说明1 AddUndoPositionInterface接口。
内含addUndoPosition()2 Condition 这个类描述了一般意义的条件3 EngineMetaInterface 接口4 LastUsedFile 上次使用的文件5 NotePadMeta 描述一份转换，作业，架构，或报告。
org.pentaho.di.core.annotationsorg.pentaho.di.core.changedorg.pentaho.di.core.configorg.pentaho.di.core.guiorg.pentaho.di.core.listenersorg.pentaho.di.core.playlistorg.pentaho.di.core.pluginsorg.pentaho.di.core.reflectionorg.pentaho.di.core.undoorg.pentaho.di.joborg.pentaho.di.job.entriesorg.pentaho.di.job.entries.abortorg.pentaho.di.job.entries.addresultfilenamesorg.pentaho.di.job.entries.columnsexistorg.pentaho.di.job.entries.connectedtorepositoryorg.pentaho.di.job.entries.copyfilesorg.pentaho.di.job.entries.copymoveresultfilenamesorg.pentaho.di.job.entries.createfileorg.pentaho.di.job.entries.createfolderorg.pentaho.di.job.entries.delayorg.pentaho.di.job.entries.deletefileorg.pentaho.di.job.entries.deletefilesorg.pentaho.di.job.entries.deletefoldersorg.pentaho.di.job.entries.deleteresultfilenamesorg.pentaho.di.job.entries.dtdvalidatororg.pentaho.di.job.entries.emptyorg.pentaho.di.job.entries.evalorg.pentaho.di.job.entries.evaluatetablecontentorg.pentaho.di.job.entries.exportrepositoryorg.pentaho.di.job.entries.filecompareorg.pentaho.di.job.entries.fileexistsorg.pentaho.di.job.entries.filesexistorg.pentaho.di.job.entries.folderisemptyorg.pentaho.di.job.entries.folderscompareorg.pentaho.di.job.entries.ftporg.pentaho.di.job.entries.ftpdeleteorg.pentaho.di.job.entries.ftpputorg.pentaho.di.job.entries.getpoporg.pentaho.di.job.entries.httporg.pentaho.di.job.entries.joborg.pentaho.di.job.entries.mailorg.pentaho.di.job.entries.mailvalidatororg.pentaho.di.job.entries.movefilesorg.pentaho.di.job.entries.msaccessbulkloadorg.pentaho.di.job.entries.msgboxinfoorg.pentaho.di.job.entries.mssqlbulkloadorg.pentaho.di.job.entries.mysqlbulkfileorg.pentaho.di.job.entries.mysqlbulkloadorg.pentaho.di.job.entries.pingorg.pentaho.di.job.entries.setvariablesorg.pentaho.di.job.entries.sftporg.pentaho.di.job.entries.sftpputorg.pentaho.di.job.entries.shellorg.pentaho.di.job.entries.simpleevalorg.pentaho.di.job.entries.snmptraporg.pentaho.di.job.entries.specialorg.pentaho.di.job.entries.sqlorg.pentaho.di.job.entries.ssh2getorg.pentaho.di.job.entries.ssh2putorg.pentaho.di.job.entries.successorg.pentaho.di.job.entries.tableexistsorg.pentaho.di.job.entries.transorg.pentaho.di.job.entries.truncatetablesorg.pentaho.di.job.entries.unziporg.pentaho.di.job.entries.waitforfileorg.pentaho.di.job.entries.waitforsqlorg.pentaho.di.job.entries.writetologorg.pentaho.di.job.entries.xmlwellformedorg.pentaho.di.job.entries.xsdvalidatororg.pentaho.di.job.entries.xsltorg.pentaho.di.job.entries.zipfileorg.pentaho.di.job.entryorg.pentaho.di.job.entry.validatororg.pentaho.di.kitchenorg.pentaho.di.lineageorg.pentaho.di.panorg.pentaho.di.partitionorg.pentaho.di.pkgorg.pentaho.di.repositoryorg.pentaho.di.resourceorg.pentaho.di.sharedorg.pentaho.di.transorg.pentaho.di.trans.clusterorg.pentaho.di.trans.debugorg.pentaho.di.trans.performanceorg.pentaho.di.trans.steporg.pentaho.di.trans.step.errorhandlingorg.pentaho.di.trans.steps org.pentaho.di.trans.steps.abortorg.pentaho.di.trans.steps.accessinputorg.pentaho.di.trans.steps.accessoutputorg.pentaho.di.trans.steps.addsequenceorg.pentaho.di.trans.steps.addxmlorg.pentaho.di.trans.steps.aggregaterowsorg.pentaho.di.trans.steps.analyticqueryorg.pentaho.di.trans.steps.appendorg.pentaho.di.trans.steps.blockingsteporg.pentaho.di.trans.steps.calculatororg.pentaho.di.trans.steps.checksumorg.pentaho.di.trans.steps.cloneroworg.pentaho.di.trans.steps.closureorg.pentaho.di.trans.steps.columnexistsbinationlookuporg.pentaho.di.trans.steps.constantorg.pentaho.di.trans.steps.creditcardvalidatororg.pentaho.di.trans.steps.csvinputorg.pentaho.di.trans.steps.cubeinputorg.pentaho.di.trans.steps.cubeoutputorg.pentaho.di.trans.steps.databasejoinorg.pentaho.di.trans.steps.databaselookuporg.pentaho.di.trans.steps.dbprocorg.pentaho.di.trans.steps.delayorg.pentaho.di.trans.steps.deleteorg.pentaho.di.trans.steps.denormaliserorg.pentaho.di.trans.steps.detectemptystreamorg.pentaho.di.trans.steps.detectlastroworg.pentaho.di.trans.steps.dimensionlookuporg.pentaho.di.trans.steps.dummytransorg.pentaho.di.trans.steps.dynamicsqlroworg.pentaho.di.trans.steps.excelinputorg.pentaho.di.trans.steps.exceloutputorg.pentaho.di.trans.steps.execprocessorg.pentaho.di.trans.steps.execsqlroworg.pentaho.di.trans.steps.fieldsplitterorg.pentaho.di.trans.steps.fileexistsorg.pentaho.di.trans.steps.filesfromresultorg.pentaho.di.trans.steps.filestoresultorg.pentaho.di.trans.steps.filterrowsorg.pentaho.di.trans.steps.fixedinputorg.pentaho.di.trans.steps.flattenerorg.pentaho.di.trans.steps.formulaorg.pentaho.di.trans.steps.getfilenamesorg.pentaho.di.trans.steps.getfilesrowscountorg.pentaho.di.trans.steps.getpreviousrowfieldorg.pentaho.di.trans.steps.getsubfoldersorg.pentaho.di.trans.steps.getvariableorg.pentaho.di.trans.steps.getxmldataorg.pentaho.di.trans.steps.gpbulkloaderorg.pentaho.di.trans.steps.groupbyorg.pentaho.di.trans.steps.httporg.pentaho.di.trans.steps.httppostorg.pentaho.di.trans.steps.ifnullbrightoutputorg.pentaho.di.trans.steps.injectororg.pentaho.di.trans.steps.insertupdateorg.pentaho.di.trans.steps.janinoorg.pentaho.di.trans.steps.joinrowsorg.pentaho.di.trans.steps.ldapinputorg.pentaho.di.trans.steps.ldifinputorg.pentaho.di.trans.steps.luciddbbulkloaderorg.pentaho.di.trans.steps.mailorg.pentaho.di.trans.steps.mailvalidatororg.pentaho.di.trans.steps.mappingorg.pentaho.di.trans.steps.mappinginputorg.pentaho.di.trans.steps.mappingoutputorg.pentaho.di.trans.steps.mergejoinorg.pentaho.di.trans.steps.mergerowsorg.pentaho.di.trans.steps.mondrianinputorg.pentaho.di.trans.steps.monetdbbulkloaderorg.pentaho.di.trans.steps.mysqlbulkloaderorg.pentaho.di.trans.steps.normaliserorg.pentaho.di.trans.steps.nulliforg.pentaho.di.trans.steps.numberrangeorg.pentaho.di.trans.steps.orabulkloaderorg.pentaho.di.trans.steps.parallelgzipcsvorg.pentaho.di.trans.steps.pgbulkloaderorg.pentaho.di.trans.steps.processfilesorg.pentaho.di.trans.steps.propertyinputorg.pentaho.di.trans.steps.propertyoutputorg.pentaho.di.trans.steps.randomvalueorg.pentaho.di.trans.steps.regexevalorg.pentaho.di.trans.steps.replacestringorg.pentaho.di.trans.steps.reservoirsamplingorg.pentaho.di.trans.steps.rowgeneratororg.pentaho.di.trans.steps.rowsfromresultorg.pentaho.di.trans.steps.rowstoresultorg.pentaho.di.trans.steps.rssinputorg.pentaho.di.trans.steps.rssoutputorg.pentaho.di.trans.steps.samplerowsorg.pentaho.di.trans.steps.scriptvalues_modorg.pentaho.di.trans.steps.selectvaluesorg.pentaho.di.trans.steps.setvaluefieldorg.pentaho.di.trans.steps.setvariableorg.pentaho.di.trans.steps.socketreaderorg.pentaho.di.trans.steps.socketwriterorg.pentaho.di.trans.steps.sortorg.pentaho.di.trans.steps.sortedmergeorg.pentaho.di.trans.steps.splitfieldtorowsorg.pentaho.di.trans.steps.sqlorg.pentaho.di.trans.steps.sqlfileoutputorg.pentaho.di.trans.steps.stepmetaorg.pentaho.di.trans.steps.streamlookuporg.pentaho.di.trans.steps.stringcutorg.pentaho.di.trans.steps.switchcaseorg.pentaho.di.trans.steps.synchronizeaftermergeorg.pentaho.di.trans.steps.systemdataorg.pentaho.di.trans.steps.tableexistsorg.pentaho.di.trans.steps.tableinputorg.pentaho.di.trans.steps.tableoutputorg.pentaho.di.trans.steps.textfileinputorg.pentaho.di.trans.steps.textfileoutputorg.pentaho.di.trans.steps.uniquerowsorg.pentaho.di.trans.steps.uniquerowsbyhashsetorg.pentaho.di.trans.steps.univariatestatsorg.pentaho.di.trans.steps.updateorg.pentaho.di.trans.steps.validator。
Pentaho SERVER BI搭建
配置MySQL作为Pentaho默认数据库1.1 创建数据库分别执行下面加粗的sql脚本。
biserver-ce\data\mysql5\create_quartz_mysql.sqlbiserver-ce\data\mysql5\create_repository_mysql.sqlbiserver-ce\data\mysql5\create_sample_datasource_mysql.sqlbiserver-ce\data\mysql5\load_sample_users_mysql.sqlbiserver-ce\data\mysql5\migration.sqlsampledatamysql5.sql（/pentaho/downloads/sampledatamysql5.sql）1.2 配置Pentaho修改以下文件✓biserver-ce\pentaho-solutions\system\applicationContext-spring-security-jdbc.xml✓biserver-ce\pentaho-solutions\system\applicationContext-spring-security-hibernate.propert ies✓biserver-ce\pentaho-solutions\system\applicationContext-spring-security-hibernate.xml✓biserver-ce\pentaho-solutions\system\hibernate\hibernate-settings.xml✓biserver-ce\pentaho-solutions\system\hibernate\mysql5.hibernate.cfg.xml✓biserver-ce\tomcat\webapps\pentaho\META-INF\context.xml✓biserver-ce\start-pentaho.batapplicationContext-spring-security-jdbc.xmlapplicationContext-spring-security-hibernate.propertieshibernate-settings.xml mysql5.hibernate.cfg.xmlcontext.xml start-pentaho.bat以上根据本例配置更新的实际可用文件，以下为具体修改原则（红色字体部分的用户密码部分要根据实际情况改变）applicationContext-spring-security-jdbc.xml<bean id="dataSource"class="org.springframework.jdbc.datasource.DriverManagerDataSource"><property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver" /><property name="url"value="jdbc:mysql://localhost:3306/hibernate" /><property name="username" value="root" /><property name="password" value="" /></bean>applicationContext-spring-security-hibernate.propertiesjdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driverjdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/hibernateername=rootjdbc.password=hibernate.dialect=org.hibernate.dialect.MySQL5InnoDBDialectapplicationContext-spring-security-hibernate.xmlhibernate-settings.xml<config-file>system/hibernate/mysql5.hibernate.cfg.xml</config-file>mysql5.hibernate.cfg.xml<property name="connection.driver_class">com.mysql.jdbc.Driver</property><property name="connection.url">jdbc:mysql://localhost:3306/hibernate</property><property name="dialect">org.hibernate.dialect.MySQL5InnoDBDialect</property><property name="ername">root</property><property name="connection.password"></property>context.xml<Resource name="jdbc/Hibernate" auth="Container" type="javax.sql.DataSource"factory="mons.dbcp.BasicDataSourceFactory" maxActive="20" maxIdle="5"maxWait="10000" username="root" password=""driverClassName="com.mysql.jdbc.Driver" url="jdbc:mysql://localhost:3306/hibernate"validationQuery="select 1" /><Resource name="jdbc/Quartz" auth="Container" type="javax.sql.DataSource"factory="mons.dbcp.BasicDataSourceFactory" maxActive="20" maxIdle="5"maxWait="10000" username="root" password=""driverClassName="com.mysql.jdbc.Driver" url="jdbc:mysql://localhost:3306/quartz"validationQuery="select 1"/>start-pentaho.batrem start start_hypersonic.bat对于linxu系统，需要使用root用户进去增加对pentaho目录的操作权限，否则无法执行下面的启动过程。
pentaho报表详解附图
• 图形报表的创建 • 首先在控件区找到图标
，拖拽到编辑区。
• 双击图表，弹出数据配置表，为其配置数据
所 有 图 表 类 型 绑 定 图 标 数 据 的 字 段
图标属性
• 注意：图表的数据字段即是其数据源，其必须是数字类型 • 点击浏览之后的效果如下
• 报表的发部 • 一个数据报表创建完成之后，可将其部署到pentaho提供的server上 进行管理，pentaho server的下载地址 /projects/pentaho/files/
工具栏
控 件 区
数据管理 区 主编辑区 熟 悉 风 格
• 配置数据源 • Data->Add Datasource->JDBC选择jdbc连接本地数据源
• 选择添加数据源按钮
添加数据源
• 增加连接方式，如下图，点击“Test”测试连接，弹出如 • 下图的提示框，则可以连接成功。
• 新建数据集，点击新增按钮之后，可在query name更改查询名称， 然后点击query右侧的编辑按钮
Pentaho 概述
• 数据报表：通过pentaho Report designer将既定产生的 数据以指定的格式展现的一种形式。
• 下载pentaho Report designer • 地址：/projects/pentaho/files/
• 解压上图的文件后，执行目录中的report-designer.bat批处理文件， 就可以启劢PRD设计器
• • • • • •
解压下载好的压缩包之后会有两个目录 第一个是可以跑在jetty上的pentaho后台管理的程序 第二个是可以跑在tomcat上的报表管理的服 务器，其中有个start-pentaho.bat批处理文 件，运行他之后就可以把已经创建的报表发布 到该服务器上了。
Pentaho BI的安装及配置手册
Pentaho BI安装及配置手册安装下载资源说明准备工作注：由于Pentaho BI服务器默认是从自带的Tomcat中启动的，如果机器上本来就安装了Tomcat，并设置了相关环境变量，就有可能启动Pentaho BI时会启动之前安装的Tomcat。
运行注意：Pentaho BI在登录时默认可能列出用户列表，或者显示示例用户的用户名和，如下：需要将biserver-ce\pentaho-solutions\system\pentaho.xml文件里的配置为如下才可以避免：配置JVM参数为了优化性能，一般需要调整JVM参数。
修改文件biserver-ce\start-pentaho.bat：通常-Xmx参数取值不超过物理内存的1/2，-Xms取值最好不要低于-Xmx的1/2。
不过，不同生产环境的差异性太大，建议用户能够在生产前进行严格的压力及调优测试，并灵活调整JVM参数。
日志输出策略Pentaho BI服务器默认采用Log4j记录各种日志。
配置文件位于biserver-ce\tomcat\webapps\pentaho\WEB-INF\classes\log4j.xml可根据需要修改日志输出策略。
Tomcat参数为提高BI 服务器的并行吞吐能力，除了调整JVM参数外，还需要调整Tomcat参数。
配置文件位于biserver-ce\tomcat\conf\server.xml通常，我们需要调整maxThreads、minSpareThreads、maxSpareThreads、acceptCount等参数取值。
大部分情况下，可以考虑将它们的取值设置成默认的2倍左右，即maxThreads设置成300、minSpareThreads设置成50、maxSpareThreads设置成150、acceptCount设置成200。
报表发布密码设置设置完发布密码，可直接将report-design程序设计的报表发布到服务器上。
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Pentaho BI源码分析报告目录1、Pentaho BI 简介 (3)2、项目概况 (4)2.1 项目生成 (4)2.2项目模块分析 (4)2.2.1 pentaho-platform-core (4)2.2.2 pentaho-user-console (9)2.2.3 pentaho-platform-api (13)2.2.4pentaho-platform-scheduler (14)2.2.5 pentaho-platform-extensions (15)2.2.6 pentaho-platform-repository (19)2.2.7pentaho-platform-assembly (22)3、项目架构分析 (22)3.1架构简介 (22)3.2 Pentaho Bi架构图 (22)3.3 Pentaho Server (25)3.4 Pentaho Design Studio (29)4、项目框架及重要包 (30)4.1 Jpivot (30)4.2 GWT框架 (31)4.3 Jackrabbit框架 (45)4.4 Spring框架 (57)4.5 Slf4j包 (59)4.6 commons-logging日志系统 (65)5、总结 (66)1、Pentaho BI 简介Pentaho BI 平台是一个以流程为中心的，工作流驱动的，可扩展平台，用于解决商业智能问题。
Pentaho是一个以工作流为核心的、强调面向解决方案而非工具组件的BI套件，整合了多个开源项目，目标是和商业BI相抗衡。
它包括。
由上可见Pentaho是一个很完善的BI解决方案。
Pentaho 偏向于与业务流程相结合的BI解决方案，侧重于大中型企业应用。
1、工作流引擎：Shark and JaWE2、数据库：Firebird RDBMS3、集成管理和开发环境：Eclipse4、报表工具：Eclipse BIRT5、ETL工具：Enhydra/Kettle6、OLAP Server：Mondrian7、OLAP展示：JPivot8、数据挖掘组件：Weka9、应用服务器和Portal服务器：JBoss10、单点登陆服务及LDap认证：JOSSO其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。
它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。
目前Pentaho框架包括了EclipseBIRT,JasperReports,Mondrian,JPivot,调度(scheduling),web服务,Kettle(数据集成工具)，商业规则等多个组成部分。
Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。
这些组件通过J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。
下面就其源码进行分析，该源码不是最新源码。
2、项目概况2.1 项目生成在Pentaho官方下载最新源码、并在MyEclipse 10中部署该项目。
2.2项目模块分析成功构建之后的源码由7个模块项目构成，其目录结构如下图1-1所示：2.2.1 pentaho-platform-core日志、审计和安全被建立在BI平台的核里。
并且它们被自动化运行以保证，对于管理和性能监控这二者总是存在着正确的审计跟踪。
日志，审计和安全置于核心中，并被自动使用，以确保总有一个精确的审计跟踪可用于管理和性能监控。
1、repository：创建文档请求\回复类、创建文件夹请求\回复类、导航服务接口、对象服务接口，其中包括创建文档、创建文件夹、创建关系、创建策略、获取允许的action、获取属性、获取容流、更新属性、移动/删除对象、删除树结构、选择/删除容流等方法的声明；子包exception中包括：以上操作的各种异常类定义：约束冲突异常、过滤器无效异常、文件夹无效异常、未找到对象异常等；子包type:各种属性类型的定义，文档、布尔、日期、十进制、Html、Id、字符串、Xml属性类型的定义等；其目录结构如下图所示：2、Tenant:实现了api中的ITenant接口；2、审计：包括审计项、审计帮助等类的定义；3、输出：缓冲区容项、多容项、多输出流、简单容流、简单输出Handler处理类的定义；4、安全：security：默认情况下jdbc的角色映射器、默认情况下Ldap角色映射器、默认角色用户详细信息服务装饰器、默认的用户名比较器、日志记录拦截、安全帮助、安全参数提供程序、简单的权限掩码、简单角色、简单会话、简单用户、SpringSecurity许可管理。
5、服务：Services:action序列JCR帮助器、基于请求的处理器、消息格式化器、Soap帮助器、解决方案URI解析器、Web服务的Util；Audit(审计):审计连接、审计文件项、审计SQL项；6、dbcp数据库连接池:connection:Pentaho的连接工厂datasource.dbcp:JNDI数据源服务、非汇集数据源服务、汇集数据源帮助器、汇集数据源系统监听器、汇集或者JNDI数据源服务；dbcp.tenantware:租客意识到登录解析数据源服务；单独使用dbcp需要3个包：common-dbcp.jar,common-pool.jar,common-collections.jar 由于建立数据库连接是一个非常耗时耗资源的行为，所以通过连接池预先同数据库建立一些连接，放在存中，应用程序需要建立数据库连接时直接到连接池中申请一个就行，用完后再放回去。
7、Uifoundation:chart:抽象图表组件、抽象Jfreechart组件、条形图表定义、分类数据集图表组件、Jfreechart引擎、Pentaho的图表URL标签片断生成器、XY图表定义、XY序列收集图表组件；component：Action组件、Action过滤器定义、基于UI组件、全局过滤器定义、Html组件、会话过滤器定义、静态过滤器定义；8、util：文件帮助器、文件类型插件、jar实体解析器、参数帮助器、服务器类型Util、字符串类型Util；Util.client:BI平台资源库客户端、BI平台资源库客户端导航服务、客户端util、发布util、服务异常等；logging:commons-logging日志系统,详见文章后续部分；Test-src包：相关jar:2.2.2 pentaho-user-console该user-console模块是pentaho bi这个中的目录结构如下图：以下就pentaho-user-console项目模块中的source源码进行简单分析。
Mantle包：Mantle包的子包：对于创建的该gwt工程，其生成的模块配置文件如下：下面对生成的模块配置文件做简单的说明：<module rename-to="mantle"><!-- rename-to为模块起一个别名，使用起来简单--><!-- Inherit the core Web Toolkit stuff. --><!--下面是继承其他模块，User是必须继承的一个模块。
--><inherits name='er'/>........<!-- Specify the app entry point class. --><!-- 指定应用的入口点类--><entry-point class='org.pentaho.mantle.client.MantleEntryPoint'/></module> 其他子包：相应的jar包：2.2.3 pentaho-platform-api该应用程序编程接口的定义如下：1、action 、缓存、数据、等模块的api定义；2、引擎,包括视角、安全引擎模块的api定义；3、ITenant：core模块中包mt的Tenant类实现该接口；4、资源库，包括数据源、数据节点，实力数据库、简单数据资源库模块的api定义；5、调度器api定义；6、ui用户界面、用户设置api定义；Lib资源：2.2.4pentaho-platform-scheduler2.2.5 pentaho-platform-extensionsBI最终步骤SQLLookupRule----生成领域和经理列表UtilityComponent---生成信息，标题和附件的名称JfreeReportComponent---生成报表EmailComponent----发送报表Admin:管理员注：这个包里的GeneratedContentCleaner，引入了日志处理api包。
mons.logging.Log;import mons.logging.LogFactory;Config:配置信息，包括：Console、Hibernate、I MondrianConfig、IConsoleConfig、ILdapConfig等接口的定义;设计到的jar:1、WebXml.java中import org.dom4j.Document;import org.dom4j.DocumentException; import org.dom4j.DocumentHe DtdEntityResolver.java中XML的SAX解析器ILdapConfig.javaLDAP（轻量级目录访问协议PdiConfigXml.javaPidi18n国际化简称6、slf4jAction:Jfreereport组件加载Kettle组件加载Mondrian架构加载Mdx查询实现Xmla组件XMLA (XML for Analysis) 是一种基于简单对象访问协议 (SOAP) 的XML 协议，它是专为对驻留在Web 上的任何标准多维数据源的通用数据访问而设计的。
XMLA的好处就在于其应用级别的传输协议是SOAP，这使XMLA的服务提供者具有了WebService提供者的角色，从而各种语言编写的客户端都可以轻松访问，而不会带来额外的麻烦。
XML for Analysis (XMLA) 开放标准支持对驻留在万维网上的数据源的数据访问。
Microsoft SQL Server Analysis Services 按XMLA 1.1 规实现了XMLA。
XMLA 是一种针对Microsoft SQL Server Analysis Services 的本机协议，用于客户端应用程序与Analysis Services 实例之间的所有交互。