ETL及kettle介绍
kettle 转换 建表
kettle 转换建表【原创实用版】目录1.Kettle 简介2.Kettle 的转换功能3.Kettle 建表的过程4.Kettle 建表的优点和应用场景正文【Kettle 简介】Kettle 是一款开源的 ETL 工具，全称为“Kettle Extract, Transform, Load”，即“提取、转换、加载”。
它是由大数据专家 Mark Nunns 和他的团队开发的，旨在帮助数据分析师和数据工程师更高效地完成数据处理任务。
Kettle 支持多种数据源和目标，包括数据库、数据仓库、文件系统等，可以满足各种复杂的数据集成需求。
【Kettle 的转换功能】Kettle 的核心功能是转换，它可以实现数据的提取、转换和加载。
在 Kettle 中，用户可以通过拖拽式的方式设计数据处理流程，包括数据源的连接、数据的过滤、排序、聚合等操作，以及数据的分组和拆分等复杂逻辑。
Kettle 提供了丰富的转换步骤和函数，可以满足各种复杂的数据处理需求。
【Kettle 建表的过程】Kettle 建表是指将数据从一个数据源加载到另一个数据源的过程。
在建表过程中，Kettle 会根据目标数据库的结构，将源数据进行适当的转换和处理，然后插入到目标数据库的表中。
以下是 Kettle 建表的基本步骤：1.创建一个新的转换。
2.添加数据源步骤，连接到源数据。
3.根据需求设计数据处理流程，包括数据的提取、转换和加载。
4.添加目标数据库步骤，指定目标数据库的连接信息和表结构。
5.在数据处理流程中，将源数据加载到目标数据库中。
6.执行转换，查看结果。
【Kettle 建表的优点和应用场景】Kettle 建表具有以下优点：1.简单易用：Kettle 的拖拽式界面使得数据处理变得更加简单，用户无需编写复杂的 SQL 语句即可完成数据建表任务。
2.灵活性高：Kettle 支持多种数据源和目标，可以满足各种复杂的数据集成需求。
3.性能优越：Kettle 采用了高效的数据处理引擎，可以大大提高数据建表的性能。
Kettle解决方案：第一章ETL入门
Kettle解决⽅案：第⼀章ETL⼊门第⼀章ETL⼊门1.1 OLPT和数据仓库对⽐普通的事务系统和商业智能系统(BI)有什么区别?1个独⽴的普通事务系统也被称为在线事务处理系统(OLTP)商业智能系统也常被称为决策⽀持系统(DSS)OLTP和BI数据库最⼤的区别在于处理的数据量。
对⽐使⽤中BI系统也经常作为业务系统的⼀部分，预先处理好⼀部分数据提供给业务系统调⽤并展现。
1.2 ETL是什么ETL是抽取、转换、加载的缩写。
含义为从数据源抽取数据加⼯到数据仓库的⼀些操作的集合。
抽取：⼀般需要连接到不同的数据源转换：任何对数据的处理都是转换⽐如以下操作加载：将数据加载到⽬标系统的所有操作（不仅包含⽬标表）。
ETL的演化过程（1）⼿动编程时期（2）ETL⼯具（基于⾃动化代码）：根据设计好的⼯作量⾃动⽣成代码。
最⼤的问题是仅限于有限的数据库。
（3）ETL⼯具（基于引擎）：数据仓库和数据集市的区别:数据仓库是单⼀的，⼤量数据的存储仓库，涉及各种主题和各个业务领域。
通常⼀个数据仓库不能准备终端⽤户直接访问。
数据集市可被终端⽤户直接访问，并且是以数据分析为⽬的的。
我们可能基于某⼏个分析主题的需要，从数据仓库中读取数据建⽴数据集市。
ETL的基本构成：ETL就像⼀个业务流程，具有输⼊，加⼯，输出等多个环节和处理步骤。
1.3 ETL,ELT,EIIETL: 从1/N个数据源抽取数据，经过1/N步架构，物理存储到⽬标环境中，⽬标环境通常是数据仓库。
ELT: 抽取、加载、转换的简称，与ETL不同的在于数据整合的⽅法上略有不同：抽取数据到⽬标数据库后再转换。
⽽ETL是抽取，转换后在加载到⽬标环境。
另外的不同，ELT需要知道使⽤⽬标数据库对应的SQL⽅⾔。
EII：虚拟数据整合，⽆需将数据复制到或移动到数据仓库。
不需要额外存储，数据永远都是最新的。
⽐较如下1.4 挑战数据整合的挑战在于 1需要对业务的理解 2技术的要求。
其他部分：Kettle是作者使⽤java基于敏捷⽅法迭代开发完成的⼯具。
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。
kettle基础简介
目录： 1. ETL基本概念 2. Kettle简介 3. Kettle常用控件 4. 总结
Kettle常用控件
1、kettle的概念模型
2、转换控件 3、任务控件
Kettle常用控件->kettle的概念模型
Kettle常用控件
1、kettle的概念模型
2、转换控件 3、任务控件
Kettle常用控件->转换控件
Kettle常用控件->任务控件
JOB控件界面如左图，分别有通用、邮件、条件、脚 本等模块 常用输入控件有： START(任务的开始点)、 Transformation(调用转换控件)、Job(调用JOB控 件)、Success(执行结束控件)、Mail(发送邮件控 件)、Evaluate rows number in a table 、Simple evaluation、JavaScript(执行JS脚本)、Shell(执 行shell脚本)、SQL(执行sql脚本)等。
1、创建转换
2、输入控件 3、转换控件 4、输出控件 5、其他控件
Kettle常用控件->转换控件->创建转换
1、点击工具栏文件->新建->转换或按快捷键ctrl+n都可以新建转换， 创建成功后单击工具栏上的绿色箭头或按F9即可执行转换 2、保存转换时有两种方式，资源库和文件。
转换一般分为三步，输入，中间转换，输出
kettle下载路径：/ JDK下载路径： /technetwork/java/javase/downloads/index.html
Kettle简介
1)、kettle简介 2)、kettle部署 3)、kettle编程环境
总结
Thank You
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 解析
kettle 解析kettle是什么？kettle是一种ETL（Extract,Transform,Load）工具，它支持从各种数据源中提取数据，对数据进行转换和处理，最终将数据载入目标系统中。
kettle 可以应用于数据仓库的构建、数据集成等领域。
kettle 的特点是什么？kettle 具有以下特点：1. 开源免费：kettle 是一个开源项目，用户可以免费使用它。
2. 简单易用：kettle 的用户界面设计简单直观，易于学习和使用。
3. 支持多种数据源：kettle 支持从多种数据源中提取数据，包括数据库、文本文件、Excel 文件等。
4. 处理能力强：kettle 提供了丰富的转换和处理功能，包括数据清洗、数据转换、数据合并、数据拆分等。
5. 执行效率高：kettle 的执行效率较高，支持多线程执行，能够快速处理大量数据。
kettle 的架构是什么？kettle 的架构包括以下组件：1. Spoon：Spoon 是 kettle 的 GUI 工具，用于设计和调试 ETL 任务。
2. Pan：Pan 是 kettle 的命令行工具，用于执行 ETL 任务。
3. Kitchen：Kitchen 是 kettle 的脚本工具，用于通过脚本方式执行 ETL 任务。
4. Carte：Carte 是 kettle 的集群工具，用于在分布式环境中执行 ETL 任务。
5. Repository：Repository 是 kettle 的元数据库，用于存储ETL 任务的元数据。
kettle 的应用场景是什么？kettle 可以应用于以下场景：1. 数据仓库构建：kettle 可以帮助用户从多种数据源中提取数据，进行清洗和转换，最终将数据载入数据仓库中。
2. 数据集成：kettle 可以帮助用户将多个数据源中的数据整合起来，形成一个完整的数据集。
3. 数据迁移：kettle 可以帮助用户将数据从一个系统迁移到另一个系统，支持多种数据格式和数据源。
kattle in条件
kattle in条件Kettle是一种基于Java的开源ETL工具，它被广泛应用于数据仓库、数据集成和大数据处理等领域。
本文将从Kettle的定义、特点、应用场景、优势和不足等方面进行介绍。
一、Kettle的定义Kettle，全称为Kettle ETL，是由Pentaho Corporation开发的一款ETL工具。
ETL是指将数据从一个数据源提取出来，经过清洗、转换和加载等处理，最终加载到目标数据库中的过程。
Kettle提供了一套图形化的界面，用户可以通过拖拽组件和连接它们的方式来构建ETL流程。
二、Kettle的特点1. 简单易用：Kettle提供了直观的图形化界面，用户无需编写复杂的代码，只需通过简单的拖拽和连接操作即可完成ETL流程的构建。
2. 强大的数据处理能力：Kettle支持各种数据处理操作，包括数据清洗、转换、合并、拆分等，用户可以根据实际需求灵活配置。
3. 多种数据源支持：Kettle支持多种数据源的读取和写入，包括关系型数据库、文件、Web服务等，可以满足不同场景下的数据集成需求。
4. 可扩展性强：Kettle提供了丰富的插件机制，用户可以根据需要自定义插件，扩展Kettle的功能和特性。
5. 跨平台支持：Kettle基于Java开发，可以在各种操作系统上运行，包括Windows、Linux和MacOS等。
三、Kettle的应用场景1. 数据仓库构建：Kettle可以帮助用户从各种数据源中提取数据，并经过清洗和转换后加载到数据仓库中，为企业提供决策支持和数据分析。
2. 数据集成：Kettle可以将多个数据源中的数据进行集成，实现数据的统一管理和共享，避免了数据孤岛的问题。
3. 数据迁移：Kettle可以帮助用户将数据从一个数据库迁移到另一个数据库，包括不同类型的数据库之间的迁移，减少了人工操作的复杂性和错误率。
4. 大数据处理：Kettle可以与Hadoop等大数据平台集成，实现大规模数据的ETL和处理，支持大数据的分布式计算和存储。
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。
ETL及kettle介绍
目录1. ETL知识 (3)1.1. ETL定义 (3)1.1.1. 定义 (3)1.1.2. 前提 (3)1.1.3. 原则 (3)1.2. 模式及比较 (4)1.3. ETL过程 (7)1.3.1. 总流程 (7)1.3.2. 数据抽取流程 (8)1.3.3. 数据清洗流程 (8)1.3.4. 数据转换流程 (10)1.3.5. 数据加载流程 (11)1.4. 问题分析 (12)1.4.1. 字符集问题 (12)1.4.2. 缓慢变化维处理 (14)1.4.3. 增量、实时同步的处理 (14)1.4.4. 断点续传 (15)1.5. ETL工具 (15)2. Kettle简介及使用 (16)2.1. 什么Kettle？ (16)2.2. 下载及安装Kettle (17)2.3. Kettle简单例子 (19)2.3.1. 启动Kettle (19)2.3.2. 创建transformation过程 (20)2.3.3. 创建job过程 (41)2.3.4. 命令行运行ktr和kjb (45)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。
ETL利器Kettle实战应用解析系列一【Kettle使用介绍】
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，这里我介绍一个我在工作中使用了3年左右的ETL工具Kettle,本着好东西不独享的想法，跟大家分享碰撞交流一下！在使用中我感觉这个工具真的很强大，支持图形化的GUI 设计界面，然后可以以工作流的形式流转，在做一些简单或复杂的数据抽取、质量检测、数据清洗、数据转换、数据过滤等方面有着比较稳定的表现，其中最主要的我们通过熟练的应用它，减少了非常多的研发工作量，提高了我们的工作效率，不过对于我这个.net研发者来说唯一的遗憾就是这个工具是Java编写的。
1、Kettle概念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。
2、下载和部署žKettle可以在/网站下载žž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、Kettle环境配置(有Java环境的直接忽略此章节)3、1 安装java JDK1）首先到官网上下载对应JDK包，JDK1.5或以上版本就行；2）安装JDK；3）配置环境变量,附配置方式：安装完成后，还要对它进行相关的配置才可以使用，先来设置一些环境变量，对于Java来说，最需要设置的环境变量是系统路径变量path。
etl-kettle学习资料
2. ETL数据转换系统能给客户带来什么
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社会的需求和计算机技术的不断发展，人们开始对原来数据库中的数据进行再加 工，形成一个综合的、面向分析的环境，以支持科学决策的产生。由此，数据仓 库的思想、技术、产品逐渐开始形成。构建数据仓库的目的是要建立一种体系化 的数据存贮环境，将分析决策所需的大量数据从传统的操作环境中分离出来，使 分散的、不一致的操作数据转换成集成的、统一的信息，组织内不同单位都可以 在单一的环境下，通过运用其中的数据与信息，发现全新的视野和新的问题、新 的分析与想法，进而发展出制度化的决策系统，并获取更多经营效益。数据仓库 提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的操作型数据库中很 难或不能得到。 构建企业数据仓库，需要将企业中拥有的各种类型的数据经过必要的转化、整理 后，定期的、批量的装载到数据仓库中。因为企业的数据来源多样，各种数据来 源之间的规范并不完全一致，所以数据的转化、整理和装载需要有一套完整、功 能强大的软件系统支撑，这就需要ETL工具。 ETL解决如下问题： （1） 能够从各种不同的数据源中读取数据。通过预置SQL Server、Oracle、 Access等常用数据源连接，能够从数据源中直接获取数据。系统还提供了强大 的扩展能力，针对DBF、Excel、文本文件等形式的平面文件，系统可以根据需 要随时增加各种数据源。 （2） 规范化数据访问接口。eBuilder数据转换系统的数据获取做到了多样化， 而所有的数据处理都是通过规范的数据接口来访问，保证了异构数据库环境下， 数据间的自由转换和存储。
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（3） 可视化的数据抽取过程定义。数据抽取过程都是面向抽象的数据库底层， eBuilder数据转换系统提供了完善的可视化数据抽取过程定义，极大的降低了数 据抽取过程设计的门槛，不但提高了设计数据抽取过程的效率，而且使数据抽取 过程更加安全可靠。 （4） 集成数据库建模能力，用于构建数据仓库。数据仓库的构建不是一朝一 夕就能够完成的，而是需要循环往复的增加、修改等迭代过程，因此ETL中集成 数据库建模能力就显得至关重要。ETL在后台集成了数据库建模能力，可以根据 用户生成的结果集在数据库中创建相应的数据表，使数据仓库的建模不会因为字 段类型不匹配而造成数据抽取过程的失败。 （5） 侦测业务数据库中发生的变化，用于数据更新。数据仓库的数据来源于 业务数据库，而业务数据库一般不保留对数据的增删改操作，而每次都将数据仓 库中的数据清空重来，又是不现实的，这就需要数据抽取工具具有自动侦测业务 数据库中发生的变化，将业务数据库中发生了增删改的数据，通过增量文件形式 抽取出来。 （6） 能够让数据库抽取工作自动定期执行，一旦配置完成无需人工干预。数 据仓库的数据是批量装载的，需要耗费大量的时间，而且会对业务数据库的运行 产生压力，因此数据抽取过程要求在业务数据库空闲的时间内执行。ETL提供了 完整的任务调度能力，用户可以根据业务数据库的运行规律，设定数据抽取过程 在业务空闲的时间自动运行。 （7） 一旦一个单位的数据仓库构建完毕，就可以着手建设基于数据仓库的应 用了，如OLAP。接下来就是给单位的决策带来实际的好处：节省时间、可能挖 掘出你从未想过的思路，如啤酒和尿布的故事。给你单位带来实际的效益，而效 益正式信息化的最终目的！
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。
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
2021/7/26
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2021/7/26
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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。
2021/7/26
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表连接
双击“Merge Join ”，进行如下图的设置
2021/7/26
22
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
5
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：
kettle原理
kettle原理Kettle原理。
Kettle是一种开源的ETL工具，ETL是Extract-Transform-Load的缩写，意为数据抽取、转换和加载。
Kettle主要用于数据仓库的建设和维护，它提供了强大的数据抽取、转换和加载功能，能够帮助用户快速、高效地实现数据的处理和分析。
Kettle原理是指Kettle工具实现数据处理的基本原理和机制，下面将详细介绍Kettle的原理。
首先，Kettle采用了元数据驱动的设计思想，即通过元数据描述数据处理的逻辑和流程。
元数据是描述数据的数据，它包括数据的结构、属性、关系、约束等信息。
在Kettle中，用户可以通过图形化界面设计数据处理的流程，包括数据抽取、转换和加载的步骤，每个步骤都可以通过元数据进行配置和定制。
这种设计思想使得Kettle具有很高的灵活性和可扩展性，用户可以根据实际需求定制和修改数据处理的流程，而不需要修改程序代码。
其次，Kettle采用了基于插件的架构，即Kettle的核心功能是由一系列插件组成的。
每个插件负责实现特定的功能，比如数据抽取、数据转换、数据加载等。
用户可以根据自己的需求选择和配置不同的插件，从而实现不同的数据处理功能。
这种架构使得Kettle具有很高的可扩展性和灵活性，用户可以根据实际需求定制和扩展Kettle的功能，而不需要修改程序代码。
另外，Kettle采用了基于元数据的数据处理引擎，即Kettle的数据处理是通过元数据驱动的。
在Kettle中，用户可以通过元数据描述数据处理的逻辑和流程，包括数据抽取、转换和加载的步骤，每个步骤都可以通过元数据进行配置和定制。
Kettle的数据处理引擎会根据元数据自动生成数据处理的代码，然后执行数据处理的流程。
这种设计思想使得Kettle具有很高的灵活性和可扩展性，用户可以根据实际需求定制和修改数据处理的流程，而不需要修改程序代码。
最后，Kettle采用了基于元数据的作业调度引擎，即Kettle的作业调度是通过元数据驱动的。
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。
2024年史上最强Kettle培训教程
史上最强Kettle培训教程一、引言Kettle是一款开源的ETL工具，具有简单易用、功能强大、扩展性强等特点。
本教程旨在帮助读者全面了解Kettle的基础知识、高级应用以及最佳实践，从而掌握这款强大的ETL工具。
二、Kettle简介1.1Kettle概述Kettle是一款基于Java开发的ETL工具，主要用于数据抽取、转换和加载。
它由Pentaho公司开发，并在2006年开源。
Kettle支持多种数据源，如关系型数据库、文本文件、Excel文件等，并且提供了丰富的转换组件，可以满足各种复杂的数据处理需求。
1.2Kettle主要组件Kettle主要包括两个组件：Spoon和Pan。
Spoon是Kettle的图形界面设计工具，用于创建和编辑ETL转换；Pan是Kettle的命令行执行工具，用于执行Spoon中创建的转换。
三、Kettle基础教程2.1环境搭建2.2Spoon界面介绍启动Spoon，看到的是欢迎界面。
“新建”按钮，创建一个转换或作业。
在转换编辑界面，左侧为组件面板，右侧为画布。
在画布上，我们可以通过拖拽组件来创建ETL流程。
2.3创建转换在本节中，我们将学习如何创建一个简单的ETL转换。
从组件面板中拖拽一个“表输入”组件到画布上，双击该组件，设置数据库连接和SQL查询。
然后，拖拽一个“表输出”组件到画布上，双击该组件，设置目标数据库连接和表名。
将“表输入”和“表输出”组件连接起来，保存并运行转换。
2.4执行转换pan.sh-file=/path/to/your/transformation.ktr其中，`/path/to/your/transformation.ktr`为转换文件的路径。
四、Kettle高级教程3.1数据类型转换在ETL过程中，我们经常需要对数据进行类型转换。
Kettle提供了丰富的类型转换组件，如“复制记录”、“字段选择”等。
在本节中，我们将学习如何使用这些组件进行数据类型转换。
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。
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。
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
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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
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目录1. ETL知识 (3)1.1. ETL定义 (3)1.1.1. 定义 (3)1.1.2. 前提 (3)1.1.3. 原则 (3)1.2. 模式及比较 (4)1.3. ETL过程 (7)1.3.1. 总流程 (7)1.3.2. 数据抽取流程 (8)1.3.3. 数据清洗流程 (8)1.3.4. 数据转换流程 (10)1.3.5. 数据加载流程 (11)1.4. 问题分析 (12)1.4.1. 字符集问题 (12)1.4.2. 缓慢变化维处理 (14)1.4.3. 增量、实时同步的处理 (14)1.4.4. 断点续传 (15)1.5. ETL工具 (15)2. Kettle简介及使用 (16)2.1. 什么Kettle？ (16)2.2. 下载及安装Kettle (17)2.3. Kettle简单例子 (19)2.3.1. 启动Kettle (19)2.3.2. 创建transformation过程 (20)2.3.3. 创建job过程 (41)2.3.4. 命令行运行ktr和kjb (45)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。
●流程化的配置管理和标准协议●数据质量的保证正确性（Accuracy）：数据是否正确体现在现实或可证实的来源完整性（Integrity）：数据之间的参照完整性是否存在或一致一致性（Consistency）：数据是否被一致的定义或理解完备性（Completeness）：所有需要的数据是否都存在有效性（Validity）：数据是否在企业定义的可接受的范围之内时效性（Timeliness）：数据在需要的时间是否有效可获取性（Accessibility）：数据是否易于获取、易于理解和易于使用数据格式错误（如缺失数据、数据值超出范围或数据格式非法等）数据一致性：数据源系统为了性能的考虑，会在一定程度上舍弃外键约束，这通常会导致数据不一致。
例如在帐务表中会出现一个用户表中没有的用户ID，在例如有些代码在代码表中找不到等。
1.2.模式及比较●两种模式异构同构模式比较的维度：特点环境1.3.ETL过程1.3.1.总流程●数据抽取●数据清洗●数据转换●数据加载1.3.2.数据抽取流程●数据来源文件系统，业务系统●抽取方式根据具体业务进行全量或增量抽取●抽取效率将数据按一定的规则拆分成几部分进行并行处理●抽取策略根据具体业务制定抽取的时间、频度，以及抽取的流程1.3.3.数据清洗流程清洗规则：●数据补缺对空数据、缺失数据进行数据补缺操作，无法处理的作标记●数据替换对无效数据进行数据的替换●格式规范化将源数据抽取的数据格式转换成为便于进入仓库处理的目标数据格式●主外键约束通过建立主外键约束，对非法数据进行替换或导出到错误文件重新处理1.3.4.数据转换流程转换规则●数据合并多用表关联实现，大小表关联用lookup，大大表相交用join（每个字段加索引，保证关联查询的效率）●数据拆分按一定规则进行数据拆分●行列互换●排序/修改序号●去除重复记录●数据验证：lookup，sum，count1.3.5.数据加载流程1.4.问题分析1.4.1.字符集问题1.字符集定义字符集是字符(包含字母，数字，符号和非打印字符等)以及所指定的内码所组成的特定的集合。
是基于某种操作系统平台和某种语言集支持的。
语言集的集合被称为语言组，它可能包含一种或多种语言。
2.C/S字符集转换●直接转换对于同一语言组的不同字符集之间，可以直接进行字符的转换，不会产生乱码●通过Unicode转换Unicode支持超过650种语言的国际字符集Unicode系统缺省字符集utf-81.4.2.缓慢变化维处理1.缓慢变化维定义在现实世界中，维度的属性并不是静态的，会随着时间的流失发生缓慢的变化。
这种随时间发生变化的维度我们一般称之为缓慢变化维。
2.处理方式●不保留历史数据●保留历史数据起始-结束日期字段标识真/假状态字段标识版本号字段标识代理键字段标识⏹自增序列⏹构造算法●保留且分析历史信息添加新的维度列（数据增多，维度列增多）1.4.3.增量、实时同步的处理●整表匹配同一个库中进行●写触发器客户是否允许创建触发器是否影响数据库性能●读数据库日志Oracle：设定物化视图日志1.4.4.断点续传●利用源表的索引机制，抽取时按”数据块”顺序抽取●采取DBLink的机制，结合oracle自身机制优化效率●生成本地文件块，FTP传输减少对带宽影响。
若中断，流程控制自动回滚加载当前数据块●ETL工具大都支持异常中止后读取断点重新加载的处理●支持对变化数据的捕获●与目标数据库松耦合1.5.ETL工具目前ETL工具来源：1.数据库厂商自带的ETL工具OWB、ODI：oracle数据库厂商提供的工具，有局限性，与oracle数据库耦合太深SSIS：Microsoft SQL Server Integration Services的简称，是生成高性能数据集成解决方案（包括数据仓库的提取、转换和加载(ETL) 包）的平台。
前身是mssql2000的DTS．第三方数据库源需要采用ODBC数据转换，效率上有一定折扣．若项目以msssql server数据库为主，采用它肯定是最佳方案。
2.第三方工具提供商Ascential公司的Datastage：最专业的ETL工具，价格不菲，使用难度一般Informatica公司的Powercenter：专业程度如Datastage旗鼓相当，价格似乎比Datastage便宜。
IBM SPSS Statistics：IBM SPSS Statistics 产品家族能够帮助企业解决从计划和数据收集到分析、报告和部署的整个分析过程中的问题。
它由多个模块集成，您可以根据需求从中选择一个或多个模块来实现您所希望达到的功能。
这些模块可单独购买，也可以捆绑购买。
3.开源ETL工具kettle：业界最有名的开源ETL工具。
开源当然就免费，免费的有些东西使用就不是很方便。
2.Kettle简介及使用2.1.什么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。
2.2.下载及安装Kettle1.下载地址：/projects/pentaho/files2.本地安装jdk 1.5或以上版本。
3.配置java环境变量（1）打开我的电脑--属性--高级--环境变量（2）新建系统变量JAVA_HOME和CLASSPATH变量名：JAVA_HOME变量值：[具体路径以自己本机安装目录为准]变量名：CLASSPATH变量值：.;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar;（3）选择“系统变量”中变量名为“Path”的环境变量，双击该变量，把JDK安装路径中bin目录的绝对路径，添加到Path变量的值中，并使用半角的分号和已有的路径进行分隔。
变量名：Path变量值：%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin;4.配置kettle环境变量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:\kettle\data-integration5.以上步骤完成后直接启动kettle即可Windows直接双击批处理文件Spoon.bat具体路径为：kettle\data-integration\Spoon.batLinux 则是执行spoon.sh,具体路径为：~/kettle/data-integration/spoon.sh2.3.Kettle简单例子2.3.1.启动Kettle点击D:\data-integration\下面的Spoon.bat，过一会儿，就会出现Kettle 的欢迎界面：2.3.2.创建transformation过程2.3.2.1.配置数据环境在做这个例子之前，我们需要先配置一下数据源，这个例子中，我们用到了三个数据库，分别是：Oracle、MySql、SQLServer，以及一个文本文件。
而且都放置在不同的主机上。
Oralce：ip地址为192.168.1.103,Oracle的实例名为scgtoa,创建语句为：create table userInfo(id int primary key,name varchar2(20) unique,age int not null,address varchar2(20));insert into userInfo values(1,'aaa',22,'成都市二环路');insert into userInfo values(2,'东方红',25,'中国北京');insert into userInfo values(3,'123',19,'广州白云区'); MySql：ip地址为192.168.1.107,数据库名为test2,创建语句为：create database test2;use test2;create table login(id int primary key,realname varchar(20) unique,username varchar(20) unique,password varchar(20) not null,active int default 0);insert into login values(1,'aaa','admin','admin',0);insert into login values(2,'东方红','test','test',1);insert into login values(3,'123','xxx123','123456',1); SQLServer：本机，ip为192.168.1.115,创建语句为：create database test3;use test3;create table student(sid varchar(20) primary key,sname varchar(20) unique,teacher varchar(20) not null,);insert into student values('078','aaa','李老师');insert into student values('152','东方红','Mr Wu');insert into student values('034','123','徐老师');文本文件：名为dbtest.log,位于192.168.1.103\zhang\上，即跟Oracle 同一个主机。