KETTLE组件介绍与使用
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配置使用说明
Kettle配置使用说明Kettle配置使用说明1.文件结构1.1 kettle4.0.1该文件夹存放的是kettle4.0.1的桌面应用程序,/kettle4.0.1/Spoon.bat是运行软件的一个批处理文件,双击运行。
1.2 workspace该文件夹存放的是以各个警种总队全拼命名的分别存放.ktr文件和.job文件的文件夹。
Start.job是一个启动总纲。
1.3 script该文件夹是存放的数据库建库脚本,目前是oracle10g版本1.4 model存放的是powerDesign的cdm概念模型文件用于根据需要生成pdm和script。
2.文件路径配置本系统使用的都是系统所在路径的相对路径,不管处于什么目录下都请将kettle4.0.1和workspace的文件夹放在同一目录之下。
当然你可以随意改变文件夹的名称。
3.运行环境配置先运行一次/kettle4.0.1/Spoon.bat,Linux就不说了,如果你用的是windows系统,那么你可以在/${userhome}/.kettle下找到一个.kettle的文件夹主要说下：Response.xml－记录资源库信息（自己去勾）Kettle.property－这是好东西,可以让你在软件中任何可以使用到环境变量的地方使用到里面的配置信息(键-值对配置),类似全局变量。
当然是有利有弊,配置点什么数据库连接和一些常用的东西之外别把那里当仓库,想下全局变量定义的多了会给系统带来什么风险。
A_fileInput=file:///E:/Test_Server/srcFile/A_fileOutput=file:///E:/Test_Server/errFile/这2个属性是配置读取的Excel文件和输出错误的Excel文件用到的路径配置。
由于文件名命名的差异和存放位置的不同需要使用者自行配置。
有在系统内修改文件路径的风险,当然这是没有办法避免的,只能在项目初期和用户有这方面的约定俗成。
Kettle用法讲解
2.Kettle组件介绍与使用
2.1
Kettle的使用
Kettle提供了资源库的方式来整合所有的工作，； 1）创建一个新的transformation，点击 保存到本地路径，例如保存到 D:/etltest下，保存文件名为Trans，kettle默认transformation文件保存后 后缀名为ktr； 2）创建一个新的job，点击 保存到本地路径，例如保存到D:/etltest下， 保存文件名为Job，kettle默认job文件保存后后缀名为kjb；
核心对象菜单列出的是transformation中 可以调用的环节列表，可以通过鼠标拖 动的方式对环节进行添加： Input：输入环节 Output：输出环节 Lookup：查询环节 Transform：转化环节 Joins：连接环节 Scripting：脚本环节
2.2 Job 的主对象树和核心对象分别如下图：
3.kettle使用举例
3.1 建立转换
选中列表中的的“表输入”、“表输出”、“插入/更新”，拖拽到 右侧工作区。鼠标选中节点键盘按shift键，拖拽即可连线。下图是一 个转换，有两个动作，一是直接从数据源表同步数据到目标表，一是 检查源表的插入和更新，同步到目标表。
黑色线为生效，灰色线为失效，节点和连接可双击进行编辑
双击表输入可预览数据是否正确。
双击编辑表输出如下:
Hale Waihona Puke 要获取的字段设置如下所示：
点击输入字段映射进行字段选择。
选择要用的字段后点确定，注意字段的约束条件。
编辑好后点击上面的执行即可。
执行完成后可观看下方的日志
双击编辑“插入/更新”动作。
然后点击确定
执行前，在源库里加条新纪录。确定作业执行正常后可以保存作业。
kettle 组件讲解
kettle 组件讲解Kettle 组件讲解Kettle 是一个开源的ETL（Extract-Transform-Load）工具，也是Pentaho Data Integration（PDI）的一部分。
它提供了一种简单而强大的方法来从不同的数据源提取数据，进行转换和加载到目标系统中。
在本文中，我们将详细讲解Kettle的组件及其功能。
1. 数据输入组件Kettle提供了多种数据输入组件，包括文本文件输入、数据库表输入、Excel文件输入等。
这些组件使得从不同的数据源中提取数据变得简单。
例如，文本文件输入组件可以从文本文件中读取数据，并将其发送到下一个步骤进行处理。
2. 数据输出组件Kettle同样提供了多种数据输出组件，例如文本文件输出、数据库表输出、Excel文件输出等。
这些组件可以将数据加载到不同的目标系统中。
例如，数据库表输出组件可以将数据写入到数据库表中。
3. 转换组件转换组件是Kettle中最重要的组件之一。
它提供了多种转换操作，例如字段计算、数据过滤、数据合并等。
通过这些组件，我们可以对数据进行各种各样的转换操作，以满足特定的需求。
4. 数据清洗组件数据清洗是数据转换过程中的重要一环。
Kettle提供了多种数据清洗组件，例如去重组件、空值处理组件、格式转换组件等。
这些组件可以帮助我们清洗数据，提高数据的质量。
5. 聚合组件聚合组件是Kettle中的另一个重要组件。
它可以对数据进行聚合操作，例如求和、计数、平均值等。
通过聚合组件，我们可以快速计算出需要的统计结果。
6. 数据输出组件除了数据加载到目标系统外，Kettle还提供了多种数据输出组件，例如邮件输出组件、文件输出组件等。
这些组件可以将转换后的数据以不同的方式输出，以满足不同的需求。
7. 调度组件Kettle的调度组件可以帮助我们实现定时执行任务的功能。
通过调度组件，我们可以设置任务执行的时间、频率以及其他相关参数。
这样，我们就可以实现自动化地执行数据转换任务。
kettle公式组件
kettle公式组件摘要：1.介绍Kettle 公式组件的概述2.Kettle 公式组件的类型3.Kettle 公式组件的使用方法4.Kettle 公式组件的常见问题及解决方法5.Kettle 公式组件在数据处理中的应用案例正文：Kettle 是一个开源的数据集成工具，广泛应用于数据仓库和ETL 过程。
在Kettle 中，公式组件是用于执行各种数据处理任务的关键元素。
本文将详细介绍Kettle 公式组件的概述、类型、使用方法以及在数据处理中的应用案例。
1.介绍Kettle 公式组件的概述Kettle 公式组件，也称为Kettle 表达式，是在Kettle 中用于处理数据的一种功能强大的工具。
通过使用公式组件，用户可以对数据进行各种计算和转换操作，例如聚合、分组、排序和筛选等。
公式组件支持多种数据处理语言，如SQL、Java 和Python 等，方便用户根据实际需求选择合适的方法进行数据处理。
2.Kettle 公式组件的类型Kettle 公式组件主要分为以下几类：- 聚合函数：如求和、平均值、最大值和最小值等。
- 数学函数：如加法、减法、乘法和除法等。
- 比较函数：如大于、小于、等于和不等于等。
- 逻辑函数：如AND、OR、NOT 等。
- 文本函数：如字符串拼接、替换、截取等。
- 时间函数：如获取当前时间、日期格式转换等。
3.Kettle 公式组件的使用方法使用Kettle 公式组件时，用户需要在设计器中选择相应的组件，将其拖放到工作表中。
然后，用户可以双击组件或编辑公式栏中的公式以打开公式编辑器，在编辑器中输入所需的公式。
在公式中，可以调用各种内置函数，如SUM、AVG 等，以及自定义函数。
此外，用户还可以使用变量来存储计算结果，以便在后续的步骤中重复使用。
4.Kettle 公式组件的常见问题及解决方法在实际使用过程中，用户可能会遇到一些常见的問題，如公式计算结果不正确、组件无法识别输入数据等。
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常用组件
组件类型 （作业和转换）
Kettle 常用组件 Kettle 基本介绍
转换主要是针对数据的各种处理，一个转换里可以包含多个步骤（Step）。 作业是比转换更高一级的处理流程，一个作业里包括多个作业项（Job Entry）， 一个作业项代表了一项工作，转换也是一个作业项。 用户通过 Spoon 创建的转换、作业、数据库连接等可以保存在资源库和 XML 文件中。 转换文件以 ktr 为扩展名，作业文件以 kjb 为扩展名
Kettle 常用组件 Kettle 基本介绍
Kettle 常用组件 Kettle 基本介绍
Kettle 常用组件 Kettle 基本介绍
复制：把一份数据复制成多份，后面步骤各占一份。 分发：把一份数据平均分配给后面步骤
文件到表
Kettle 常用组件 Kettle 基本介绍
复制：把一份数据复制成多份，后面步骤各占一份。 分发：把一份数据平均分配给后面步骤
组件类型 （作业和转换）
Kettle 常用组件 Kettle 基本介绍
复制：把一份数据复制成多份，后面步骤各占一份。 分发：把一份数据平均分配给后面步骤
复制和分发
Kettle 常用组件 Kettle 常用组件 Kettle 基本介绍
Kettle 常用组件 Kettle 基本介绍
文件到表
ETL工具之Kettle
讲师：王慧君
目
Kettle常用组件
Kettle 常用组件 Kettle 基本介绍
菜单介绍
去
Kettle 常用组件 Kettle 基本介绍
Kettle 的 Spoon 设计器用来设计转换（Transformation）和作业（Job） 作业： 分串行执行和并行执行，串行执行是先执行完其中一条线再执行另一条线(图一) 并行是两条线同时执行，同一条线上的两个步骤会先执行前面的再执行后面的， 每个步骤执行结果分两种：true(成功)/false(失败),根据返回结果可以控制流程走向 (图二)
Kettle简介及使用
Kettle简介及使⽤1.1 ETL简介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。
市⾯上常⽤的ETL⼯具有很多，⽐如Sqoop，DataX，Kettle，Talend等，作为⼀个⼤数据⼯程师，我们最好要掌握其中的两到三种，这⾥我们要学习的ETL⼯具是Kettle！1.2.1 Kettle是什么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。
Kettle(现在已经更名为PDI，Pentaho Data Integration-Pentaho数据集成)。
1.2.2 Kettle的两种设计1.2.3 Kettle的核⼼组件1.2.4 Kettle特点2.1 Kettle下载2.2 Kettle安装部署2.2.1 概述在实际企业开发中，都是在本地Windows环境下进⾏kettle的job和Transformation开发的，可以在本地运⾏，也可以连接远程机器运⾏2.2.2 安装1) 安装jdk，版本建议1.8及以上2) 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) 双击Spoon.bat，启动图形化界⾯⼯具，就可以直接使⽤了2.3 Kettle界⾯简介2.3.1 ⾸页2.3.2 转换2.3.3 作业2.4 Kettle转换初次体验体验案例：将csv⽂件⽤Kettle转换成excel⽂件1）在Kettle中新建⼀个转换，然后选择转换下⾯的“csv⽂件输⼊”和“Excel输出”控件验.csv），然后点击下⾯的获取字段按钮，将我们需要的字段加载到kettle中3）按住键盘SHIFT键，并且点击⿏标左键将两个控件链接起来，链接时选择“主输出步骤”4）双击Excel输出控件，在弹出的设置框⾥设置⽂件输出路径和⽂件名称，然后点击上⾯的字段框，依次点击下⾯的获取字段和最⼩宽度，获取到输出字段。
史上最强Kettle培训教程(增加多场景)
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。
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使用+说明
2014/10/06
设置和坑[1]
• 需要配置pentaho-big-data-plugin 目录中的plugin.properties文件
▫ 把active.hadoop.configuration = 的值改成 hadp20
• mysql貌似连不上，需要把mysql-connector-java-***-bin.jar 放到lib目录中
Transformation举例二：支持hive表操作
• 支持Hive的表操作，结合使用hadoop file output 可以支持从关系型 数据库向hive表中导入数据
Transformation举例三：数据同步
Hyperbase 外表
改表的列的 顺序和类型
• 支持数据更新和同步
▫ 两张表的列的顺序和数据格式必须一模一样 ▫ 注意hyperbase id 为字典序，但RDB id则不一定
combined with transactions: This status table holds for all jobs/transformations all tables that need to be in a consistent state. For all tables the last processed keys (source/target) and the status is saved. Some tables might need compound keys depending on the ER-design. It is also possible to combine this approach with the own Kettle transformation log tables and the Dates and Dependencies functionality. There is an extended example in the Pentaho Data Integration for Database Developers (PDI2000C) course in module ETL patterns (Patterns: Batching, Transaction V - Status Table) • Snapshot-Based CDC • When no suitable time stamps or IDs are available or when some records might have been updated, you need the snapshot-based approach. Store a copy of the loaded data (in a table or even a file) and compare record by record. It is possible to create a SQL statement that queries the delta or use a transformation. Kettle supports this very comfortable by the Merge rows (diff) step. There is an extended example in the Pentaho Data Integration for Database Developers (PDI2000C) course in module ETL patterns (Pattern: Change Data Capture) • Trigger-Based CDC • Kettle does not create triggers in a database system and some (or most?) people don't like the trigger-based CDC approach because it introduces a further layer of complexity into another system. Over time it is hard to maintain and keep in sync with the overall architecture. But at the end, it depends on the use case and might be needed in some projects. There are two main options: • Create a trigger and write the changed data to a separate table • This table has a time stamp or sequenced ID that can be used to select the changed data rows. • Create a trigger and call Kettle directly via the Kettle API • This scenario might be needed in real-time CDC needs, so a Kettle transformation might be called directly from the trigger. Some databases support Java calls from a trigger (e.g. PL/Java for PostgreSQL or Oracle, see References below). • If you are using Hibernate to communicate with the database, you can use Hibernate event listeners as triggers (package summary). That way it would work with every database when you use standard SQL queries or HQL queries in the triggers. • Database Log-Based CDC • Some databases allow own CDC logs that can be analyzed. • Real-time CDC • So in case you need Real-time CDC, some of the above solutions will solve this need. Depending on the timing (how real-time or near-time) your needs are, you may choose the best suitable option. The trigger based call of Kettle is the most real-time solution. It is also possible to combine all of the above solutions with a continuously executed transformation (e.g. every 15 minutes) that collects the changed data.
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 正则表达式组件
kettle 正则表达式组件（最新版）目录1.Kettle 简介2.Kettle 正则表达式组件的作用3.Kettle 正则表达式组件的使用方法4.Kettle 正则表达式组件的优点5.Kettle 正则表达式组件的局限性正文一、Kettle 简介Kettle 是一款开源的数据集成工具，它可以帮助用户将不同来源的数据进行整合、转换和加载到目标数据存储中。
Kettle 支持多种数据源，如数据库、文件系统、API 等，同时也提供了丰富的数据处理功能，如数据过滤、排序、聚合等。
在 Kettle 中，用户可以通过拖拽式的方式设计数据处理流程，使得数据集成过程更加简单和直观。
二、Kettle 正则表达式组件的作用Kettle 正则表达式组件是 Kettle 中一个重要的数据处理组件，主要用于实现数据的正则表达式匹配和替换。
通过使用正则表达式组件，用户可以对数据中的特定字符串进行查找、替换或者提取，从而满足数据清洗、数据格式转换等需求。
三、Kettle 正则表达式组件的使用方法在 Kettle 中，用户可以通过以下步骤使用正则表达式组件：1.打开 Kettle，创建一个新的数据处理项目。
2.在 Kettle 的“Palette”中，找到“Text File Input”或“DatabaseTable Input”等数据源组件，将其拖放到画布上。
3.找到“Regular Expression”组件，将其拖放到数据源组件的输出端口上。
4.双击“Regular Expression”组件，打开“Regular Expression”对话框。
在此处，用户可以设置正则表达式的匹配和替换规则。
5.将“Regular Expression”组件的输出端口连接到下一个数据处理组件，如“File Output”或“Database Table Output”。
6.保存并运行 Kettle 项目，观察数据处理结果。
四、Kettle 正则表达式组件的优点1.易用性：Kettle 正则表达式组件提供了直观的图形化界面，用户无需编写复杂的正则表达式代码，只需通过拖拽和设置参数即可完成操作。
kettle 相关组件及基本流程
kettle 相关组件及基本流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor.I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!Kettle：探索其核心组件与基本流程Kettle，也被称为Pentaho Data Integration (PDI)，是一款强大的ETL（提取、转换、加载）工具，用于在各种数据源之间进行数据整合和迁移。
kettle 元数据注入组件的用法
kettle 元数据注入组件的用法Kettle元数据注入组件用于向Pentaho Data Integration（PDI）中的转换或作业添加元数据信息。
元数据注入组件可将额外的元数据添加到转换或作业中，以丰富其描述和使用。
使用Kettle元数据注入组件可以完成以下几个步骤：1.添加元数据源：首先，需要连接到元数据源，比如数据库或其他数据存储。
在PDI中，可以使用数据库连接组件（如Table Input）或其他适合的组件来连接到元数据源。
2.导入元数据字段：在转换或作业中，使用"Metadata injection"步骤。
通过该步骤，可以将元数据注入到转换或作业中的各个步骤或作业入口中。
3.配置元数据注入：在"Metadata injection"步骤中，需要选择要注入的元数据源、包含元数据的表格或视图，并指定用于链接元数据的键值。
4.注入元数据：配置完元数据注入步骤后，可以运行转换或作业。
在运行时，PDI将使用配置的元数据源连接到相应的数据库，并将指定的元数据注入到转换或作业中的每个步骤或作业入口。
额外的拓展包括：-元数据注入组件还可以与其他PDI组件结合使用，如"Table Output"或"Text Output"组件，以便将注入的元数据保存到文件或数据库中。
-元数据注入组件也可以在转换或作业的运行时动态地选择要注入的元数据源。
这样，可以根据运行时的条件或用户输入选择不同的元数据源。
-元数据注入组件还可以与数据验证、控制流或错误处理组件结合使用，以确保注入的元数据满足特定的业务规则和要求。
总之，Kettle元数据注入组件为用户提供了一个灵活且强大的方式来向PDI转换或作业添加额外的元数据信息，打开了数据操纵和处理的更多可能性。
kettle公式组件
kettle公式组件Kettle公式组件简介及使用方法Kettle是一种功能强大的开源ETL工具，可以用于提取、转换和加载数据，同时具备数据清洗和转换的能力。
Kettle的公式组件是其中的一个重要功能模块，可以帮助开发人员在数据转换过程中进行复杂的计算和数据处理操作。
本文将介绍Kettle公式组件的基本用法及示例。
一、Kettle公式组件简介Kettle公式组件是Kettle提供的一种强大的计算和数据处理工具，通过使用公式组件可以在数据转换过程中进行复杂的数学计算、字符串处理、逻辑判断等操作。
公式组件提供了丰富的表达式和函数，包括数学运算、字符串操作、日期处理、逻辑判断等，并且支持自定义函数的编写和使用，具备灵活性。
二、Kettle公式组件的使用方法1. 添加公式组件在Kettle的转换设计器中，选择要使用公式组件的步骤，右键点击鼠标，在弹出的上下文菜单中选择"编辑"，然后在打开的窗口中选择"公式"选项卡。
在公式选项卡中，可以看到公式组件的各个配置项。
2. 配置公式组件在公式选项卡中，需要配置以下几个关键项：(1) Formula field：定义一个新的字段名，用于保存计算结果。
(2) Formula：输入要计算的公式，可以使用Kettle提供的函数和操作符。
(3) Replace field content：选择是否用计算结果替换原有字段的内容。
(4) Result type：选择计算结果的数据类型。
3. 编写公式在Formula字段中，可以编写各种复杂的计算公式。
例如，可以进行数学运算、字符串处理、日期格式化、逻辑判断等操作，使用Kettle提供的函数和操作符。
以下是一些常用的示例：(1) 数学运算：使用"+", "-", "*", "/"等操作符进行加减乘除运算。
(2) 字符串处理：使用"concat"函数进行字符串拼接，使用"substring"函数进行字符串截取等。
kettle 正则表达式组件
kettle 正则表达式组件摘要：1.引言2.kettle 正则表达式组件介绍3.正则表达式的基本概念4.kettle 正则表达式组件的使用方法5.kettle 正则表达式组件的实践案例6.总结正文：1.引言Kettle 是一款非常强大的数据处理工具，可以满足各种复杂的数据处理需求。
在Kettle 中，正则表达式组件是一个非常实用的功能，可以帮助用户轻松处理各种复杂的数据匹配和替换任务。
本文将详细介绍Kettle 正则表达式组件的使用方法及其在实践中的应用案例。
2.kettle 正则表达式组件介绍Kettle 正则表达式组件位于"[Kettle]"菜单下，名为"[Regex]"。
该组件支持各种正则表达式的功能，如字符集、分组、选择等，可以满足用户在数据处理过程中对正则表达式的各种需求。
3.正则表达式的基本概念正则表达式（Regular Expression），又称正规表达式、规则表达式，是一种用于描述字符或字符串模式的强大工具。
它可以用来检查字符串是否符合某种模式，也可以用来替换字符串中的某些内容。
正则表达式的主要功能是通过对字符或字符串进行匹配和替换操作，实现对数据的高效处理。
4.kettle 正则表达式组件的使用方法在Kettle 中，正则表达式组件的使用方法非常简单。
首先，用户需要将需要处理的文本数据输入到组件的输入端口；然后，在组件的参数设置区域，用户可以设置正则表达式的相关参数，如字符集、分组、选择等；最后，用户将需要替换的目标文本数据输入到组件的输出端口。
在完成了这些设置之后，用户可以通过点击组件的"开始"按钮来执行正则表达式的匹配和替换操作。
5.kettle 正则表达式组件的实践案例下面，我们通过一个具体的实践案例来演示kettle 正则表达式组件的使用。
假设我们有一个包含以下内容的文本文件：```appleorangebananagrape```我们希望将文件中的所有英文单词替换为对应的中文翻译。
kettle excel writer详解
kettle excel writer详解Kettle是一款功能强大的开源ETL工具，被广泛应用于数据集成和数据转换领域。
其中，Kettle Excel Writer是Kettle的一个重要组件，专门用于将数据写入Excel文件。
在本文中，我们将详细介绍Kettle Excel Writer的使用方法和相关特性。
一、Kettle Excel Writer简介Kettle Excel Writer是Kettle的一个输出组件，用于将数据写入Excel文件。
它支持多种Excel格式，包括XLS和XLSX，并提供了丰富的配置选项，使用户能够灵活地定制导出的Excel文件。
二、Kettle Excel Writer的安装和配置1. 安装Kettle首先，我们需要下载和安装Kettle工具。
通过官方网站或者开源社区可以获取到最新的Kettle版本，并按照安装指南进行安装。
2. 导入Excel Writer插件Kettle Excel Writer插件通常是作为可选组件提供的，需要手动导入才能使用。
在Kettle工具的插件管理界面中，找到Excel Writer插件并进行导入。
3. 配置Excel Writer在Kettle的工作流程中，将Excel Writer组件拖入到需要输出Excel 的步骤中。
然后通过双击组件，进入配置界面。
在配置界面中，我们可以设置输出的Excel文件路径、文件名、Sheet名称等基本信息。
同时，还可以指定所需写入的列和对应的数据来源。
三、Kettle Excel Writer的高级功能除了基本的配置选项外，Kettle Excel Writer还提供了一些高级功能，帮助用户更加灵活和高效地使用该组件。
1. 样式设置Kettle Excel Writer允许用户自定义输出的Excel样式。
通过配置界面中的样式选项，可以设置字体、颜色、边框等样式属性，使得导出的Excel文件具有更好的可读性和美观性。
kettle公式组件
kettle公式组件Kettle是一种用于数据集成和转换的开源工具，也被称为Pentaho Data Integration（PDI）。
它提供了一个可视化的界面，使用户能够通过拖放和连接组件来设计和执行数据集成和转换任务。
在Kettle中，公式组件是一个非常重要的组件，用于执行各种数据操作和转换。
公式组件允许用户使用一种类似于编程语言的语法来创建和执行数据转换的计算逻辑。
它提供了丰富的函数和操作符，可以进行数学计算、字符串处理、日期操作、条件判断等等。
下面我将从多个角度介绍Kettle公式组件的特点和使用方法。
1. 灵活的数据转换，Kettle公式组件可以在数据流中对字段进行各种计算和转换操作，例如对数值字段进行加减乘除运算，对字符串字段进行拼接或截取，对日期字段进行格式化或计算等。
它提供了丰富的函数和操作符，可以满足各种数据转换的需求。
2. 数据清洗和处理，公式组件可以用于数据清洗和处理，例如去除重复值、替换空值、格式化数据等。
它可以根据条件判断来处理数据，例如根据某个字段的值进行分支处理，或者根据多个字段的值进行复杂的逻辑判断。
3. 表达式和函数，Kettle公式组件支持使用表达式和函数来进行数据计算和转换。
用户可以使用各种数学运算符（如加减乘除、求余等）和逻辑运算符（如与或非等），还可以使用各种内置函数（如字符串处理函数、日期函数、条件函数等）来完成复杂的数据操作。
4. 可视化设计和调试，Kettle提供了一个可视化的界面，用户可以通过拖放和连接组件来设计和配置数据转换任务。
在公式组件中，用户可以直接在界面上编写和编辑表达式，实时预览计算结果，并且可以通过调试模式来逐步执行和调试数据转换过程，方便排查错误和验证结果。
5. 扩展性和定制化，Kettle公式组件支持用户自定义函数和表达式，用户可以根据自己的需求编写和添加自定义函数，以满足特定的数据处理需求。
此外，Kettle还提供了各种插件和扩展机制，用户可以根据需要扩展和定制Kettle的功能。
KETTLE组件介绍与使用
KETTLE组件介绍与使用KETTLE组件介绍与使用4、1 Kettle使用Kettle提供了资源库得方式来整合所有得工作,;1)创建一个新得transformation,点击保存到本地路径,例如保存到D:/etltest下,保存文件名为Trans,kettle默认transformation文件保存后后缀名为ktr;2)创建一个新得job,点击保存到本地路径,例如保存到D:/etltest下,保存文件名为Job,kettle 默认job文件保存后后缀名为kjb;4、2 组件树介绍4、2、1Transformation 得主对象树与核心对象分别如下图:Transformation中得节点介绍如下:Main Tree:菜单列出得就是一个transformation中基本得属性,可以通过各个节点来查瞧。
DB连接:显示当前transformation中得数据库连接,每一个transformation得数据库连接都需要单独配置。
Steps:一个transformation中应用到得环节列表Hops:一个transformation中应用到得节点连接列表核心对象菜单列出得就是transformation中可以调用得环节列表,可以通过鼠标拖动得方式对环节进行添加:Input:输入环节Output:输出环节Lookup:查询环节Transform:转化环节Joins:连接环节Scripting:脚本环节4、2、2 Job 得主对象树与核心对象分别如下图:Main Tree菜单列出得就是一个Job中基本得属性,可以通过各个节点来查瞧。
DB连接:显示当前Job中得数据库连接,每一个Job得数据库连接都需要单独配置。
Job entries/作业项目:一个Job中引用得环节列表核心对象菜单列出得就是Job中可以调用得环节列表,可以通过鼠标拖动得方式对环节进行添加。
每一个环节可以通过鼠标拖动来将环节添加到主窗口中。
并可通过shift+鼠标拖动,实现环节之间得连接。
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KETTLE组件介绍与使用
4.1 Kettle使用
Kettle提供了资源库的方式来整合所有的工作，；
1）创建一个新的transformation，点击保存到本地路径，例如保存到D:/etltest下，保存文件名为Trans，kettle默认transformation文件保存后后缀名为ktr；
2）创建一个新的job，点击保存到本地路径，例如保存到D:/etltest下，保存文件名为Job，kettle默认job文件保存后后缀名为kjb；
4.2 组件树介绍
4.2.1Transformation 的主对象树和核心对象分别如下图：
Transformation中的节点介绍如下：
Main Tree：菜单列出的是一个transformation中基本的属性，可以通过各个节点来查看。
DB连接：显示当前transformation中的数据库连接，每一个transformation的数据库连接都需要单独配置。
Steps：一个transformation中应用到的环节列表
Hops：一个transformation中应用到的节点连接列表
核心对象菜单列出的是transformation中可以调用的环节列表，可以通过鼠标拖动的方式对环节进行添加：
Input：输入环节
Output：输出环节
Lookup：查询环节
Transform：转化环节
Joins：连接环节
Scripting：脚本环节
4.2.2 Job 的主对象树和核心对象分别如下图：
Main Tree菜单列出的是一个Job中基本的属性，可以通过各个节点来查看。
DB连接：显示当前Job中的数据库连接，每一个Job的数据库连接都需要单独配置。
Job entries/作业项目：一个Job中引用的环节列表
核心对象菜单列出的是Job中可以调用的环节列表，可以通过鼠标拖动的方式对环节进行添加。
每一个环节可以通过鼠标拖动来将环节添加到主窗口中。
并可通过shift+鼠标拖动，实现环节之间的连接。
4.3使用举例1
4.3.1建立转换
选中列表中的的“表输入”、“表输出”、“插入/更新”，拖拽到右侧工作区。
鼠标选中节点键盘按shift键，拖拽即可连线。
下图是一个转换，有两个动作，一是直接从数据源表同步数据到目标表，一是检查源表的插入和更新，同步到目标表。
黑色线为生效，灰色线为失效，节点和连接可双击进行编辑。
可预览数据是否正确。
双击编辑表输出动作。
操作的数据库名要获取的字段设置如下所示：
点击“Enter field mapping/输入字段映射”进行字段选择。
选择要用的字段后点确定，注意字段的约束条件。
编辑好后点击上面的执行即可。
左侧参数暂不说明，执行完成后可以观看下方的日志。
双击编辑“插入/更新”动作。
然后点击运行。
执行前，在源库里加条新纪录。
确定作业执行正常后可以保存作业，如保存路径到本地磁盘地址C:\ etl2.ktr。
4.3.2建立执行的JOB/作业
建立JOB的前提是有可以完整执行的作业，上面步骤定制的作业进行保存。
从左侧列表拖拽“START”，“Success”，“转换”，“发送邮件”到工作区并连接，如下图。
然后双击“START”动作进行编辑。
然后双击编辑“Transformation”活动。
转换文件名选择上一步编辑好的.ktr文件
双击发送邮件，参数设置如下：
编辑完成后直接点击运行即可。
运行后查看日志。
当任务执行以后可以查看相对应的日志，也可自行配置日志。
4.4使用举例2
本例是完成读取目录下的.log文件，找出其中包含错误代码的行，并统计个数4.4.1新建Transformation
本例所用到的步骤和组件如下图所示：
连接图如下所示：
a)获取文件名设置如下：
其中已选择的文件名称的变量都需要手写输入，可以点击显示文件名和预览记录检查是否配置正确。
b)文本文件输入设置如下：
文本文件输入选项中选择从上一步骤获取文件名，其中在输入里的字段被当做文件名一栏输入uri，步骤读取的文件名来自填写获取文件名2
内容选项卡的设置如下：
文件类型选择CSV，分隔符自己定义，格式为mixed，编码方式选择UTF-8
字段选项可设置如下：
需要手写输入str名称，设置类型为String
c)获取字符串设置如下：
d)测试脚本设置如下
其中可以点击获取变量和测试脚本来测试脚本的正确性
点击测试脚本界面如下：
脚本代码由JavaScript编写
e)聚合记录
聚合记录就是将上一步的结果进行聚合，这里的名称字段是点击获取字段获取的，而不是自己输入的，new name一列是制定新名字，可以自己输入填写，
f)文本文件输出
文本文件的输出设置如下，
其中字段属性的设置名称字段是点击获取字段自动获取的，不是输入的，设置如下
g)运行日志显示如下：
4.4.2建立Job
Job的建立于4.3中方法一样，用到的组件如下所示
转换组件设置如下：
将上一步保存的*.ktr添加到转换名文件路径中
点击运行按钮:
生成日志如下所示：
（注：文档可能无法思考全面，请浏览后下载，供参考。
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