kettle入门例子大全
kettle多表关联循环分页迁移数据的完整例子
kettle多表关联循环分页迁移数据的完整例子摘要：I.简介- 介绍Kettle- 介绍多表关联循环分页迁移数据II.完整例子- 实例演示- 步骤详解1.准备工作2.创建源表和目标表3.创建多表关联4.设置循环分页5.执行迁移III.总结- 回顾完整例子- 强调Kettle 在数据迁移中的重要性正文：I.简介Kettle 是一款非常强大的开源ETL 工具，它可以实现数据的抽取、转换和加载，广泛应用于数据仓库和业务系统之间的数据迁移。
在实际应用中，我们经常会遇到需要对多表进行关联查询并进行分页迁移的情况，这时就需要用到Kettle 的多表关联循环分页迁移数据功能。
II.完整例子下面我们将通过一个完整的例子，详细介绍如何使用Kettle 实现多表关联循环分页迁移数据。
1.准备工作首先，我们需要安装并配置好Kettle，然后创建一个转换任务。
在转换任务中，添加一个“开始”步骤，用于启动整个迁移过程。
2.创建源表和目标表接下来，我们需要创建源表和目标表。
源表用于存储待迁移的数据，目标表用于存储迁移后的数据。
在此步骤中，我们创建两个表，分别为源表SOURCE_TABLE 和目标表TARGET_TABLE。
3.创建多表关联在Kettle 中，我们可以通过创建多表关联来实现多表之间的关联查询。
在此步骤中，我们将创建一个多表关联，连接源表SOURCE_TABLE 和其他相关表。
4.设置循环分页为了实现循环分页，我们需要使用Kettle 的“循环”步骤。
在循环中，我们可以设置分页参数，如分页大小、当前页码等。
在每次循环中，我们将根据分页参数从源表SOURCE_TABLE 中获取数据，并进行关联查询。
5.执行迁移在完成以上步骤后，我们可以执行整个迁移过程。
在执行过程中，Kettle 会将源表SOURCE_TABLE 中的数据按照多表关联查询的结果，分页迁移到目标表TARGET_TABLE 中。
III.总结通过以上完整例子，我们可以看到Kettle 在多表关联循环分页迁移数据方面的强大功能。
kettle 案例
kettle 案例【原创版】目录1.Kettle 简介2.Kettle 的功能与应用3.Kettle 的优势与局限性4.Kettle 案例分析5.Kettle 的未来发展前景正文1.Kettle 简介Kettle 是一款开源的数据集成工具，主要用于数据提取、转换和加载（ETL）过程。
它支持各种数据源和目标，包括数据库、Web 服务、文本文件等，并具有丰富的数据转换功能，如数据过滤、排序、聚合等。
Kettle 可以帮助用户简化复杂的数据集成任务，提高数据处理的效率和准确性。
2.Kettle 的功能与应用Kettle 的主要功能包括以下几个方面：（1）数据源连接：Kettle 支持多种数据源，如数据库、Web 服务、文本文件等，可以方便地连接到各种数据源进行数据处理。
（2）数据转换：Kettle 提供了丰富的数据转换功能，如数据过滤、排序、聚合等，可以满足各种复杂的数据处理需求。
（3）数据集成：Kettle 支持将多个数据源的数据集成到一起，便于进行数据分析和挖掘。
（4）任务调度：Kettle 可以根据业务需求，设置数据处理的时间、频率等，实现自动化的任务调度。
3.Kettle 的优势与局限性Kettle 的优势主要体现在以下几个方面：（1）开源免费：Kettle 是一款开源的数据集成工具，用户可以免费使用，降低了企业的成本。
（2）功能丰富：Kettle 支持多种数据源和目标，具有丰富的数据转换功能，可以满足各种复杂的数据处理需求。
（3）易用性强：Kettle 的界面友好，操作简单，用户可以快速上手。
然而，Kettle 也存在一些局限性，如性能较低、处理大数据量时效率不高等。
4.Kettle 案例分析以某企业为例，由于业务发展需要，需要将多个部门的数据进行整合，以便进行数据分析和决策。
采用 Kettle 后，可以方便地连接到各个部门的数据源，进行数据提取、转换和加载，最终实现数据的统一管理和分析。
5.Kettle 的未来发展前景随着大数据、云计算等技术的发展，数据集成需求越来越大。
(完整版)kettle入门例子大全
Kettle 培训技术文档0507Etl 介绍ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于金融IT 来说，经常会遇到大数据量的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。
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。
kettle 部署运行将kettle2.5.1文件夹拷贝到本地路径，例如D 盘根目录。
双击运行kettle文件夹下的spoon.bat文件，出现kettle欢迎界面：稍等几秒选择没有资源库，打开kettle主界面创建transformation，job点击页面左上角的创建一个新的transformation，点击保存到本地路径，例如保存到D:/etltest下，保存文件名为EtltestTrans，kettle默认transformation 文件保存后后缀名为ktr点击页面左上角的创建一个新的job，点击保存到本地路径，例如保存到D:/etltest下，保存文件名为EtltestJob，kettle默认job文件保存后后缀名为kjb 创建数据库连接在transformation页面下，点击左边的【Main Tree】，双击【DB连接】，进行数据库连接配置。
connection name自命名连接名称Connection type选择需要连接的数据库Method of access选择连接类型Server host name写入数据库服务器的ip地址Database name写入数据库名Port number写入端口号Username写入用户名Password写入密码例如如下配置：点击【test】，如果出现如下提示则说明配置成功点击关闭，再点击确定保存数据库连接。
Kettle入门教程
Kettle入门教程最近做的项目用到了ETL工具Kettle，这个工具相当好用，可以将各种类型数据作为数据流，经过处理后再生成各种类型的数据。
正如其名“水壶”，将各个地方的水倒进水壶里，再用水壶倒入不同的容器。
不过一来初学乍用，二来对此任务不是很感兴趣，研究的不是很深入，可能是以一种不科学的方法使用的，但观教程，常用的内容似乎也涉及到了，并且Y大说过，要善于总结，于是有了这篇，作为入门说明吧。
一、下载与安装官网地址大概700~800M，下载好解压缩即可。
当然，要求JDK环境（似乎有自带）二、任务(.kjb)与转换(.ktr)Kettle工具的主界面-作业简单地说，一个转换就是一个ETL的过程，而作业则是多个转换、作业的集合，在作业中可以对转换或作业进行调度、定时任务等（据说定时不好用，可以通过其他方式，比如linux的crontab命令，不过实际使用中，这个指令也不大好使，有待查看日志探明原因。
）我在实际过程中，写的流程不是很复杂，当数据抽取需要多步骤时，分成多个转换，在集合到一个作业里顺序摆放，然后执行即可，不放到作业里的话，要对多个转换依次执行命令，比较麻烦。
三、煎锅、勺子、厨房是不是莫名其妙，以为走错了片场？然而这是几个重要的工具名称。
1）勺子－Spoon.bat/spoon.sh图形界面工具，就是启动上图主界面的命令行。
这个界面应该是JavaFX做的。
这个用来在有图形界面的系统下写任务（如何通过命令行写我不知道，并且我怀疑没有这个可能……），如Windows，写好后，也可以通过该工具进行执行，调试。
这个工具最大的问题是启动很慢，并且如果修改了数据库连接的配置，只有重新启动才能生效了。
这时候就体现了命令行的优越性。
转换窗口简单的转换示例左边有很多控件可供选择，上图展示了我在使用中经常用到的几个控件。
•执行SQL脚本：可以直接在控件里写SQL，并指定执行的库。
•表输入：通过查询数据库的表来获取输入数据流。
kettle案例 综合案例 构建dvd
kettle案例综合案例构建dvd
构建DVD租赁商店数据仓库是一个复杂的过程，需要综合运用Kettle工具和相关数据表。
下面是一个简单的案例介绍：
首先，需要了解数据库sakila中包含的16张数据表，包括actor（演员）表、address （地址）表、category（类别）表等。
然后，使用Kettle工具将数据加载到日期维度表dim_date 中。
具体步骤如下：
1. 创建一个转换load_dim_date，并添加生成记录控件、增加序列控件、JavaScript 代码控件、表输出控件以及Hop跳连接线。
2. 配置生成记录控件，在“限制”处添加生成的日期，默认为10，这里改为3650，即生成10年的日期（10*365）；在“字段”框添加字段language（语言）、country_code（国家码）、initial_date（初始化的日期），对生成的日期进行初始化。
最后，将DVD租赁商店的数据与维度表进行关联和分析，以构建一个完整的数据仓库。
kettle 例子 -回复
kettle 例子-回复1. 早晨起床后，使用电热水壶快速烧开水，沏一杯浓郁的咖啡或茶，为新的一天带来美好的开始；2. 下午茶时，迫不及待地倒入沸腾的水，给茶叶注入活力，享受一杯清香的温热茶水；3. 家庭聚会时，方便地用电热水壶煮沸水准备泡面、煮稀饭，或是为烧烤食材提供热水；4. 在户外野餐、露营时，电热水壶可以为旅行者提供热饮和食物准备的便利。
烧水步骤：1. 准备：首先，确保电热水壶的插头已连接好并插入电源插座；然后将水壶置于水平台上，确保水壶底部和加热底盘完全接触；2. 填水：打开水壶的盖子，使用自来水龙头从瓶口缓缓注入适量的水，注意不要超过电热水壶的最高水位线；3. 关盖：轻轻地合上水壶盖子，确保盖子完全密闭并严密贴合，以免水汽外泄；4. 接通电源：确认操作无误后，将电热水壶的插头插入电源插座，并按下烧水按钮，此时水壶的指示灯会点亮，表示开始加热；5. 等待煮沸：电热水壶的加热速度通常很快，一般只需数分钟就能烧开水，期间可以利用等待时间做其他事情；6. 沸水提示：当水壶内的水完全煮沸后，电热水壶会自动断电，并发出“滴滴滴”的提示音，同时指示灯也会熄灭；7. 取用：轻轻地将水壶从电源插座上拔下，然后拿着手柄将整个水壶从加热底座上取下，小心地避免触碰到水壶的热表面；8. 倒水：将烧开的水倒入水杯或茶壶等容器中，注意别碰到热水以免烫伤自己；9. 关机：使用完毕后，记得将电热水壶的开关归位，关闭电源插座，并等待水壶完全冷却后清洗。
电热水壶的使用要点：1. 清洗：使用前要确保电热水壶内外干净卫生，可使用中性洗洁剂轻轻清洗，并及时擦干，注意避免水滴残留在加热底部；2. 插拔：在使用时，要轻轻插拔水壶的电源插头，避免将其硬拔或用力过大导致损坏；3. 保养：长期使用后，应注意检查电热水壶的线路和底座是否出现老化、翘曲等现象，如有需要及时更换，确保使用安全。
总结：电热水壶在现代生活中是一个不可或缺的小家电。
Kettle5.某使用步骤带案例解析详细版
Kettle5.某使用步骤带案例解析详细版Kettle使用方法介绍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1.安装JDK（略）2.测试JDK安装成功（略）3.运行KettleWindows下找到$KETTLE_HOME/spoon.dat，双击运行欢迎界面如下图所示：4、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。
kettle系列教程二
kettle系列教程二1、H ello World 示例通过这个例子，介绍kettle的一些基础知识及应用：⏹使用Spoon工具⏹转换的创建⏹步骤及连线⏹预定义变量⏹在Spoon中预览和执行⏹使用pan工具在终端窗口执行转换概述我们要实现的目标是：通过一个包含人名称的CSV文件，创建一个XML文件，内容是针对每个人添加上问候。
如果csv文件内容如下：last_name, nameSuarez,MariaGuimaraes,JoaoRush,JenniferOrtiz,CamilaRodriguez,Carmenda Silva,Zoe则输出的XML文件内容如下：- <Rows>- <row><msg>Hello, Maria!</msg></row>- <row><msg>Hello, Joao!</msg></row>- <row><msg>Hello, Jennifer!</msg></row>- <row><msg>Hello, Camila!</msg></row>- <row><msg>Hello, Carmen!</msg></row>- <row><msg>Hello, Zoe!</msg></row></Rows>我们要设计的第一个转换就是创建由csv文件生成一个问候XML文件。
转换是由步骤和连接组成，这些步骤和连接构成数据流，因此转换是基于数据流的。
环境准备开始设计一个转换之前，我们先创建一个文件夹Tutorial，我们将保存所有的文件到该文件夹中，然后创建一个csv文件，内容就是前面人员信息，你可以复制到文本文件中，然后命名为list.csv。
【一】Kettle零基础从入门到实践（实现kettle循环自增，超详细，一步一步）
【一】Kettle零基础从入门到实践（实现kettle循环自增，超详细，一步一步）一、本文主要处理的几个方面问题（可以根据自己需求选择需要用到的内容查看）：1、Kettle循环的使用；2、Kettle从MySQL读输入数据控件的使用；3、Kettle导出Excel控件的使用；4、时间日期的循环自增；二、涉及到的Kettle控件：1、设置变量控件：用于实现设置循环的起始、终止时间；2、检验字段的值控件：用于判断循环的条件，决定循环是否继续进行，还是退出循环；3、转换控件：用于业务数据的“转换”操作处理，比如查询数据并导出excel，以及时间自增的实现；4、获得变量控件：用于获取作业中其他控件传来的变量；5、增加序列控件：用于控制自增的步长，以及自增的终点；6、计算器控件：用于把从“增加序列”控件获取来的步长及终点，做计算，得到自增后的数值或日期等等；7、设置环境变量控件：用于设置变量，这里用来把自增后的值重新赋值给对应的变量；8、表输入控件：用于把MySQL数据库里的数据读出来；9、Microsoft Excel输出控件：用于把得到的数据导入到Excel存储；三、正式开始写Kettle程序！第一部分：主作业的设计及实现：1、梳理通自己需要实现的作业的整个流程：如下图所示，首先新建一个“作业”，根据自己的需求，把需要用到的组件拉出来（不知道自己需要用什么组件可以把鼠标悬停看看介绍，或者拉一个出来写demo遛一遛，再或者直接百度自己的需求，看别人用什么组件实现），然后按照需要执行的顺序，连接在一起（连接操作：按住shift键，然后鼠标从头组件按住，拉向要指向的组件即可），组件的名字都是可以自己定义的，如下图，根据自己实现的功能，给组件定义一个显而易懂的名字即可。
注：每一个Hops即连接控件之间的连线，点击他们的时候都可以使之”生效“、”失效“，或者改变它的状态，如”绿色的对勾“、”红色的叉“。
2、起始终止时间设置（设置变量控件）：设置的起始时间为整个循环的起点，终止时间为整个循环的终点，根据自己需要定义值或者变量即可。
Kettle使用手册及测试案例
一、【kettle】window安装与配置1、下载kettle包，并解压2、安装jdk，并配置java环境a).打开我的电脑--属性--高级--环境变量b).新建系统变量JA V A_HOME和CLASSPATH变量名：JA V A_HOME变量值：C:\Program Files\Java\jdk1.7.0[具体路径以自己本机安装目录为准]变量名：CLASSPATH变量值：.;%JA V A_HOME%\lib\dt.jar;%JA V A_HOME%\lib\tools.jar;c). 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：%JA V A_HOME%\bin;%JA V A_HOME%\jre\bin;3、配置kettle环境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-integration4、启动spoonWindows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.sh二、使用Kettle同步数据同步数据常见的应用场景包括以下4个种类型：➢ 只增加、无更新、无删除➢ 只更新、无增加、无删除➢ 增加+更新、无删除➢ 增加+更新+删除只增加、无更新、无删除对于这种只增加数据的情况，可细分为以下2种类型：1) 基表存在更新字段。
通过获取目标表上最大的更新时间或最大ID，在“表输入”步骤中加入条件限制只读取新增的数据。
2) 基表不存在更新字段。
通过“插入/更新”步骤进行插入。
插入/更新步骤选项：只更新、无增加、无删除通过“更新”步骤进行更新。
kettle使用教程(超详细)
以一个具体的数据仓库建设项目为例，介绍如何使用Kettle进行数据仓库的建设和实践 。
案例三：实时数据处理流程设计
01
实时数据处理概念介 绍
实时数据处理是指对实时生成的数据 进行即时处理和分析，以满足实时决 策和监控的需求。
02
Kettle实现实时数据 处理流程
Kettle支持实时数据流的处理和分析 ，可以通过设计实时数据处理流程， 实现对实时数据的即时处理和分析。
介绍Kettle插件开发的基础知识 ，包括插件结构、开发环境和API 使用等。
说明如何将自定义插件集成到 Kettle中，并在实际作业中使用 插件提供的功能。
Kettle在大数据领域应用
大数据处理流程
概述大数据处理的一般流程，包括数据采集、清洗、转换、分析和可 视化等环节。
Kettle在大数据处理中的角色
问题3
ETL任务执行失败。
解决方案
查看任务执行日志，定位错误信息。根据错误信息检查 ETL任务配置和数据源数据是否存在问题。修复错误后 重新运行任务。
02
Kettle界面与基本操作
Chapter
界面布局及功能介绍
01
02
03
主界面
包括菜单栏、工具栏、左 侧的资源浏览器和右侧的 工作区。
资源浏览器
01
3. 运行Kettle启动脚本（spoon.sh或 spoon.bat），启动Kettle图形化界面。
03
02
2. 配置Java环境变量，确保系统中已安装 Java并正确配置了JAVA_HOME环境变量。
04
4. 在Kettle界面中，配置数据源和数据目 标连接信息。
5. 创建ETL任务，拖拽组件进行连接和配 置。
kettle的案例
kettle的案例
1. 电热水壶
一个常见的kettle案例就是电热水壶。
这种kettle使用电力加热水，可以快速将水加热到沸腾的温度。
用户只需将水倒入水壶，按下开关，水壶就会开始加热。
一些电热水壶还配有温度控制器，用户可以选择不同的加热温度，以适应不同的饮品或烹饪需求。
这种kettle非常方便，适用于家庭、办公室和旅行等场合。
2. 燃气热水瓶
另一个kettle的案例是燃气热水瓶。
这种kettle使用燃气作为热源，通过热交换器将水加热。
用户只需打开燃气阀门，点燃火源，燃气热水瓶就会开始加热水。
一些燃气热水瓶还配有温度控制器和定时器，用户可以自定义加热温度和时间。
这种kettle适用于没有电力供应的地区或户外使用。
3. 电子壶
另一个kettle的案例是电子壶。
这种kettle主要用于煮茶或咖啡。
它通常具有预设的煮茶或咖啡程序，可以根据不同的茶叶或咖啡豆种类选择适当的温度和时间。
用户只需将水和茶叶或咖啡豆放入壶中，选择适当的程序，电子壶就会自动完成煮茶或咖啡的过程。
这种kettle非常方便，可以确保茶或咖啡的品质和口感。
总结：
kettle的案例包括电热水壶、燃气热水瓶和电子壶。
这些kettle都
具有加热水的功能，但使用不同的热源和加热方式。
它们在不同的场合和用途下都发挥着重要的作用，为用户提供了便利和舒适的热水体验。
kettle 例子
kettle 例子Kettle（也称为Pentaho Data Integration）是一款开源的ETL （Extract, Transform, Load）工具，用于数据集成和数据转换。
它提供了一套直观且功能强大的图形化界面，使用户能够轻松地进行数据抽取、转换和加载操作。
下面是关于Kettle的十个例子，以展示其在数据集成和转换中的灵活应用。
1. 数据抽取：Kettle可以从各种不同的数据源中抽取数据，包括关系型数据库、文件（如CSV、Excel等）、Web服务和其他应用程序。
例如，可以使用Kettle从MySQL数据库中抽取销售数据。
2. 数据清洗：Kettle提供了丰富的数据清洗功能，可以处理数据中的重复值、缺失值、异常值等。
例如，可以使用Kettle清洗电子商务网站的用户数据，去除重复的用户记录并填补缺失的信息。
3. 数据转换：Kettle可以对抽取的数据进行各种转换操作，如数据格式转换、字段拆分合并、数据计算等。
例如，可以使用Kettle 将订单金额从美元转换为欧元，并计算订单总价。
4. 数据集成：Kettle可以将多个数据源的数据集成到一起，创建一个统一的数据视图。
例如，可以使用Kettle将来自不同地区的销售数据整合到一个数据仓库中，以便进行全局销售分析。
5. 数据加载：Kettle可以将转换后的数据加载到目标数据库或文件中。
例如，可以使用Kettle将清洗和转换后的数据加载到Oracle数据库中，以供进一步分析和报告。
6. 数据分析：Kettle可以与其他数据分析工具（如Pentaho BI）集成，实现更复杂的数据分析和报告功能。
例如，可以使用Kettle 将销售数据加载到Pentaho BI中，创建交互式的销售分析仪表板。
7. 定时任务：Kettle可以配置定时任务，自动执行数据集成和转换操作。
例如，可以使用Kettle每天凌晨自动抽取和清洗前一天的销售数据。
8. 并行处理：Kettle支持并行处理，可以同时处理多个数据源和转换操作，提高数据处理效率。
kettle 例子
kettle 例子
以下是一个使用Kettle进行数据同步的案例：
1. 配置表的设计：创建TM_ETL_TABLE表用于保存要增量同步的表的基本信息，包括表名、调度状态、表数据更新时间和记录更新时间。
2. 同步数据的流程开发：
2.1 更新元数据表的状态并获取表更新时间：将TM_ETL_TABLE表中的IS_RUN字段更新为0，表示开始同步数据，并将UPDATE_TIME字段初始化为'1970-01-01'，表示要拉取所有的数据。
2.2 加载数据到中间表：使用表输入控件将数据插入到STAGING_TM_BOOK表中，并根据前面的更新时间变量获取增量数据，勾选上“替换SQL语句中的变量”。
2.3 加载数据到目标表：编写三段脚本，根据主键ID清空目标表数据，然后将数据插入到目标表，最后更新TM_ETL_TABLE表中的记录状态。
在实际应用中，你可以根据具体的业务需求和数据情况来调整和优化Kettle的使用方式。
如果你还有其他问题，请随时向我提问。
kettle实操案例
kettle实操案例Kettles are an essential appliance in many households around the world. They are used to boil water for making tea, coffee, or otherhot beverages. The convenience and efficiency of a kettle make it a popular choice for those who enjoy a hot drink.电热水壶是许多家庭必不可少的家用电器之一。
它们被用来烧水，用于冲茶、咖啡或其他热饮料。
电热水壶的便利性和高效性使其成为喜欢喝热饮料的人们的首选。
One of the main benefits of using a kettle is the speed at which it can boil water. Unlike traditional stovetop kettles, electric kettles can boil water in a matter of minutes, making them ideal for those who are short on time. Whether you need a quick cup of tea in the morningor want to make instant soup in the evening, a kettle can help youget hot water fast.使用电热水壶的一个主要好处是它烧水的速度。
与传统的炉灶顶水壶不同，电热水壶可以在几分钟内煮沸水，这使得它成为时间紧张的人们的理想选择。
无论是早上需要迅速泡一杯茶，还是晚上想要煮一点速食汤，电热水壶都能帮助你迅速获得热水。
In addition to speed, electric kettles also offer convenience and ease of use. Most models come with automatic shut-off features, so you don't have to worry about the kettle boiling dry. They are also equipped with easy-to-read water level indicators, allowing you to easily see how much water is in the kettle without opening the lid. This makes it simple to fill the kettle with the right amount of water for your needs.除了速度外，电热水壶还提供了便利性和易用性。
Kettle学习大集合
Kettle学习大集合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：/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transformation过程a.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。
kettle 案例
kettle 案例（最新版）目录1.Kettle 简介2.Kettle 的应用场景3.Kettle 的优势4.Kettle 案例分享5.Kettle 的未来发展正文1.Kettle 简介Kettle 是一款开源的数据集成工具，其功能主要是将不同的数据源和格式进行整合，使得数据可以在不同的系统之间进行流通和交换。
Kettle 的出现，解决了数据孤岛的问题，提高了数据的利用率和价值。
2.Kettle 的应用场景Kettle 的应用场景主要包括以下几个方面：（1）数据迁移：Kettle 可以将数据从旧的数据源迁移到新的数据源，例如从关系型数据库迁移到 NoSQL 数据库。
（2）数据整合：Kettle 可以将来自不同数据源的数据进行整合，例如将 CRM 系统中的数据与 ERP 系统中的数据进行整合。
（3）数据清洗：Kettle 可以对数据进行清洗，例如去除重复数据、缺失值处理等。
（4）数据转换：Kettle 可以对数据进行转换，例如将 XML 数据转换为 JSON 数据。
3.Kettle 的优势Kettle 的优势主要体现在以下几个方面：（1）开源：Kettle 是一款开源的数据集成工具，使用者可以免费使用，降低了使用成本。
（2）易于使用：Kettle 的界面直观，操作简单，易于上手。
（3）支持多种数据源：Kettle 支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL 数据库、文件系统等。
（4）内置多种数据转换功能：Kettle 内置多种数据转换功能，包括数据清洗、数据转换等。
4.Kettle 案例分享以将数据从关系型数据库迁移到 NoSQL 数据库为例，我们可以使用Kettle 进行操作。
首先，我们需要在 Kettle 中创建一个新的转换，然后选择源数据源和目标数据源，接着选择需要迁移的数据表，最后点击执行按钮即可完成数据迁移。
5.Kettle 的未来发展随着大数据和人工智能的发展，数据集成的需求将会越来越大。
kettle 典型案例
kettle 典型案例English Answer:## Kettle Use Cases.Apache Kettle, also known as Pentaho Data Integration, is a powerful ETL (Extract, Transform, Load) tool. It allows users to easily extract data from various sources, transform it, and load it into any destination of their choice. Kettle is widely used in various industries and domains for a wide range of use cases. Some of the most typical use cases of Kettle include:Data Integration: Kettle is extensively used for integrating data from different sources into a single unified data repository. It provides a wide range of connectors that allow seamless data extraction from various databases, files, and web services. The data integration capabilities of Kettle make it an ideal tool for creating data warehouses, data lakes, and other data repositories.Data Transformation: Kettle offers a comprehensive set of data transformation operators that allow users to perform a wide range of data manipulations. These include cleansing, filtering, sorting, aggregating, joining, splitting, and merging data. Kettle's data transformation capabilities make it a powerful tool for data preparation and data quality improvement.Data Loading: Kettle supports loading data into various target destinations, including databases, files, and cloud storage services. It provides a variety of output connectors that allow users to easily load data into the destination of their choice. The data loading capabilities of Kettle make it an ideal tool for populating data warehouses, data marts, and other data repositories.ETL Automation: Kettle allows users to automate ETL processes through its robust job scheduling and workflow management capabilities. Users can create complex workflows that involve multiple data extraction, transformation, and loading steps. Kettle's automation capabilities make it anideal tool for implementing data pipelines and ensuring the timely and reliable movement of data.Data Quality Management: Kettle provides a range ofdata quality management capabilities that allow users to ensure the quality of their data. These capabilitiesinclude data validation, data profiling, and data cleansing. Kettle's data quality management capabilities make it an ideal tool for improving the accuracy, completeness, and consistency of data.Data Governance: Kettle can be used to support data governance initiatives by providing a central platform for managing data assets and ensuring data compliance. Itallows users to track data lineage, enforce data access controls, and implement data security measures. Kettle's data governance capabilities make it an ideal tool for ensuring the responsible and ethical use of data.In addition to these typical use cases, Kettle is also widely used for a variety of other purposes, including:Data Migration.Data Warehousing.Business Intelligence.Data Analytics.Data Science.Kettle's versatility and extensibility make it a powerful tool that can be used to address a wide range of data integration, data transformation, and data management challenges.## Conclusion.Apache Kettle is a powerful and versatile ETL tool that offers a comprehensive set of features and capabilities. It is widely used in various industries and domains for a wide range of use cases, including data integration, data transformation, data loading, ETL automation, data qualitymanagement, and data governance. Kettle's ease of use, scalability, and extensibility make it an ideal tool for addressing a wide range of data integration and data management challenges.Chinese Answer:## Kettle 典型案例。
kettle条件判断if
kettle条件判断if
条件判断通常使用IF语句进行，IF语句的基本结构为：
```
if (条件) {
// 条件成立时执行的代码
} else {
// 条件不成立时执行的代码
}
```
在括号内输入一个条件表达式，如果该表达式的值为 true，则
执行大括号中的代码。
如果条件表达式的值为 false，则跳过
大括号中的代码，执行 else 后面的代码（如果有的话）。
下面是一个简单的例子：
```python
age = 18
if age >= 18:
print("你已经成年了")
else:
print("你还未成年")
```
在上述例子中，我们判断变量age 是否大于等于18。
如果是，打印出"你已经成年了"。
如果不是，则打印出"你还未成年"。
可以根据具体的需求来编写条件表达式，实现不同的判断逻辑。
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Kettle 培训技术文档0507Etl 介绍ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于金融IT 来说，经常会遇到大数据量的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。
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。
kettle 部署运行将kettle2.5.1文件夹拷贝到本地路径，例如D 盘根目录。
双击运行kettle文件夹下的spoon.bat文件，出现kettle欢迎界面：稍等几秒选择没有资源库，打开kettle主界面创建transformation，job点击页面左上角的创建一个新的transformation，点击保存到本地路径，例如保存到D:/etltest下，保存文件名为EtltestTrans，kettle默认transformation 文件保存后后缀名为ktr点击页面左上角的创建一个新的job，点击保存到本地路径，例如保存到D:/etltest下，保存文件名为EtltestJob，kettle默认job文件保存后后缀名为kjb 创建数据库连接在transformation页面下，点击左边的【Main Tree】，双击【DB连接】，进行数据库连接配置。
connection name自命名连接名称Connection type选择需要连接的数据库Method of access选择连接类型Server host name写入数据库服务器的ip地址Database name写入数据库名Port number写入端口号Username写入用户名Password写入密码例如如下配置：点击【test】，如果出现如下提示则说明配置成功点击关闭，再点击确定保存数据库连接。
一个简单的ktr 例子目的：将一个数据库导入到另一个数据库中。
操作步骤：创建一个transformation，命名为etlTestTrans.ktr，创建数据库连接ods，点击【Input】，选中【表输入】，拖到主窗口，释放鼠标，双击打开如下图点击【Transform】，选中【字段选择】，拖到主窗口，释放鼠标点击【Output】，选中【表输出】，拖到主窗口，释放鼠标建立【文本文件输入】和【字段选择】与【字段选择】和【表输出】的连接双击【表输出】，目标表中写入ZT_TEST_KETTLE，，确定保存双击【字段选择】，点击获取选择的字段，再点击Edlt Mapping，点击OK 确定，编辑所有字段对应关系，点确定。
点击运行这个转换。
，则将上一个ktr中生成的文本，导入到数据库当中。
一个简单的kjb例子目的：将上一个transformation在一个job里面调用执行。
操作步骤：在etlTestJob页面，点击【Core Objects】，点击【Job entries】，选中【START】拖动到主窗口释放鼠标，再选中【Transformation】，拖动到主窗口释放鼠标，建立【START】和【Transformation】之间的连接。
双击【Transformation 】，在Transformation filename 中写入E:\kettleWorkspace\etlTestTrans.ktr，确定保存。
点击保存创建好的job。
点击运行这个转换。
待所有任务都显示成功，则为job调用transformation运行成功。
一个增量的例子增量更新按照数据种类的不同大概可以分成：1. 只增加，不更新，2. 只更新，不增加3. 即增加也更新4. 有删除，有增加，有更新下面针对前三种做一个增量的ETL抽取。
过程如下：根据前面讲解的例子一样，首先建立源表（fina_test1）和目标表（fina_test2），整个设计流程如下:其中第一个步骤（输入-目标表）的sql 大概如下模式：select ifnull(max(date_seal),'1900-01-01 00:00:00') from fina_test2你会注意到第二个步骤和第一个步骤的连接是黄色的线，这是因为第二个table input （输入-源表）步骤把前面一个步骤的输出当作一个参数来用，所有Kettle用黄色的线来表示，第二个table input（输入-源表）的sql 模式大概如下：SELECT * FROM fina_test1 where date_seal>?后面的一个问号就是表示它需要接受一个参数，你在这个table input（输入-源表）下面需要指定replace variable in script 选项和执行每一行为选中状态，这样，Kettle 就会循环执行这个sql , 执行的次数为前面参数步骤传入的数据集的大小。
关于第三个步骤执行插入/更新步骤需要特别解释一下，Kettle执行这个步骤是需要两个数据流对比，其中一个是目标数据库，你在目标表里面指定的，它放在用来查询的关键字左边的表字段里面的，另外一个数据流就是你在前一个步骤传进来的，它放在用来查询的关键字的右边，Kettle首先用你传进来的key 在数据库中查询这些记录，如果没有找到，它就插入一条记录，所有的值都跟你原来的值相同，如果根据这个key找到了这条记录，kettle会比较这两条记录，根据你指定update field 来比较，如果数据完全一样，kettle就什么都不做，如果记录不完全一样，kettle就执行一个update 步骤。
备注：主键被修改得数据认为是新记录删除的数据由在仓库中需要保留无需考虑然后点击新建-job，然后job的核心对象job entries拉出组建，进行执行抽取。
创建kettle资料库资源库是用来保存转换任务的，用户通过图形界面创建的的转换任务可以保存在资源库中。
资源库可以是各种常见的数据库，用户通过用户名/密码来访问资源库中的资源，默认的用户名/密码是admin/admin资源库并不是必须的，如果没有资源库，用户还可以把转换任务保存在xml 文件中。
如果用户需要创建一个资源库，在资源库的登录窗口（P DI 启动时的第一个窗口）中有【新建】按钮，点击该按钮弹出新建资源库窗口，在该窗口中选择一个数据库连接，如果没有事先定义的数据库连接，则还要点击【新建】按钮，来创建一个数据库连接。
选择数据库连接后，要为该资源库命名，作为这个资源库的唯一标志，最后选择【创建或更新】按钮来创建这个资源库。
资源库可以使多用户共享转换任务，转换任务在资源库中是以文件夹形式分组管理的，用户可以自定义文件夹名称。
如何使用kettle读取包含多行表的Excel文件如果Excel 工作表的表头只有一行,使用Kettle 读取这样的文件是很容易的.如果Excel 工作表的表头是多行的, 或者是分级的就需要在内容标签下正确设置列名所占行数才可以读取.考虑这样的一个工作表如果想把里面的12列数据都读出来, 就要考虑如何处理多级表头.步骤设置的详细描述:步骤一选择文件名，现在文件或目录里到所要添加的excel文档，然后点击，确定后，点击，步骤二选择要读取的工作表名称和要读取的内容在工作表里的起始位置, 也就是表头开始的行号和列号(这里行号和列号是以0 开始的)步骤三设置要读取的内容的一些属性, 这里要设置表头的所占行数是4行.步骤四错误处理, 选择如果有错误终止还是继续, 错误信息保存的文件等.(图略)步骤五选择字段, 如果前面的三个步骤(不包括错误处理步骤)都设置正确, 在这个页面选择"获取字段" 字段按钮, 就会获得所有的列名称和数据类型.这里我们可以看到: 多级表头中各级表头的名称被叠加起来, 形成了唯一的列名.点击[预览] 按钮可以预览到数据对于表头跨连续的多行, 但不分级的情况也可以使用上述方式处理.kettle注释：1、kettle的控制流可以设置一些简单的时间，并且可以实现隔断天、周、月（三个只能选一个，不能选那个月的那周那日），但是kettle工具不能关，如果关了，必须重新启动。
2、kettle里面缺少一个编辑的字段的插件，导致字段编辑很麻烦，这只能先sql中进行手写，这个对写sql的要求很高。
一个kettle字段转换（截取）的例子大致的流程是：表输入还是正常的sql查询，没有添加参数。
字段转换（截取）是在进行修改。
具体样式如下：具体的用法：transform Functions 里面包括了字符、数字的一些函数方法，这些函数方法可以解决一些字段需要转化的问题。
Input fields和Output fields 里面包括了从表输入进来的字段（数据）。
字段主要转化的操作界面：注意下：substr(xxx,1,2) 中的1代表是第一位开始，2代表是取2位，在这里面还可以添加if等语句，进行编写。
在字段选择那里面要配置从js过来的字段，点击列映射（前提是已经和表输出连接上），这个字段对应要根据你实际从js倒过来的字段和目标表相对应的字段一一对应。
开源ETL工具kettle系列之常见问题摘要：本文主要介绍使用kettle设计一些ETL任务时一些常见问题，这些问题大部分都不在官方FAQ上，你可以在kettle的论坛上找到一些问题的答案1. Join我得到A 数据流（不管是基于文件或数据库），A包含field1 , field2 , field3字段，然后我还有一个B数据流，B包含field4 , field5 , field6 , 我现在想把它们‘加’ 起来, 应该怎么样做.这是新手最容易犯错的一个地方，A数据流跟B数据流能够Join，肯定是它们包含join key ,join key 可以是一个字段也可以是多个字段。
如果两个数据流没有joi n key ,那么它们就是在做笛卡尔积，一般很少会这样。
比如你现在需要列出一个员工的姓名和他所在部门的姓名，如果这是在同一个数据库，大家都知道会在一个sq l 里面加上where 限定条件，但是如果员工表和部门表在两个不同的数据流里面，尤其是数据源的来源是多个数据库的情况，我们一般是要使用Database Join 操作，然后用两个database table input 来表示输入流，一个输入是部门表的姓名，另一个是员工表的姓名，然后我们认为这两个表就可以”Join” 了，我们需要的输出的确是这两个字段，但是这两个字段的输出并不代表只需要这两个字段的输入，它们之间肯定是需要一个约束关系存在的。
另外，无论是在做 Join , Merge , Up date , Delete 这些常规操作的时候，都是先需要做一个compare 操作的，这个c ompare 操作都是针对compare key 的，无论两个表结构是不是一样的，比如empl oyee 表和department 表，它们比较的依据就是employee 的外键department_id ,没有这个compare key 这两个表是不可能连接的起来的.. 对于两个表可能还有人知道是直接sql 来做连接，如果是多个输入数据源，然后是三个表，有人就开始迷茫了，A表一个字段，B表一个字段，C表一个字段，然后就连Join操作都没有，直接 database table output , 然后开始报错，报完错就到处找高手问，他们的数据库原理老师已经在吐血了。