自己总结的Kettle使用方法和成果
自己总结的Kettle使用方法和成果
KETTLE使用自己总结的Kettle使用方法和成果说明简介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可以在http://kettle。
pentaho。
org/网站下载到。
注:ETL,是英文Extract—Transform—Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过萃取（extract）、转置（transform）、加载(load)至目的端的过程.ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。
下载和安装首先,需要下载开源免费的pdi-ce软件压缩包，当前最新版本为5.20。
0。
下载网址：/projects/pentaho/files/Data％20Integration/然后，解压下载的软件压缩包:pdi—ce—5。
2.0.0—209.zip,解压后会在当前目录下上传一个目录,名为data—integration。
由于Kettle是使用Java开发的，所以系统环境需要安装并且配置好JDK。
žKettle可以在http：///网站下载ž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。
运行Kettle进入到Kettle目录，如果Kettle部署在windows环境下，双击运行spoon.bat或Kettle.exe文件.Linux用户需要运行spoon。
sh文件,进入到Shell提示行窗口,进入到解压目录中执行下面的命令:# chmod +x spoon。
kettle的使用方法
kettle的使用方法Kettle是一种用于数据集成和转换的开源工具，也被称为Pentaho Data Integrator（PDI）。
它提供了一套功能强大的工具，可以帮助用户从不同的数据源中提取、转换和加载数据。
本文将介绍Kettle 的使用方法，帮助读者快速上手使用该工具。
一、安装Kettle您需要从Kettle官方网站下载最新版本的安装包。
安装包通常是一个压缩文件，您可以将其解压到您选择的目录中。
然后，通过运行解压后的文件夹中的启动脚本来启动Kettle。
二、连接数据源在使用Kettle之前，您需要先连接到您的数据源。
Kettle支持多种类型的数据源，包括关系型数据库、文件、Web服务等。
您可以使用Kettle提供的连接器来连接到您的数据源，或者根据需要自定义连接器。
连接成功后，您可以在Kettle中查看和操作您的数据。
三、创建转换在Kettle中，数据转换是通过创建转换作业来实现的。
转换作业是由一系列的转换步骤组成的，每个步骤都执行特定的数据操作。
您可以使用Kettle提供的各种转换步骤，如数据提取、数据过滤、数据转换、数据加载等，来构建您的转换作业。
四、配置转换步骤在创建转换作业后，您需要配置每个转换步骤的参数和选项。
例如，在数据提取步骤中，您需要指定要提取的数据源和查询条件。
在数据转换步骤中，您可以定义数据的转换逻辑，如数据清洗、数据合并、数据计算等。
在数据加载步骤中，您需要指定目标数据表和加载方式。
五、运行转换作业完成转换步骤的配置后，您可以运行整个转换作业，将数据从源数据源提取、转换和加载到目标数据源。
在运行转换作业之前，您可以选择性地预览转换结果，以确保数据操作的准确性和一致性。
Kettle还提供了调试功能，可以帮助您快速定位和解决转换作业中的问题。
六、调度转换作业除了手动运行转换作业之外，Kettle还支持将转换作业安排为定期执行的任务。
您可以使用Kettle提供的调度功能，根据您的需求设置转换作业的执行时间和频率。
kettle多条件生成新值
kettle多条件生成新值Kettle多条件生成新值的方法与应用Kettle作为一款强大的开源ETL工具，广泛应用于数据处理和数据集成领域。
在Kettle中，多条件生成新值是一种常见的需求，它能够根据一系列条件，生成新的字段值或者修改现有字段的值。
本文将介绍Kettle中多条件生成新值的方法和应用，帮助读者更好地掌握这一功能。
一、Kettle多条件生成新值的基本原理在Kettle中，可以使用"Switch / Case"步骤来实现多条件生成新值的功能。
该步骤类似于编程语言中的"switch-case"语句，根据不同的条件执行不同的操作。
具体步骤如下：1. 首先，需要选择一个字段作为条件字段。
这个字段的值将作为判断的依据。
2. 然后，需要为不同的条件设置对应的值，并选择一个字段作为结果字段，用来存储生成的新值。
3. 最后，根据条件字段的值，将对应的结果值写入结果字段。
二、Kettle多条件生成新值的操作步骤下面以一个具体的案例来演示如何在Kettle中使用多条件生成新值。
假设我们有一个包含学生信息的数据表，其中包括学生姓名、年龄和性别三个字段。
现在我们需要根据学生的年龄和性别来生成一个新的字段，表示学生的年龄段。
具体步骤如下：1. 首先，在Kettle中创建一个转换（Transformation）。
2. 将数据源与"Switch / Case"步骤连接起来。
3. 在"Switch / Case"步骤中，选择年龄字段作为条件字段。
4. 设置不同的条件，例如小于18岁、18岁到25岁、大于25岁等。
5. 为每个条件设置对应的结果值，例如"未成年"、"青年"、"中年"等。
6. 选择一个字段作为结果字段，用来存储生成的新值。
7. 运行转换，即可在结果字段中看到生成的新值。
kettle操作文档
Kettle操作文档1.Kettle介绍。
(2)2. Kettle下载。
(2)3.使用规范和注意事项。
(3)3.1.配置数据库的全局变量。
(3)3.2.文件命名规范（不要用汉字）。
(3)3.3.文件存放位置。
(3)3.4.配置启动任务文件。
(3)3.5.注意事项。
(4)4. Kettle部署使用。
(4)4.1.启动kettle。
(4)4.2.创建转换文件。
(5)4.2.1.使用标识字段实现新增数据。
(5)4.2.2.使用时间戳实现新增或修改数据。
(11)4.2.3.使用时间比较实现新增或修改数据。
(14)4.2.4.使用对某一数据值比较实现新增或修改数据。
(17)4.3.创建任务文件。
(19)4.4.命令行启动任务。
(20)1.Kettle介绍。
ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于政府部门来说，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,提供了图形化界面，使用很方便。
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下载。
Kettle可以在http://2.2.2.240/bbs/网站下载kettle压缩包，因kettle为绿色软件，解压即可使用。
这个压缩包，公司加了一些功能，跟官网下载的不太一样，建议使用公司论坛上的压缩包。
资料网站：/。
注：解压路径尽量不要有中文。
.kettle:存放kettle的一些环境变量信息，资源库的信息。
jre6:存放java运行库文件（1.6版本）。
launcher：存放启动的文件以及启动的配置信息。
lib：存放kettle的库文件。
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使用说明及带输入参数JAVA调用
ETL工具——kettle使用说明1简介ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），Kettle是一款国外开源的etl工具，纯java编写，数据抽取高效稳定。
2运行环境：OS：Window、Linux、Unix均可Jdk1.4以上3开始使用：Kettle可以在/网站下载。
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。
（本文着重介绍kettle3.2.0稳定版）Spoon是一个图形用户界面，在不同平台上运行Spoon需要不同的脚本：Spoon.bat:在windows平台运行Spoon（或直接点击Kettle.exe）。
Spoon.sh:在Linux、Apple OSX、Solaris平台运行Spoon。
登陆一般选择没有资源库：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。
4转换（Transformation）新建一个转换kettle默认transformation文件保存后后缀名为ktr新建数据库连接（此链接也可在用到的节点处配置）填写数据源配置内容点击Test测试连接成功：核心对象切换到核心对象，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。
并且可通过shift+鼠标拖动，实现环节之间的连接。
常用节点介绍（红色节点后面逐一演示）类别环节名称功能说明输入文本文件输入从本地文本文件输入数据表输入从数据库表中输入数据获取系统信息读取系统信息输入数据输出文本文件输出将处理结果输出到文本文件表输出将处理结果输出到数据库表插入/更新根据处理结果对数据库表机型插入更新，如果数据库中不存在相关记录则插入，否则为更新。
会根据查询条件中字段进行判断更新根据处理结果对数据库进行更新，若需要更新的数据在数据库表中无记录，则会报错停止删除根据处理结果对数据库记录进行删除，若需要删除的数据在数据库表中无记录，则会报错停止查询数据库查询根据设定的查询条件，对目标表进行查询，返回需要的结果字段流查询将目标表读取到内存，通过查询条件对内存中数据集进行查询调用DB存储过程调用数据库存储过程转换字段选择选择需要的字段，过滤掉不要的字段，也可做数据库字段对应过滤记录根据条件对记录进行分类排序记录将数据根据某以条件，进行排序空操作无操作增加常量增加需要的常量字段脚本Modified Java扩展功能，编写JavaScript脚本，对数据进行相应处理Script Value映射映射（子转换）数据映射作业Sat Variables设置环境变量Get Variables获取环境变量表输入双击拖动到工作面板上的表输入结点，选择（或者新建）所需要的数据库连接，点击获取SQL查询语句或自行编辑SQL。
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学习笔记（五）——kettle输出步骤
kettle学习笔记（五）——kettle输出步骤⼀、概述 数据库表： • 表输出 • 更新，删除，插⼊/更新 • 批量加载（mysql，oracle） • 数据同步 ⽂件： • SQL ⽂件输出 • ⽂本⽂件输出 • XML 输出 • Excel Output/Excel Writer 其他（报表、应⽤）⼆、数据库输出 1.表输出 使⽤SQL的⽅式向数据库插⼊数据（INSERT） ⽀持批量提交 ⽀持分区（Date分区） ⽀持字段映射 ⽀持返回⾃增列 这⾥提⽰⼀下出现表输出的中⽂乱码问题的解决⽅案： 设置连接编码：characterEncoding utf8 设置连接编码⼀般就可以正常输出不乱吗的字符了。
如果还有问题，可以继续设置客户端编码 设置客户端：set names utf8; ⼀个测试的表输出如下： 如果选择分区，需要选择Date字段进⾏分区，并且需要⼿动创建表（例如按⽉分区，有201804 201805两个⽉，则需要创建tb_201804 tb_201805两个表） 如果是要错误输出，可以单击⼀下连接线改变输出⽅式（⼀把锁：开始了执⾏下⾯的，勾和叉：正确或者错误输出） 2.返回⾃增主键 表输出的配置如下： 选择了【裁剪表】，在数据加载之前会对此表做truncate操作。
预览即可查看返回的主键： 3.数据库字段映射 前⾯步骤可以后后⾯表输出进⾏字段映射匹配： 表输出配置如下： 字段映射： 使⽤猜⼀猜可以进⾏名称匹配，如果需要⼿动匹配，可以左右分别选择，点击Add即可！ 并且映射完成之后也可以删除丢弃某些字段 4.其它操作——删除、更新、插⼊更新 删除： 根据关键字匹配，删除数据库中已有的数据。
更新： 根据关键字匹配，更新数据库中已有的数据。
插⼊更新： 有则更新，⽆则插⼊。
操作都是类似，上⾯进⾏匹配，下⾯进⾏处理： 5.数据同步 基于⽐较的同步⽅式。
根据⼀个flag字段执⾏相应的插⼊/更新/删除操作。
kettle常用的记录处理心得
kettle常用的记录处理心得
kettle常用的记录处理心得
在使用Kettle数据集成工具时，我们经常需要对数据进行记录处理，以便更好地进行数据分析和应用。
下面是我在使用Kettle的过程中总结的一些记录处理的心得：
1. 去重复：使用Kettle的“去重复”步骤可以帮助我们去掉重复的记录。
我们选择需要去重复的字段为主键，然后在处理过程中进行比较和过滤即可。
2. 过滤记录：使用Kettle的“过滤记录”步骤可以帮助我们排除不需要的记录，比如为空或特定数值的记录。
在过滤的过程中，我们可以使用正则表达式或自定义脚本进行过滤。
3. 合并记录：使用Kettle的“合并记录”步骤可以帮助我们将多个记录合并成一个记录。
在合并的过程中，我们需要选择合并的字段，并且可以根据需要拼接或聚合字段值。
4. 分割记录：使用Kettle的“分割记录”步骤可以帮助我们将一个记录分割成多个记录。
在分割的过程中，我们可以选择分割的方式，比如按照指定的分割符或按照字段值。
5. 排序记录：使用Kettle的“排序记录”步骤可以帮助我们对记录进行排序，以便更好地进行后续的数据分析和应用。
我们可以选择需要排序的字段和排序的方式，比如升序或降序。
总之，在使用Kettle处理记录时，我们需要根据数据的实际情况选择合适的处理方式，并在处理的过程中注意数据类型的转换和数据精度的保留，以便保证处理结果的准确性和可靠性。
在实践中多尝试，多摸索，相信你会有更多的记录处理心得。
【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使用说明(中文版)
5.4 输出：插入/更新
插入/更新:若流里的数据在目标表中不存在，执行插入，否则执行更新， 数据量不大的情况下，一般采用插入/更新操作。
5.5 输出：更新
这个步骤类似于插入/更新步骤，除了对数据不作插入操作之外。它仅仅 执行更新操作。
5.6 输出：删除
这个步骤类似于更新步骤，除了不更新操作之外，其他的行均被删除。
选择表输入, excel 输出，建立节点 连接。右击连接线，可编辑连线属 性。
5.1常用输入：
表输入 Excel 输入 文本文件输入 XML 文件输入 CUBE 输入(多维数据集) 获取系统信息
5.2输入：表输入
选择表输入，点击鼠标右键，选择编辑步骤。 步骤名称可以更改，一般更改为和输入表相关的名称。 数据库连接 ： 选择一个已建好的数据库连接，也可以新建一个。 点击”获取SQL查询语句”,可弹出数据库浏览器，选择自己需要的表或视图。 选择好表或视图后，SQL 区域会显示相应的SQL，如选择在SQL里包含字段名，你 所选择的表的所有字段均会显示. 在SQL区域用户可手动修改SQL语句。
7.3 Flow ：Blocking Step（被冻结的步骤）
这是一个非常简单的步骤，它冻结所有的输出，直到从上一个步骤来的最后一行 数据到达，最后 一行数据将发送到下一步。 你可以使用这个步骤触发常用插件、 存储过程和js等等。
8.0 连接 ：Merge Join(合并排序)
这个步骤将来自两个不同的步骤输 入的数据执行一个高效的合并。合 并选项包括INNER ，LEFT OUTER , RIGHT OUTER, FULL OUTER. 这个步骤将输入的行按照指定的字 段存储 被合并的两个步骤，必须按照相同 的段进行排序。
kettle的用法
kettle的用法Kettle 是一款开源的 ETL（Extract, Transform, Load）工具，用于数据的提取、转换和加载。
它提供了一个图形化界面，使用户能够通过拖拽和连接组件来构建数据处理流程。
下面是一些 Kettle 的基本用法：1. 安装和启动 Kettle：首先，你需要下载并安装 Kettle。
然后，启动 Kettle 并打开 Spoon 应用程序。
2. 创建转换（Transformation）：在 Spoon 中，点击“File”菜单，选择“New”，然后选择“Transformation”来创建一个新的转换。
3. 添加源和目标：在转换设计界面中，你可以通过拖拽源（Source）和目标（Target）组件来定义数据的来源和去处。
例如，你可以添加一个 CSV 文件读取源来读取 CSV 数据，然后添加一个数据库写入目标来将数据写入数据库。
4. 配置源和目标：双击源或目标组件，可以配置它们的属性。
你需要提供适当的连接信息、文件路径或数据库表名等。
5. 添加转换步骤：在源和目标之间，你可以添加各种转换步骤来对数据进行处理。
例如，你可以使用过滤（Filter）、排序（Sort）、字段转换（Field Transformer）等组件来修改数据。
6. 连接组件：通过连接（Connector）将源、转换步骤和目标组件连接起来，以定义数据的流动路径。
7. 运行转换：在完成转换设计后，你可以点击运行（Run）按钮来执行转换。
Kettle 将执行转换步骤，并将结果输出到目标。
8. 创建作业（Job）：除了转换，你还可以创建作业来执行一系列相关的转换。
作业可以按照顺序执行多个转换，并可以设置执行时间和条件。
9. 保存和部署：在完成转换或作业的设计后，记得保存你的工作。
你可以将转换或作业保存为 KTR 或 JAR 文件，以便在其他环境中部署和运行。
这只是 Kettle 的一些基本用法，它还提供了更多高级功能和扩展选项，例如数据清洗、数据集成、数据仓库等。
kettle数据迁移实验总结
kettle数据迁移实验总结Kettle数据迁移实验总结一、实验目标本次实验的主要目标是学习和掌握Kettle工具的使用，实现数据的迁移。
希望通过本次实验，我们能理解并掌握Kettle的安装、配置及使用方法，提升在大数据环境下的数据处理和迁移能力。
二、实验过程1. Kettle的安装与配置：首先，我们按照官方文档的指引，下载并安装了Kettle。
然后，配置了Kettle的运行环境，包括设置环境变量和配置数据库连接等。
2. 数据源与目标配置：根据实验需求，我们选择了两个数据源和目标，分别为MySQL和Hive。
在Kettle中配置了相应的数据库连接信息，包括用户名、密码、数据库名等。
3. 建立转换任务：在Kettle中，我们根据需求创建了数据迁移任务。
首先，通过“View Database Connections”查看并配置数据库连接。
然后，通过“Design View”设计数据迁移的步骤和流程。
4. 数据清洗与转换：在数据迁移过程中，我们使用了Kettle的过滤器、转换器等工具，对原始数据进行了清洗和转换。
例如，去重、过滤无效数据、转换数据格式等。
5. 数据迁移与验证：最后，我们执行了数据迁移任务，将清洗和转换后的数据从源数据库迁移到目标数据库。
迁移完成后，对目标数据库中的数据进行验证，确保数据的准确性和完整性。
三、问题与解决方案在实验过程中，我们遇到了一些问题，以下是部分问题的描述和解决方案：1. 数据库连接失败：在配置数据库连接时，发现无法连接到指定的数据库。
经过检查，发现是数据库连接参数配置错误。
解决方案是核对并修正数据库连接参数，包括主机名、端口号、用户名、密码等。
2. 数据格式不匹配：在数据迁移过程中，发现源数据和目标数据的格式不匹配。
解决方案是使用Kettle的转换器工具，对数据进行格式转换，使其符合目标数据的格式要求。
3. 数据迁移速度慢：在执行数据迁移任务时，发现迁移速度较慢。
经过分析，发现是网络带宽和数据库性能瓶颈所致。
KETTLE使用说明(中文版)
7.0 Flow ： 空操作(什么也不做)
这个操作说明都不做，它的主要作用是，在你想做测试的时候，充当一个占位符。
7.1 Flow ： 过滤记录
这个步骤根据条件和比较符来过滤记录。 发送true数据给步骤： 指定条件返回true的数据将发送到此步骤 发送false数据给步骤： 指定条件返回false 的数据将发送到此步骤。 True 和false 步骤必须指定。
1.2 安装kettle 要运行Kettle ,必须按安装java 环境1.4或以上版本，kettle下载可以到: 取得最新版本。(pdi-ce-4.0.1-stable.zip) 1.3 运行spoon 下面是不同平台上运行spoon 所支持的脚本 ： spoon.bat windows 平台运行Spoon. Spoon.sh linux 平台运行Spoon. 1.4 资源库 一个Kettle 资源库可以包含那些转换信息，这意味着为了从数据资源中加载一个转 换，你必须连接相应的资源库。
连接名称 ： 选择数据库序列存在的 连接名称 序列名称： 数据库序列的名称 使用计数器来计算序列： 如果想使用kettle生成的 序列，使用此项。
计数器名称（可选）：如果一个转换中多个步
骤生成同样的值名称，这个选项允许你指定计数 器的名称，避免按照先后顺序通过多个步骤。 起始值： 序列的起始值 增量 ： 序列的增量 最大值 ： 序列的最大值，如果超过，将重新开始
1.6.2 任务 1. Job Entry : 一个 一个Job Entry 是一个任务的一部分，它执行某些内容。 是一个任务的一部分，它执行某些内容。 2. Hop: 一个 一个Hop 代表两个步骤之间的一个或者多个数据流。一个 代表两个步骤之间的一个或者多个数据流。一个Hop总是代 总是代 表着两个Job Entry 之间的连接，并且能够被原始的 之间的连接，并且能够被原始的Job Entry设置，无 设置， 表着两个 设置 条件的执行下一个JobEntry,直到执行成功或者失败。 直到执行成功或者失败。 条件的执行下一个 直到执行成功或者失败
kettle使用文档
kettle使用文档Kette目录1、输入 (2)1．1 文本输入 (2)1.2 表输入 (3)2、输出 (3)2.1 文本输出 (3)2.2)输出表 (3)3、连接 (5)3. 1 “Merge” (5)3.2 Sorted Merge (5)3.3 合并记录 (7)3.4 (8)4、转换 (10)4.1)split field to rows (10)4.2)去掉重复记录 (11)4.3 增加常量 (11)4.4 增加序列 (12)4.5 字段选择 (12)4.6)拆分字段 (13)4.7 排序记录 (14)4.8 换转列 (14)4.9)计算器 (15)4.10)值映射 (16)4.11)number range (17)5、flow (19)5.1)switch/case (19)5.2)过滤记录 (20)6、statistics (21)6.1)分组 (21)7、Uitlity (22)7.1)If field value is null (22)7.2)Null if... .. (24)8、查询 (25)8.1)Check if a column exists (25)8.2 File exists (26)8.3)Table exists (27)8.4 数据库查询 (28)8.5 数据库连接 (30)8.6 流查询 (31)9、脚本 (33)9.1) Modified Java Script Value (33)9.2)执行SQL脚本 (34)9.3 Regex Evaluation (35)1、输入1．1 文本输入：就是程序读取文本文件里边的东西，我现在用到的是自己到处去的文件。
给拉出来的文本起名文件卡里边先浏览选着自己用到的文本，点击添加，选中的文件会到“选中的文件”框里边图中的“1”就是我选中的文件之后点击“字段卡”在下边有个“”点击它会出现你导出时候的字段名称，下边有“”可以查看里边的记录1.2 表输入“编辑”就是选着数据库“获得sql查询语句”就是得到数据，下边可以预览然后会出现在你可以对语句进行编辑，去掉你不要的字段，或者加条件去掉的字段不会在导出的文件中出现，2、输出2.1 文本输出“步骤名称”是给选着的文本文件的加名字的“文件卡”中的“浏览”中是选着文本输出的地方和起名字的“字段卡”点击这个你会看见下边有“获取字段”这个是得到输出的字段的名称，默认的是全部输出2.2)输出表“步骤名称”kettle起名用的“数据库连接”是选着数据库“编辑”是修该数据库“目标表”是选着存入的表“Specify datebase fileds”挑勾它说明说上说选没说为什么“Datebase fileds卡”中点击“enter filed mapping”第一个文本框是读进来的表的字段第二个文本框是写数据库中的字段第三个是他们的对应关系在这你可以选择自己要的字段然后点add（注意数据库表的字段类型一定要一样，要不报错，你也可以选择guess ，这个是根据字段的名字去猜，如果你的字段类型不一样，报错，出现在第三个文本框中的才是写如表的字段3、连接3. 1 “Merge”“第一个步骤”选择导入的“输入表”或“输入文件”“第二个步骤”选择导入的“输入表”或“输入文件”“连接类型”是内连接外连接做连接有连接。
kettle数据库连接的用法
Kettle数据库连接的用法一、Kettle概述Kettle是一款开源的ETL工具，由Pentaho公司开发，是业界公认的ETL工具之一。
Kettle具有可视化的操作界面，基于元数据实现数据抽取、转换和装载的功能，同时支持多种数据库和文件格式的数据源。
在Kettle中，连接数据库是进行数据处理的基础操作之一，本文将从Kettle数据库连接的使用方法进行详细介绍。
二、Kettle数据库连接的配置步骤1. 打开Kettle打开Kettle软件，在左侧的导航栏中选择“数据库连接”，进入数据库连接配置界面。
2. 新建数据库连接在数据库连接界面，点击“新建”按钮，弹出新建数据库连接对话框。
3. 填写连接信息在新建数据库连接对话框中，填写数据库连接的相关信息，包括连接名称、数据库类型、数据库主机、端口号、数据库名称、用户名、密码等。
4. 测试连接填写完数据库连接信息后，点击“测试连接”按钮，测试连接是否成功。
如果连接成功，则会提示“连接成功”；如果连接失败，则会提示“连接失败”，需要重新检查连接信息。
5. 保存数据库连接测试连接成功后，点击“确定”按钮，保存数据库连接信息。
此时，就可以在数据库连接界面看到新建的数据库连接。
6. 修改和删除数据库连接在数据库连接界面，可以对已有的数据库连接进行修改和删除操作。
点击“编辑”按钮可以修改数据库连接信息，点击“删除”按钮可以删除数据库连接。
三、Kettle数据库连接的常见问题及解决方法1. 连接超时在使用Kettle连接数据库时，有时会遇到连接超时的问题，导致无法正常连接到数据库。
这时可以尝试以下解决方法：- 检查数据库连接信息是否填写正确，包括主机名、端口号、用户名和密码等；- 检查网络是否畅通，确保可以正常访问数据库服务器；- 增加连接超时时间，可以在数据库连接配置界面中设置连接超时时间。
2. 数据库版本不兼容在使用Kettle连接数据库时，有时会因为数据库版本不兼容而无法连接到数据库，这时可以尝试以下解决方法：- 更新Kettle版本，确保支持当前数据库的最新版本；- 更新数据库驱动程序，Kettle连接数据库需要使用相应数据库的驱动程序，确保使用的驱动程序与数据库版本兼容。
kettle操作步骤
目录一、Kettle简介 (1)二、Kettle的使用 (1)2.1启动kettle (1)2.2创建转换（transformation） (2)2.3表输入详解： (6)2.4插入/更新详解： (10)三、创建作业（job） (11)一、Kettle简介Kettle是一款开源纯java编写的数据抽取工具，高效稳定、绿色无需安装，可以在Window、Linux、Unix上运行。
二、Kettle的使用2.1启动kettle无需安装，直接双击pdi_kettle中的“Kettle.exe”即可；如果提示输入用户名密码，可以直接点击“没有资源库”按钮，等稍后再建立资源库；如下次打开不希望启动此欢迎页面可将“启动时显示这个对话框”前的勾选去掉2.2创建转换（transformation）1、如下图，先创建一个转换，名称默认为“转换1”，可以在保存时选择保存路径并修改其名称2、选择输入，最常用的输入是“表输入”、“文本文件输入”和“Excel输入”；直接将需要的输入拖拽到右侧的转换中3、选择输出，常用的输出有“插入/更新”、“文本文件输出”、“表输出”和“Excel Output”，同样是以拖拽的方式将选择的输出放到右侧合适的位置4、建立节点连接（hops）可以同时按着shift和鼠标左键在图形界面上拖拉，也可以同时选中需要建立连接的两个步骤右键新建连接、确定即可5、异常处理，有时候在执行某些步骤如插入、删除操作时会出错，这时候需要异常处理；一般会选择调用存储过程来记录异常定义过“错误处理”后可以进行“调用DB存储过程”所需要连的数据库、调用的存储过程、参数以及返回值的设置注意：参数的顺序必须与调用的存储过程或函数的顺序一致2.3表输入详解：至此一个简单的转换已经搭起来了，其中表输入是用来从数据库中抽取数据的，里面主要是查询数据的SQL，尽量给每个字段取别名，别名与将要插入的表中的字段名对应。
由于要读取数据库所以首先要与资源库建立连接1、如下图所示，创建资源库连接：在主对象树中双击DB连接，根据具体情况选择合适的数据库和连接方式并填写连接名、IP、端口、用户名、密码等信息2、表输入，注意事项如下图所示3、给表输入的SQL传参，可用输入中的“文本文件输入”或“生成记录”进行传参“文本文件输入”需要将参数和值写入文本文档中，然后通过浏览找到该文档并增加到选中的文件中；文本文件输入一定不要忘了获取字段另外有时候还要对内容进行设置，比如是否包含头部等下面是包含头部时文本的写法“生成记录”可直接将需要的参数作为字段填入其中，注意”限制”可理解为”字段”的重复使用次数（待确认）2.4插入/更新详解：插入/更新，顾名思义，就是用来执行插入或更新操作的，我们可以通过设置来只执行插入或执行插入和更新，由于只更新有单独的一个控件可以完成，故这个控件无此功能。
kettle 用法
Kettle是一款开源的ETL工具，使用Kettle可以轻松地实现数据集成、转换和加载等任务。
以下是Kettle的基本用法：1. 下载并解压Kettle：可以从官网下载Kettle的最新版本，然后解压到本地。
2. 创建转换任务：在Kettle中，可以使用“转换”标签页来创建转换任务。
首先，需要点击“新建”按钮创建一个新的转换任务。
然后，可以在左侧的“资源”面板中选择需要用到的转换组件，例如输入、输出、过滤器、连接器等。
将组件拖动到中间的画布中，并对其进行配置。
3. 连接输入和输出数据：在转换任务中，需要连接输入和输出数据。
可以通过拖动“输入”和“输出”组件到画布中，并使用箭头连接它们。
在连接时，可以设置数据的映射关系，例如将输入表中的某个字段映射到输出表中的某个字段。
4. 添加过滤器：在转换任务中，可以添加过滤器来筛选数据。
可以通过拖动“过滤器”组件到画布中，并对其进行配置。
可以设置过滤器的条件，例如筛选出年龄大于等于18岁的用户。
5. 配置连接信息：在转换任务中，需要配置连接信息，以便能够连接到数据源和目标数据库。
可以通过拖动“连接”组件到画布中，并对其进行配置。
需要设置连接的数据库类型、数据库的主机名、用户名、密码等信息。
6. 运行转换任务：在配置完转换任务后，可以点击“运行”按钮来执行转换任务。
在运行时，需要选择转换任务的输入和输出路径，并设置其他相关参数。
如果一切正常，转换任务将会执行成功，并将数据加载到目标数据库中。
以上是Kettle的基本用法，通过Kettle可以轻松地实现数据集成、转换和加载等任务。
如果需要更复杂的操作，可以参考Kettle的官方文档或者搜索相关教程进行学习。
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KETTLE使用自己总结的Kettle使用方法和成果说明简介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可以在/网站下载到。
注：ETL，是英文Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过萃取（extract）、转置（transform）、加载（load）至目的端的过程。
ETL 一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。
下载和安装首先，需要下载开源免费的pdi-ce软件压缩包，当前最新版本为5.20.0。
下载网址：/projects/pentaho/files/Data%20Integration/然后，解压下载的软件压缩包：pdi-ce-5.2.0.0-209.zip，解压后会在当前目录下上传一个目录，名为data-integration。
由于Kettle是使用Java开发的，所以系统环境需要安装并且配置好JDK。
žKettle可以在/网站下载ž 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。
运行Kettle进入到Kettle目录，如果Kettle部署在windows环境下，双击运行spoon.bat 或Kettle.exe文件。
Linux用户需要运行spoon.sh文件，进入到Shell提示行窗口，进入到解压目录中执行下面的命令：# chmod +x spoon.sh# nohup ./spoon.sh & 后台运行脚本这样就可以打开配置Kettle脚本的UI界面。
Kettle的简单使用首先，点击“文件—新建—转换”菜单创建一个转换。
我们可以看到转换的主对象数和核心对象区域，然后我们添加一个DB连接。
选择“注对象数”，双击“转换2”标签下的“DB连接”会弹出一个设置窗口。
填入连接名称，选择连接类型，配置数据库设置，然后测试下配置是否正确。
由于Kettle没有将所有的数据库的Driver文件集成，所以如果想连接指定的数据库，需要自己下载JDBC驱动，放入到解压目录下的lib目录中。
添加完JDBC 驱动后，必须重启下Kettle才能加载驱动。
1）Oracle的JDBC驱动：ojdbc6.jar2）MySQL的JDBC驱动：mysql-connector-java-5.1.32.jar注：在转换之前需要创建转换所需的表，原始表和转换的目标表。
点击“核心对象”标签页中的“输入”，选择“表输入”拖到“转换”区域。
双击“表输入”图标弹出表输入对话框，填入步骤名称，选择数据库连接，点击“获取SQL查询语句”，或者直接写入SQL语句，填写附件信息，点击“预览”按钮查看执行结果，没有错误，点击“确认”关闭对话框。
点击“核心对象”—“输出”，选择“Excel输出”拖入到转换区，双击Excel 输出图标，弹出对话框，选择文件名和其它附加参数，点击确认。
点击输入表的图标，同时按下shift键，再点击输出文件，将两者连接起来。
然后双击Excel输出进行配置。
最后一步就是执行kettle脚本，点击工具栏上的绿色箭头即可。
点击“启动”开始转换，在转换过程中会出现转换的信息，如下图所示。
完成转换后，我们可以Excel输出目录中查看转换结果。
注：时间字段换到Excel为空，修改SELECT语句中使用TO_CHAR转换成字符串，例如：TO_CHAR(START_TIME, 'yyyy-mm-dd HH24:MM:SS') AS START_TIME。
注：Excel中的记录不能超过65535条，否则会自动关闭文件，导致转换失败。
上面是一个简单的数据迁徙脚本，从数据库导出数据到EXCEL文件中。
Kettle处理HBase本教程使用的软件版本信息如下：1）Hadoop（1.2.1）2）Pantaho Data Integration（5.2.0）3）HBase（0.94.19）。
Pentaho Shim（社区版）目前支持的Hadoop版本：参考：/display/BAD/Configuring+Pentaho+for+your+Hadoop+Distr o+and+Version注：从上表中看出它不支持hadoop 1.2.x版本。
解决办法是使用HDP13的插件（基于hadoop-1.0.3/hbase-0.94.6）替代，步骤如下：1）从https:///50-hdp12下载hdp13的shim插件。
2）解压到plugins/pentaho-big-data-plugin/hadoop-configurations目录下，目录名为hdp13。
3）进入plugins/pentaho-big-data-plugin目录，修改plugin.properties文件中的active.hadoop.configuration属性为，缺省值为hadoop-20，如下：active.hadoop.configuration=hdp133）替换掉hdp13/lib目录下与Hbase和hadoop有关的Jar包，拷贝一份hbase-site.xml到hdp13目录下。
| hdp13/lib/pmr目录下替换后的Jar包：| hdp13/lib/client目录下替换后的Jar包：* 在HBase中创建一个weblogs表，步骤如下：1）打开HBase shell，在命令行中输入：hbase shell2）在Hbase中创建一个表，在hbase shell中输入：create 'weblogs', 'pageviews'* 上面命令会创建一个带有一个列族pageviews的weblogs的表。
3）执行quit退出HBase shell。
参考文档：/Documentation/5.2/0L0/0Y0/0F0/040/000/000/0301. 从下面网址下载weblogs_hbase.txt.zip压缩文件作为文本文件数据源导入：/download/attachments/23530622/weblogs_hbase.txt. zip2. 从Spoon（Kettle）中，创建一个新的转换，选择“文件—新建—转换”。
点击“核心对象—输入”标签，然后把“文本文件输入”拖到画板中。
3. 双击文本文件输入，弹出文本文件输入对话框，点击“浏览…”按钮选择weblog_hbase.txt文件，点击“添加”按钮。
选择“内容”标签，清空分隔符点击“Insert TAB”按钮，选中“头部行数量”选择框，从格式的下拉菜单中选择Unix格式。
配置输入字段，从“字段”标签页中选择“获取字段”按钮，弹出可用的字段列表，询问采样的数量，输入100点击“OK”按钮。
修改字段key的类型为String，长度为20。
点击“OK”按钮关闭对话框。
●在“核心对象—Big Data”下，把HBase Output图标拖入到面板中。
并且把文本文件输入与HBase Outpu连接起来（按住shift+拖曳）。
●双击Hbase Output，在弹出对话框中输入Zookeeper的主机名和端口号。
1）Zookeeper host(s)字段中输入Zookeeper主机名，多个主机名使用逗号分隔。
对于本地集群使用localhost。
2）在Zookeeper port字段中，输入你的Zookeeper端口号，缺省值2181。
●创建一个Hbase映射，在Create/Edit mappings标签页中告诉Pentaho在HBase中如何存储数据。
1）点击Get table names按钮，在HBase table name的选择框中选择weblogs2）Mapping name，输入pageviews3）点击“Get imcoming fields”按钮4）从Alias的key这行修改Key为Y，清除掉Column family和Column name 字段，并且设置Type字段为String，点击Save mapping。
●配置HBase out使用上面刚刚创建的映射。
1）进入到Configuration Connection标签页，点击Get table names。
2）点击Get table names，在Hbase table name的选择框中选择weblogs。
3）点击Get mappings for speficed table获取指定的表。
4）点击Mapping name，选择pageviews，点击“确认”按钮关闭窗口。
点击“文件—另存为”菜单保存转换，在选择目录中输入load_hbase.ktr作为文件名。
点击转换工具栏中的运行按钮运行转换，或者选择“动作—运行”菜单打开一个执行转换的窗口，点击“启动”按钮。
在Spoon接口的下面打开一个执行结果窗口，显示运行时转换的进度。
在几十秒之后完成转换。
如果在转换过程中出现任何错误，将会红色高亮显示，在日志标签页查看错误信息。
通过查询HBase验证数据1）从命令行中，输入下面命令打开HBase shell：hbase shell 2）通过这个命令查询HBase：scan 'weblogs', {LIMIT => 10} 应该返回数据的行数。