kettle转换步骤的类型功能
kettle学习笔记（六）——kettle转换步骤
kettle学习笔记（六）——kettle转换步骤⼀、概述
转换步骤分类：
1. 增加新的列
2. 字符串处理
3. ⾏列变换
4. 排序/排重/字段选择
5. 其他转换步骤
⼆、增加新的列
1.增加常量列
增加⼀列常量的列
其它增加列的操作⼤同⼩异，不⼀⼀赘述，只介绍计算器
1. 增加常量列
2. 增加序列列
3. 增加分组序列列
4. 增加校验列
5. 增加XML 列
6. 计算器
2.计算器
可以进⾏数值运算、⽇期运算等...
更多计算类型的介绍，参见wiki
三、字符串处理
1.字符串拆分
1.同Java的indexOf，左闭右开的形式
2.将⼀个字段拆分为多个字段，注意配置拆分后接收的字段
3.拆分成多⾏
类似上⾯，不过拆分成多⾏是这样的结果：
2.字符串合并
3.字符串替换
值映射：对数值进⾏映射，例如经典的性别1 0映射为男⼥：
正则匹配：
4.字符串其它转换
字符串操作：
可以进⾏字符串转义（例如> 转义为 >）、保留/去除字符串⾥的数字、移除特殊字符、补充长度四、⾏列变换
图⽰如下：（也叫正规化-列转⾏-宽表变窄表/ 反正规化-⾏转列-窄表变宽表）
⽰例如下：
窄表变宽表的配置：注意理解分组字段的含义
⾏转列，参考：
五、排序/去重/字段选择
1.排序
2.排重
Unique Row: 需要事先排序：
Unique Row(Hash): 不排序，速度快，占内存。
kettle使用手册
1打开程序，点击spoon.bat其实对于简单的数据库数据的抽取，基本只需要转换(.ktr格式)和作业(.kjb格式)这两种东西。
下面就是建立一个转换的步骤：a 点击文件-->新建-->转换。
b 在左侧的树状列表中选“主对象树”，新建DB连接(参照第4点)。
c 在核心对象-->输入这个地方拖出一个表输入，在“输出”目录下拖出“表输出”，按住shift，从一个对象拖到另一个对象可进行连线。
2基本作业由开始，转换，成功3步骤组成。
步骤之间使用shift+左键连线。
2.1‘1’代表无条件执行；2.2‘2’代表上一步执行完成后，再执行下一步；2.3‘3’代表不执行，左击连接线使其生效（绿色）或失效（灰色）。
3打开具体步骤中的转换流程，点击‘Transformation’跳转至相应具体转换流程，编辑此转换具体路径，双击转换，弹出窗口，‘1’为相对路径，点击‘2’选择具体Visit.ktr 转换，为绝对路径。
4建立数据库连接，输入相应信息测试，成功即可图45转换具体设置，如图4，‘表输出’至‘文本文件输出’流程跳接线为错误处理步骤，当输出格式不能满足表输出的目的表结构类型时，将会将记录输出到‘文本文件输出’中的记录中。
5.1双击‘表输入’，输入相应的SSQL语句，选择配置数据库连接，或新增，预览查询生成的结果（如果数据库配置中使用变量获取，此处预览生成错误）。
5.2双击‘表输出’，选择数据库连接，‘浏览’选择相应目标表，（此处‘使用批量插入’勾选去除，目的是在错误处理步骤中无法使用批量处理，可能是插件兼容问题）6表输出插件定义a) Target Schema：目标模式。
要写数据的表的Schema的名称。
允许表明中包含“。
”对数据源来说是很重要的b) 目标表：要写数据的表名。
c) 提交记录数量：在数据表中用事物插入行。
如果n比0大，每n行提交一次连接。
否则不使用事务，速度会慢一些。
d) 裁剪表：在第一行数据插入之前裁剪表。
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对不同类型文件数据进行转换的基本方法的实验总结
kettle对不同类型文件数据进行转换的基本方法的实验总结Kettle对不同类型文件数据进行转换的基本方法的实验总结导言在当今信息时代，数据的处理和转换是企业和个人不可或缺的重要任务。
而对于数据处理工具来说，Kettle（即Pentaho Data Integration）无疑是其中一员佼佼者。
它是一款开源的ETL （Extract-Transform-Load）工具，能够帮助用户快速、高效地处理各种类型的数据。
本文将着眼于Kettle在不同类型文件数据转换方面的基本方法进行实验总结，希望能够为读者提供一份有价值的参考。
一、CSV文件数据转换1.读取CSV文件CSV（Comma Separated Values）文件是一种常见的以逗号分隔的文本文件格式，常用于数据交换。
在Kettle中，我们可以通过添加"CSV输入"步骤来读取CSV文件数据。
在进行数据转换之前，我们有时需要将CSV文件中的数据格式进行调整。
将日期字段转换为日期类型、将数值字段转换为特定精度的数值类型等。
Kettle提供了"Select values"和"Modify"等步骤来满足这些需求。
3.数据清洗和过滤在实际的数据处理中，我们可能会遇到一些数据质量问题，比如缺失值、异常值等。
此时，我们可以使用Kettle提供的"Filter rows"和"Cleanse"等步骤来进行数据清洗和过滤，确保数据质量的可靠性和准确性。
二、Excel文件数据转换1.读取Excel文件与CSV文件不同，Excel文件是一种二进制文件格式，它包含了丰富的数据类型和复杂的表结构。
在Kettle中，我们可以通过添加"Excel 输入"步骤来读取Excel文件数据。
在进行读取时，我们需要注意选择适当的Sheet以及指定正确的列和行范围。
与CSV文件一样，我们通常需要对Excel文件中的数据进行格式转换。
kettle 列拆分多行 列转行解答
Introduction在数据处理领域，kettle 是一种广泛使用的数据集成工具，它可以帮助用户有效地处理和转换各种数据。
其中，列拆分多行和列转行是kettle 中常用的功能，用于解决将一列数据拆分为多行或将多行数据转换为一列的需求。
在本文中，我将针对这两个功能进行深度探讨，帮助你全面理解和灵活运用。
1. 什么是列拆分多行让我们来了解一下什么是列拆分多行。
在实际数据处理中，有时会遇到一列中包含了多个数值或字符串，需要将其拆分成多行的情况。
列拆分多行功能可以很好地解决这个问题，将一列中的数据按照指定的分隔符进行拆分，并将其拆分后的值分别输出为多行数据。
2. 列拆分多行的使用场景列拆分多行广泛应用于文本数据的处理中，特别适用于处理包含大量重复数据的情况。
比如在处理日志数据、文本数据或网页数据时，经常会遇到一列中包含多个字段或信息，需要将其拆分成多行进行分析和处理。
3. 如何在kettle 中实现列拆分多行在kettle 中，实现列拆分多行可以通过使用 Split Fields 转换步骤来完成。
你可以指定需要拆分的列和分隔符，kettle 会将该列的数值或字符串按照指定的分隔符进行拆分，并输出为多行数据。
4. 什么是列转行接下来，让我们来了解一下什么是列转行。
与列拆分多行相反，列转行是指将多行数据中的某一列的数值或字符串合并为一列的操作。
列转行功能可以将多行数据中的指定列进行合并，输出为一列或以其他方式呈现出来。
5. 列转行的使用场景列转行也是在实际数据处理中经常遇到的需求。
特别是在处理数据透视表、数据聚合和数据合并时，经常需要将多行数据中的指定列进行合并，以满足特定的分析和处理需求。
6. 如何在kettle 中实现列转行在kettle 中，实现列转行可以通过使用 Merge Rows 转换步骤来完成。
你可以指定需要合并的列和分隔符，kettle 会将多行数据中的指定列进行合并，并输出为一列数据或以其他方式呈现出来。
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。
kettle转换算子
kettle转换算子摘要：一、概述Kettle转换算子二、Kettle转换算子分类与功能1.数据导入/导出算子2.数据清洗算子3.数据转换算子4.数据连接算子5.数据处理算子6.数据聚合与分组算子7.数据筛选与条件判断算子8.数据流水线控制算子三、Kettle转换算子应用场景四、实战案例解析五、总结与建议正文：一、概述Kettle转换算子Kettle是一款开源的数据抽取、转换和加载（ETL）工具，广泛应用于企业数据仓库和业务智能领域。
Kettle的核心功能就是实现数据的转换，而这一功能主要通过各式各样的转换算子来实现。
这些转换算子如同搭建房子的砖块，可以根据实际需求组合搭建出各种复杂的数据处理流程。
二、Kettle转换算子分类与功能1.数据导入/导出算子：负责在不同的数据源之间进行数据传递，如从数据库导入数据、将数据导出到文件等。
2.数据清洗算子：对原始数据进行预处理，如去除空值、填充缺失值、标准化等。
3.数据转换算子：实现数据从一种格式到另一种格式的转换，如字符串转数字、日期格式转换等。
4.数据连接算子：将多个数据源连接起来，实现跨数据源的数据处理。
5.数据处理算子：对数据进行各种操作，如聚合、分组、拆分、合并等。
6.数据聚合与分组算子：对数据进行汇总、分组、计算等操作，如求和、计数、平均值等。
7.数据筛选与条件判断算子：根据特定条件筛选数据，如过滤不符合条件的记录、按条件排序等。
8.数据流水线控制算子：用于控制数据处理流程的执行顺序和条件，如分支、循环、定时触发等。
三、Kettle转换算子应用场景Kettle转换算子可以广泛应用于数据清洗、数据转换、数据集成、数据仓库建设等场景。
例如，在数据仓库建设中，可以通过数据导入/导出算子将各个业务系统的数据抽取到数据仓库中，再利用数据清洗、转换和聚合等算子对数据进行处理，最后将结果存储到数据仓库中。
四、实战案例解析以下是一个实战案例：将一个包含客户订单数据的Excel文件转换为数据库中的数据表。
kettle 行转列 详解
kettle 行转列详解Kettle是一个开源的ETL工具，它可以将数据从一个地方提取到另一个地方，同时还可以进行数据转换和数据加载。
在数据转换方面，Kettle 可以将行数据转换为列数据，这样可以更方便地进行数据分析。
本文将详细介绍 Kettle 行转列的实现方法和使用技巧。
一、Kettle 行转列的基本概念行转列是一种常见的数据转换方式，它将一行数据中的多个字段值转换为多个列，这样可以更方便地进行数据分析和查询。
例如，一张订单表中，每个订单有多个商品，原来的数据表结构为：订单编号t商品名称t商品数量t商品单价1tt商品Att2tt1001tt商品Btt3tt2002tt商品Ctt1tt3002tt商品Dtt4tt400通过行转列，可以将数据表结构转换为：订单编号t商品A数量t商品A单价t商品B数量t商品B单价t商品C数量t商品C单价t商品D数量t商品D单价1tt2tt100tt3tt200tt0tt0tt0tt02tt0tt0tt0tt0tt1tt300tt4tt400可以看出，行转列将每个商品的数量和单价分别转换为一个单独的列，这样可以更方便地进行数据分析和查询。
二、Kettle 行转列的实现方法Kettle 行转列的实现方法有多种，其中比较常用的是使用“转换”步骤中的“行转列”步骤。
1. 新建转换步骤首先，在 Kettle 中新建一个转换步骤，并将源数据表作为输入，目标数据表作为输出。
2. 新增“行转列”步骤在转换步骤中，新增一个“行转列”步骤。
在“行转列”步骤中，需要设置以下参数：(1) 输入字段：选择需要进行行转列的字段，即需要转换为列的字段。
(2) 输出列名：设置输出列的名称，即转换后生成的列名。
(3) 输出列类型：设置输出列的数据类型，可以选择整数、浮点数、字符串等。
(4) 分组字段：设置需要进行分组的字段，即需要按照哪个字段进行数据分组。
(5) 值字段：将需要进行行转列的字段添加到“值字段”中。
kettle 校验转换
kettle 校验转换kettle 校验转换是Pentaho Data Integration（PDI）工具中非常强大和有用的转换步骤之一。
它允许数据工程师和分析师对数据进行校验和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
本文将带您逐步了解kettle 校验转换，并探索其功能和用法，帮助您更好地理解如何使用这个功能强大的工具。
第一节：什么是kettle 校验转换？Kettle 校验转换是Pentaho Data Integration 工具中的一个转换步骤，它用于对数据进行校验和清洗。
使用校验步骤，您可以定义各种校验规则和条件，以确保数据的准确性和完整性。
Kettle 校验转换支持多种校验方式，包括正则表达式、比较操作符、空值检查、模式匹配等。
第二节：安装和配置要使用kettle 校验转换，您需要先下载和安装Pentaho Data Integration 工具。
安装完成后，打开PDI 工具，并创建一个新的转换（Transformation）。
然后，将校验步骤（Validator）从转换步骤面板拖放到转换画布上。
第三节：配置校验规则配置校验规则是使用kettle 校验转换的关键步骤。
您可以通过右键单击校验步骤并选择“编辑”选项来打开校验规则编辑器。
在编辑器中，您可以定义一系列校验规则，以应用于输入数据。
第四节：定义校验规则在校验步骤的校验规则编辑器中，您可以通过添加和配置校验规则来定义校验。
每个校验规则都包含一个条件和一个动作。
条件定义了校验逻辑，而动作在条件满足时执行。
第五节：配置条件在条件部分，您可以选择使用不同的校验方式，如正则表达式匹配、比较操作符、模式匹配等。
根据您的需求，选择适当的校验方式，并填写相应的条件。
比如，您可以使用正则表达式对数据格式进行校验，或者使用比较操作符对数值进行校验。
第六节：配置动作在动作部分，您可以定义校验规则满足时要执行的操作。
这些操作可以包括记录错误、发送警报、导出数据等。
kettle文本转换为数值类型函数
kettle文本转换为数值类型函数1. 概述在使用kettle进行数据处理和转换时，经常会遇到将文本类型的数据转换为数值类型的需求。
kettle提供了一些内置函数和步骤，可以方便地实现这一转换。
本文将详细介绍如何使用kettle提供的函数来进行文本转换为数值类型的操作。
2. 使用kettle内置函数转换数值类型kettle提供了一些内置函数，可以用于将文本类型的数据转换为数值类型。
下面介绍几个常用的函数：2.1. ToNumber函数ToNumber函数可以将文本类型的数据转换为数值类型。
它的语法如下：ToNumber([字段名])其中，[字段名]表示要进行转换的字段名或者表达式。
2.2. NumberFormat函数NumberFormat函数可以将数值类型的数据格式化为指定的格式。
它的语法如下：NumberFormat([字段名], [格式])其中，[字段名]表示要进行格式化的字段名或者表达式，[格式]表示要使用的格式，比如”0.00”表示保留两位小数。
2.3. Round函数Round函数可以对数值进行四舍五入。
它的语法如下：Round([字段名], [小数位数])其中，[字段名]表示要进行四舍五入的字段名或者表达式，[小数位数]表示要保留的小数位数。
2.4. Abs函数Abs函数可以对数值取绝对值。
它的语法如下：Abs([字段名])其中，[字段名]表示要取绝对值的字段名或者表达式。
3. 使用kettle步骤进行文本转换为数值类型的操作除了使用内置函数，kettle还提供了一些步骤，可以直接进行文本转换为数值类型的操作。
下面介绍几个常用的步骤：3.1. Text File Input步骤Text File Input步骤可以读取文本文件，并将内容转换为指定的数据类型。
在该步骤中，可以选择将文本类型的数据转换为数值类型。
3.2. Calculator步骤Calculator步骤可以进行数值计算和转换。
kettle中excel行列转换
kettle中excel行列转换Excel是一款功能强大的电子表格软件，其中的行列转换是一项常用的操作。
在Excel中，我们经常需要对数据进行重新排列，将原先的行换成列，或者将原先的列换成行。
这种操作称为行列转换，也被称为数据透视表或数据旋转。
使用Excel进行行列转换有多种方法，下面将介绍几种常用的方法。
第一种方法是使用Excel的“转置”功能。
转置是Excel提供的一种快速将数据行列互换的方式。
具体操作步骤如下：选中要转置的数据范围，包括表头和数据，然后右键点击选择“复制”或按Ctrl+C 将数据复制到剪贴板。
接着选中要将数据转置到的目标位置，右键点击选择“特殊粘贴”或按Ctrl+Alt+V打开粘贴选项对话框，在对话框中选择“转置”，然后点击“确定”即可将数据行列转换。
第二种方法是使用Excel的“数据透视表”功能。
数据透视表是一种以交叉表格形式展示数据的工具，可以将原始数据根据行、列和值进行重新组织和计算。
具体操作步骤如下：选中包含原始数据的范围，然后在菜单栏中选择“插入”选项卡下的“数据透视表”，在弹出的对话框中选择“选择一个表和图表报告”，然后点击“确定”。
接着，在数据透视表字段列表中，将需要转置的行或列字段拖放到“列”或“行”区域中，将需要转置到行或列的字段拖放到“数据”区域中，然后点击“确定”即可生成透视表。
第三种方法是使用Excel的公式进行行列转换。
这种方法需要使用一些Excel的函数来实现，如INDEX、MATCH、OFFSET、TRANSPOSE 等。
具体操作步骤比较复杂，需要编写多个公式来完成数据的转置，代码如下：1.在目标位置填入以下公式，用于确定数据转置的列数：=COUNTA(原数据范围的首行)2.在目标位置填入以下公式，用于确定数据转置的行数：=COUNTA(原数据范围的首列)3.在目标位置填入以下公式，用于将数据进行转置：=INDEX(原数据范围,MATCH(目标位置行号,原数据范围的首列,0),MATCH(目标位置列号,原数据范围的首行,0))通过以上三个公式，可以将原始的行列数据进行转置，将数据填充到目标位置的单元格中，从而实现行列转换。
kettle 转换、作业和步骤
Kettle是一款开源的ETL工具，专门用来处理数据转换、加载和作业调度。
通过Kettle，用户可以轻松地创建复杂的数据转换和作业流程，从而实现数据的抽取、转换和加载。
Kettle的核心概念主要包括转换（Transformation）、作业（Job）和步骤（Step）。
下面将分别介绍这三个概念的基本含义和使用方法。
一、转换（Transformation）1. 转换是Kettle中最基本的概念，它代表了一组数据处理步骤，通常用来实现数据的抽取、转换和加载（ETL）。
用户可以通过Kettle的图形化界面设计转换流程，将各种数据处理步骤以图形节点的方式连接起来，形成一个完整的数据处理流程。
2. 转换的主要组成部分包括输入步骤、输出步骤、转换步骤和作业调度步骤。
用户可以通过这些步骤实现数据的输入和输出，数据的转换处理，以及转换流程的调度和控制。
3. 在设计转换时，用户需要考虑数据来源、数据格式、数据处理逻辑和数据目的地等方面的问题，通过合理地使用Kettle内置的各种步骤和插件，可以实现复杂的数据处理流程，满足不同的业务需求。
二、作业（Job）1. 作业是Kettle中用来实现作业调度和流程控制的概念，它代表了一组数据处理和转换流程的调度和控制逻辑。
用户可以通过Kettle的图形化界面设计作业流程，将各种数据处理和转换流程以图形节点的方式连接起来，形成一个完整的作业调度流程。
2. 作业的主要组成部分包括作业入口、作业步骤和作业输出。
用户可以通过这些部分实现作业的启动条件、作业步骤的调度和控制，以及作业的执行结果输出。
3. 在设计作业时，用户需要考虑作业流程、作业调度和作业控制逻辑等方面的问题，通过合理地使用Kettle内置的各种作业步骤和插件，可以实现复杂的作业调度流程，实现灵活的作业调度和控制。
三、步骤（Step）1. 步骤是Kettle中最基本的数据处理单元，它代表了数据处理和转换流程中的最小操作单元。
kettle 行转列 详解
kettle 行转列详解Kettle是一种功能强大的ETL工具，它支持数据抽取、转换和加载，可以用于各种数据仓库和BI项目。
在实际开发中，我们经常需要将行数据转化为列数据，或者将列数据转化为行数据。
此时，Kettle 可以派上用场，通过它提供的功能，轻松完成数据转化的任务。
本文就围绕Kettle的“行转列”这一功能进行详细的介绍，希望能为读者提供实用的指导。
一、准备工作在进行行转列之前，我们需要准备好相关的数据源和目标，建议先在数据库中创建好相关的表。
为了演示方便，这里我们以如下的表结构为例:tbl_source:id name1 Lucy2 Jacktbl_target:id column_name column_value1 name Lucy2 name Jack这里，tbl_source是我们需要将其转化为列的源数据表，tbl_target是我们需要将其转化为列的目标数据表。
二、打开Kettle并创建作业在准备好所需的数据源和目标之后，我们打开Kettle工具，并创建一个新的作业，如下图所示:在作业中我们需要完成以下两个步骤:数据抽取和数据转换。
三、进行数据抽取在我们的例子中，数据抽取的作用是从数据源中获取数据，这里我们使用“Table Input”步骤来读取数据源表，如下图所示:需要注意的是，我们需要指定连接到哪个数据库，以及在哪个数据表中读取数据。
同时，我们还需要设置“执行SQL”语句，以获取我们需要的数据。
在本例中，输入的SQL语句如下:SELECT * FROM tbl_source;运行完成之后，我们可以得到如下的结果:id name1 Lucy2 Jack四、进行数据转换在数据抽取阶段完成之后，我们需要对数据进行转化。
在本例中，我们需要将“name”这个列数据，转换成“column_name”和“column_value”这两个字段，并写入到目标表中。
这里，我们使用Kettle的“Row denormaliser”步骤来实现这一转化，如下图所示: 需要说明的是，我们需要在“Row denormaliser”步骤中进行详细的配置，具体如下:①在“denormalise”选项卡中，选择“Unpivot”，以把列数据转化为行数据。
kettle中转换的作用
kettle中转换的作用（最新版）目录1.Kettle 简介2.转换的概念3.Kettle 中的转换类型4.Kettle 转换的流程5.Kettle 转换的优点6.Kettle 转换的应用场景正文【Kettle 简介】Kettle 是一款开源的 ETL 工具，主要用于数据仓库和数据集成领域。
它提供了大量的数据转换功能，可以帮助用户轻松地完成数据的提取、转换和加载等任务。
【转换的概念】在 Kettle 中，转换是指将源数据经过一定处理后，转化为目标数据格式的过程。
这个过程通常包括数据清洗、数据合并、数据聚合等操作，使得源数据能够更好地适应目标数据环境的需求。
【Kettle 中的转换类型】Kettle 中提供了多种类型的转换，包括：1.数据过滤：根据指定条件筛选源数据，仅保留符合条件的数据。
2.数据排序：按照指定的字段或表达式对源数据进行排序。
3.数据分组：将源数据按照指定字段进行分组，以便进行聚合操作。
4.数据聚合：对分组后的数据进行聚合，如求和、计数等。
5.数据连接：将多个数据源进行连接，以形成一个新的数据源。
6.数据合并：将多个数据源的数据合并为一个数据源。
7.数据转换：将源数据的格式进行转换，如字符串转数字、日期转时间等。
【Kettle 转换的流程】Kettle 中的转换流程主要包括以下几个步骤：1.创建转换：在 Kettle 中创建一个新的转换对象。
2.添加步骤：根据需求添加相应的转换步骤。
3.配置步骤：对每个步骤进行配置，包括数据源、目标数据、转换规则等。
4.执行转换：运行 Kettle 转换，查看转换结果。
5.检查结果：检查转换结果是否符合预期，如有问题进行调整。
【Kettle 转换的优点】Kettle 转换具有以下优点：1.易用性：Kettle 提供了图形化界面，用户无需编写代码即可完成数据转换。
2.灵活性：Kettle 支持多种数据源和目标数据格式，可以满足不同场景的需求。
3.高效性：Kettle 基于 Java 编写，具有较高的性能，能够应对大规模数据的转换需求。
kettle 转换用法
kettle 转换用法
在kettle中，你可以通过以下步骤进行转换：
1. 打开kettle软件，点击“文件”菜单，选择“新建”->“转换”。
2. 在转换界面中，你可以选择需要进行的转换操作，例如文本转换为MySQL数据表。
3. 在“DB转换”选项中，选择要转换的数据库表、连接方式、输入用户名密码以及主机ip数据库名。
4. 确认后，在核心对象中选择输入类型，例如文本文件输入。
5. 双击文本输入图标，浏览并选择要添加的文本文件，点击增加。
6. 在输出部分，选择表输出，并连接到相应的数据库连接IP，将文本输入到目标表中。
7. 确保指定数据库字段已打勾，并打开数据库字段以进行匹配，以确保输出字段与所需字段一致。
8. 根据需要，还可以进行其他数据清洗、转换操作，例如连接字段、增加序列、字符串操作、去除重复记录等。
9. 完成转换后，保存并运行转换任务。
以上是kettle的基本转换用法，具体操作可能会因kettle版本和数据源的不同而有所差异。
建议参考kettle的官方文档或教程以获取更详细和具体的指导。
kettle 核心对象详解
kettle 核心对象详解以kettle核心对象详解为标题的文章Kettle是一款开源的ETL工具，广泛应用于数据仓库、数据集成和数据转换等领域。
它由一系列核心对象组成，这些对象在Kettle中扮演着重要的角色。
本文将详细介绍Kettle核心对象的功能和作用。
1. Transformation（转换）Transformation是Kettle中最重要的核心对象之一。
它代表了数据转换过程的抽象。
一个Transformation由多个步骤（Step）组成，每个步骤负责特定的数据处理操作。
通过将不同的步骤组合在一起，可以实现复杂的数据转换逻辑。
2. Job（作业）Job是另一个重要的核心对象，用于定义和管理Kettle的作业流程。
一个Job由多个作业条目（Entry）组成，每个作业条目代表一个具体的任务。
通过在作业中定义作业条目之间的依赖关系，可以实现作业的自动化执行。
3. Step（步骤）Step是Transformation中的基本处理单元，代表了具体的数据处理操作。
Kettle提供了丰富的步骤类型，包括数据输入输出、数据转换、数据过滤等。
通过将不同的步骤组合在一起，可以构建复杂的数据转换逻辑。
4. Entry（条目）Entry是Job中的基本处理单元，代表了具体的任务。
Kettle提供了多种类型的作业条目，包括作业、转换、脚本等。
通过将不同的作业条目组合在一起，可以构建复杂的作业流程。
5. Hop（连接）Hop代表了Transformation或Job中步骤或作业条目之间的连接关系。
通过定义Hops，可以实现数据的流动和任务的执行顺序。
每个Hop都有一个起始点和一个结束点，起始点和结束点可以是步骤、作业条目或起始/结束节点。
6. Database Connection（数据库连接）Database Connection是Kettle中连接数据库的重要对象。
通过定义数据库连接，可以在Transformation或Job中执行SQL查询、数据导入导出等操作。
kettle中转换的作用
kettle中转换的作用摘要：一、Kettle 简介1.Kettle 是什么2.Kettle 的作用二、Kettle 中转换的作用1.数据源与数据仓库之间的转换2.数据格式转换3.数据清洗与预处理4.数据集成与汇总5.性能优化与批量处理三、Kettle 中转换在实际应用中的案例1.数据导入与导出2.数据合并与汇总3.数据清洗与去重4.数据格式转换与应用系统对接四、Kettle 中转换的优势与局限性1.优势a.开源免费b.功能强大c.易于使用d.社区支持2.局限性a.学习曲线较高b.依赖Java 环境c.部分功能需要扩展插件正文：Kettle 是一款非常强大的数据处理工具，主要用于数据源与数据仓库之间的转换、数据格式转换、数据清洗与预处理、数据集成与汇总等方面。
它可以帮助用户高效地完成各种复杂的数据处理任务，从而为数据分析和决策提供支持。
Kettle 中转换的作用主要体现在以下几个方面：1.数据源与数据仓库之间的转换：Kettle 可以方便地将不同数据源（如CSV、Excel、MySQL 等）的数据导入到数据仓库中，并在数据仓库之间进行转换。
这有助于统一数据格式和标准，便于后续的数据分析和处理。
2.数据格式转换：Kettle 支持多种数据格式之间的转换，例如将CSV 格式转换为Excel 格式，或将JSON 格式转换为XML 格式。
这为数据在不同系统之间的交互提供了便利。
3.数据清洗与预处理：Kettle 提供了丰富的数据清洗功能，包括去重、缺失值处理、数据类型转换等。
这有助于提高数据的质量和准确性，为后续的数据分析和决策提供可靠的基础。
4.数据集成与汇总：Kettle 支持将多个数据源进行集成和汇总，以便于进行跨系统、跨业务的数据分析。
此外，Kettle 还提供了丰富的聚合函数，方便用户进行数据汇总和统计。
5.性能优化与批量处理：Kettle 支持批量处理和多线程运行，可以有效地提高数据处理的性能。
kettle转换算子 -回复
kettle转换算子-回复什么是kettle转换算子？如何使用它们进行数据转换？这些算子有哪些常用的功能和应用场景？本文将一步一步回答这些问题，帮助读者更好地了解kettle转换算子。
首先，我们需要了解什么是kettle。
Kettle是一款开源的ETL（抽取、转换和加载）工具，可以帮助我们从各种数据源中提取数据，并将其转换为我们所需的格式，最后加载到目标系统中。
其中转换是kettle的核心部分，而转换算子则是用于实现具体转换操作的模块。
一、什么是kettle转换算子？kettle转换算子是kettle提供的一组功能模块，用于对输入的数据进行各种转换操作。
每个算子代表一个具体的数据转换功能，可以完成诸如字段映射、过滤、排序、聚合等操作。
我们可以将多个算子组合在一起，构建出一个完整的数据转换流程。
二、如何使用kettle转换算子进行数据转换？使用kettle转换算子进行数据转换一般需要以下几个步骤：1. 创建一个kettle转换任务：打开kettle工具，在菜单栏中选择“新建转换”选项，建立一个新的转换任务。
2. 添加输入数据源：选择“输入”算子，配置输入数据的来源。
可以选择文件、数据库、Web服务等各种数据源，并设置相关的连接信息。
3. 添加转换算子：根据实际需要，选择合适的转换算子添加到转换任务中。
比如，如果需要对数据进行筛选，可以选择“过滤行”算子进行条件过滤；如果需要对字段进行重命名或映射，可以选择“元数据注释”算子进行操作。
4. 配置算子参数：对于每个算子，需要根据实际需求进行配置。
如果是过滤行算子，需要设置过滤条件；如果是元数据注释算子，需要设置字段的注释信息等。
5. 连接算子和构建转换流程：在转换任务中，将各个算子按照数据流的顺序连接起来，构建一个完整的转换流程。
可以通过拖拽算子的输出和输入端口进行连接，并设置数据的传递方式。
6. 运行转换任务：完成转换流程的构建后，点击工具栏中的“运行”按钮，就可以开始执行数据转换任务了。
kettle转换算子
kettle转换算子Kettle转换算子在数据处理领域中扮演着重要的角色。
它不仅可以帮助我们高效地处理数据，还能提供丰富的功能和灵活的操作方式。
下面我将为大家介绍一些常用的Kettle转换算子及其功能。
1. 输入算子输入算子是Kettle转换中的第一个算子，用于读取数据源。
通过输入算子，我们可以从各种数据源中获取数据，如数据库、Excel表格、文本文件等。
Kettle提供了丰富的输入算子，可以满足不同数据源的读取需求。
2. 转换算子转换算子是Kettle转换中的核心部分，用于对数据进行处理和转换。
Kettle提供了多种转换算子，如过滤算子、连接算子、排序算子等。
通过这些算子的组合和配置，我们可以实现复杂的数据处理逻辑。
3. 输出算子输出算子用于将处理后的数据写入到目标数据源中。
Kettle提供了多种输出算子，如数据库输出算子、文本文件输出算子等。
通过输出算子，我们可以将处理后的数据保存到各种数据源中，以供后续的分析和使用。
4. 参数算子参数算子用于配置转换过程中需要使用的参数。
通过参数算子，我们可以在转换运行之前动态地设置参数的值，以适应不同的场景和需求。
参数算子的灵活性使得Kettle转换可以适应各种复杂的数据处理场景。
5. 错误处理算子错误处理算子用于处理转换过程中的错误和异常情况。
Kettle提供了丰富的错误处理算子，如错误记录算子、错误输出算子等。
通过错误处理算子，我们可以对转换过程中出现的错误进行捕获和处理，以保证数据处理的稳定性和可靠性。
Kettle转换算子的强大功能和灵活性使得它成为了数据处理领域中的重要工具。
无论是简单的数据清洗还是复杂的数据转换，Kettle 转换算子都能帮助我们高效地完成任务。
希望通过本文的介绍，读者们对Kettle转换算子有了更深入的了解，并能在实际应用中灵活运用。
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文本文件输入(text input)：读取大量不同的文本文件。
大多是通过工具生成的CSV文件。
表输入(table Input)：常用来利用连接和SQL，从数据中读取信息，自动生成基本的SQL语句。
获取系统信息(get system info):这个步骤从Kettle 环境中获取信息。
生成行（Generate Rows ）：这个步骤输出一定数量的行，缺省为空。
可选包括一定数量的静态字段。
Cube输入(文件反序列化)(De-serialize from file):从二进制Kettle Cube 文件中读取数据行。
备注：这个步骤仅仅用来存储短期数据。
不同版本之间不保证文件的格式一样。
XBase输入：使用这一步可以读取大多数被称为XBase family派生的DBF文件。
Excel输入：利用这个步骤可以从Kettle 支持的系统的Excel文件里面读取数据。
XML输入：这个步骤允许你读取存储在XML 文件中的数据。
它也提供一个接口，你可以定义你想读取的文件名、XML 文件的数据重复部分、获取的字段等。
你可以指定元素或属性字段。
获取文件名(Get File Names)：这个步骤可以获取系统的文件名信息。
文本文件输出(Text File Output)：表输出(Table output)：这个步骤可以存储信息到数据库表中。
插入/更新(Insert/Update):这个步骤利用查询关键字在表中搜索行。
如果行没有找到，就插入行。
如果能被找到，并且要被更新的字段没有任何改变，就什么也不做。
如果有不同，行就会被更新。
更新（Update ）：这个步骤类似于插入/更新步骤，除了对数据表不作插入操作之外。
它仅仅执行更新操作。
删除(Delete)：这个步骤类似于上一步，除了不更新操作。
所有的行均被删除。
Cube output(序列化到文件)(Serialize to file):这一步骤存储数据到一个二进制文件。
这个步骤有个优势就是回读的时候，文本文件的内容不需要解析。
这是因为元数据也同时存储在CUBE 文件里面。
XML输出：这个步骤允许你从源中写入行到一个或者多个XML 文件。
EXCEL输出：利用这个步骤，在Kettle 支持的系统中，你可以写入数据到一个或者多个Excel 文件中。
Access 输出（Microsoft Access Output）: 允许你在转换中创建一个新的Access 数据库文件作为输出。
数据库查询（Database lookup）:这个步骤类型允许你在数据库表中查找值。
流查询（Stream lookup）:这个步骤类型允许你从其它步骤中查询信息。
首先，“源步骤”的数据被读到内存中，然后被用来从主要的流中查询数据。
调用数据库存储过程(Call DB Procedure):这个步骤允许你运行一个数据库存储过程，获取返回结果。
HTTP 客户端(HTTP Cient):HTTP 客户端根据一个附带条件的基准URL，来调用一个简单的调用。
字段选择(Select values) :这个步骤常常用来选择字段重命名字段指定字段的长度或者精度下面是三个不同标签的功能：选择和修改：指定需要流到输出流中的字段的精确顺序和名称删除：指定必须从输出流中删除的字段元数据：修改元数据字段的名称、类型、长度和精度过滤记录(Filter rows):这个步骤允许你根据条件和比较符来过滤记录。
一旦这个步骤连接到先前的步骤中，你可以简单的单击“<field>”，“=”和“<value>” 区域来构建条件。
排序记录（Sort rows）:这个步骤利用你指定的字段排序行，无论他们是按照升序还是降序。
备注：当行数超过5000 行的时候，Kettle 使用临时文件来排序行。
添加序列(Add sequence):这个步骤在流中增加一个序列。
一个序列是在某个起始值和增量的基础上，经常改变的整数值。
你可以使用数据库的序列，也可以使用Kettle 决定的序列。
备注：Kettle 序列在同一个转换中是唯一使用的。
每一次转换运行的时候，序列的值又会重新循环一次（从开始值开始）空操作-什么都不做(Dummy-do nothing):这个操作什么都不做。
它的主要作用是，在你想测试什么的时候，充当一个占位符。
例如有一个转换，你至少需要两个彼此连接的步骤。
如果你想测试文本文件输入步骤，你可以将它连接到一个Dummy 步骤。
行转列(Row Normaliser):这个步骤转动表，标准化数据。
拆分字段（Split Fields）:这个步骤允许你根据分隔符来拆分字段。
去除重复记录(Unique rows)：这个步骤从输入流中称移除重复的记录。
分组(Group By)：这个步骤允许你通过定义分组的字段来计算值。
例如：计算产品的平均销售额，获取库存的黄色衬衫的数量等等。
设置为空值(Null if):如果某个字符串的值等于指定的值，设置那个值为空。
计算器（Calculator ）:这个步骤提供一个功能列表，可以在字段值上运行。
计算器的一个重要优势是，它有着几倍于常用的JavaScript 脚本的速度。
增加XML （XML Add ）:这个步骤允许你将在XML 中的行字段内容编码，XML 以字符串字段的形式添加到行中。
增加常量（Add constants ）:这个步骤很简单，主要是添加常量到流中。
它的使用也很容易：用字符串形式指定名称，类型和值。
利用选择的数据类型指定转换格式。
行转列（Row Denormaliser ）:这个步骤允许你通过查询键值对来反向规格化数据。
也可以立即转换数据类型。
行扁平化（Flattener ）:这个步骤允许你扁平化预备的数据。
值映射（Value Mapper ）:这个步骤简单的映射字符串，从一个值映射到另一个值。
通常你想解中转换表的问题,不管怎么说，这是一种可选的方案：简单的将转换表作一部分。
例如：如果你想替换Language codes，你可以：使用的字段名：LanuguageCode 目标字段名：LanguageDesc源值/目标值：EN/English,FR/French,NL/Dutch,ES/Spanish,DE/German,…被冻结的步骤（Blocking step ）:它冻结所有的输出，直到从上一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Java Script等等。
记录关联（笛卡尔输出）（Join Rows-Cartesian Product ）:这个步骤允许你组合输入流中的所有行（笛卡尔输出）。
数据库连接（Database Join ）:这个步骤允许你使用先前步骤的数据，运行一个数据库查询。
能够指定查询参数：在SQL 查询中使用“？” ; 在SQL 查询中使用数据网格中的字段合并记录（Merge rows ）:这个步骤允许你比较两个行流。
如果你想在两个不同的时间比较比较数据，这是非常有用的。
它常被用于数据仓库源系统没有包含最后更新日期的情况。
两个行流被合并，一个是引用流（旧数据），一个比较流（新数据）。
每次都是行的最后版本通过进入下一步骤。
行有以下标记：“identical”:关键字在两个流中都存在，并且值相同“changed”: 关键字在两个流中都存在，但是一个或者更多的值不同“new”:引用流中没有找到关键字“deleted”: 比较流中没有找到关键字比较流中的数据进入下一步骤，除非在“删除“的情况。
存储合并（Stored Merge ）:这个步骤合并来自多个输入步骤的数据行，并且这些行用指定的关键字排序。
合并连接(Merge Join) :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。
备注：这个步骤将输入的行按指定的字段存储Java Script 值（Java Script Value ）:这个步骤允许你用JavaScript 语言做复杂的运算。
使用的JavaScript 引擎是Rhino 1.5R5。
改进的Java Script 值（Modified Java Script Value ）:这个步骤是“Javascript Values”的进改版本，它可以提供更好的效率，也更容易使用。
执行SQL 语句（Execute SQL script ）:在这个步骤中你可以执行SQL 脚本，或者在转换初始化的时候执行，或者在步骤的每一个输入行执行。
维度更新/查询（Dimension lookup/update ）:联合更新/查询（Combination lookup/update ）:这个步骤允许你在一个junk-dimesion 表里存储信息。
映射（Mapping ）:如果你希望某个转换多次运行，你可以将重复的部分添加到一个映射中。
映射是一个这样的转换：指定输入如何从映射输入中到达;指定输入字段如何转换：字段被添加或者删除从结果获取记录（Get rows from result ）:这个步骤返回在一个任务中先前步骤生成的行。
你可以进入选择先前步骤生成的元数据字段。
复制记录到结果（Copy rows to result ）:这个步骤允许你在一个任务中将行数据（内存中的）传递到下一个步骤设置变量（Set Variable）:这个步骤允许你在一个任务中或者虚拟机中设置变量。
它仅仅可以用一行数据来设置变量值。
获取变量（Get Variable ）:这个步骤允许你获取一个变量，它可以返回行或者附加值到输入行。
备注：你需要指定完整的变量格式${variable}或者%%variable%%。
从以前的结果获取文件（Get files from result ）:每次在转换、任务、文件细节、任务条目、步骤等处理、使用或者创建一个文件时，文件被捕获并且附加到结果中。
你可以使用这个步骤访问那些信息。
复制文件名到结果（Set files in result）:在某种情况下，我们可以操纵输出结果中的文件列表。
例如mail 任务条目可以使用文件列表来关联邮件，可能你不需要发送所有的文件，你可以在此步骤中指定你想要发送的邮件。
记录注射器（Injector ）:注射器主要是针对以下人使用：想利用Kettle API 和JA V A 来注射记录到转换中。
套接字读入器（Socket Reader）:套接字读入器是通过TCP/IP 协议将数据从一个服务器向另一个服务器传输。
套接字输写器（Socket Writer）:套接字输写器是通过TCP/IP 协议将数据从一个服务器向另一个服务器传输。
聚合行（Aggregate Rows ）:这个步骤允许你在所有行的基础上快速的聚集行。