Pentaho产品文档
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1 Pentaho公司介绍 (1)
2 Pentaho产品简介 (1)
2.1 Pentaho mobile BI (1)
2.1.1实时和交互式可视化 (1)
2.1.2功能齐全的移动优化界面 (2)
2.2 Pentaho Business Analytics (2)
2.2.1 功能强大的交互可视化 (2)
2.2.2 用于商业洞察的分析面板 (3)
2.2.3 易于使用的交互式动态报表 (3)
2.2.4 流线型管理 (4)
2.2.5 完整的数据集成 (4)
2.2.6 简单的拖拽可视化设计器 (5)
2.2.7 预测性分析方案 (5)
2.3 Pentaho Big Data Analytics (6)
2.3.1 完整的大数据平台 (6)
2.3.2 交互式的分析方案、报表、可视化功能和面板 (7)
2.3.3 自适应大数据层 (8)
2.3.4 强大的数据挖掘和预测分析方案 (8)
2.4 Pentaho Data Integration (9)
2.4.1 针对拖拽式开发的简单可视化设计器 (9)
2.4.2 零编码要求的大数据集成 (10)
2.4.3 本地灵活支持所有大数据源 (10)
2.4.4 强大的管理 (12)
2.4.5 数据剖析数据质量信息 (12)
2.5 Embedding Pentaho Analytics (12)
2.5.1 提供定制化分析方案 (12)
2.5.2 Pentaho支撑程序 (13)
2.5.3 开放的架构和标准，支持广泛的扩展 (13)
2.5.4 正确的合作伙伴和商业条款 (13)
3 版本介绍 (14)
4 成功案例 (14)
5 Pentaho全球合作伙伴 (15)
1 Pentaho公司介绍
?2005年成立于美国佛罗里达州奥兰多市
?全球8个Office,业务遍及北美、拉美、亚洲和欧洲
?超过200个优秀员工
?在美国软件技术领域拥有十项以上专利
?截至目前，pentaho在全球拥有超过1000忠实客户。
2 Pentaho产品简介
2.1 Pentaho mobile BI
Pentaho的交互式可视化功能允许商业用户从iPad实时搜索信息，发现问题区域和离群点，找到答案。
2.1.1实时和交互式可视化
◆逼真的可视化数据发掘，全触屏支持。
◆交互式的Boardroom-style仪表板、报表和可视化。
1
2 ◆ 支持任何数据的丰富的交互式图表类型，包括气泡图、散点图、热点
网图、地理地图等等。
2.1.2功能齐全的移动优化界面 ◆ 运行于iPad 的Pentaho 不仅有报表查看功能，还允许决策者创建和
定制自己的分析方案。通过触屏支持界面，商业用户拥有从iPad 访
问桌面的所有权限。
◆ 无需来自IT 的任何帮助，就可以从iPad 创建和编辑多维分析、可视
化和报表。
◆ 本地导航和浏览 - 支持缩放、点击选择、拖拽以及滑动打开文档。 ◆ 个性化的用户体验 -
标注收藏夹，自定义开始位置。
◆ 易于嵌入到移动应用
Pentaho 的开放架构和Web API ，使得ISVs 和SaaS 的提供者能创建一系列的移动分析应用程序，以适应特定的使用情况和行业。保险、零售、医疗保健等行业的客户都可以将Pentaho 无缝集成到他们的移动应用中。
2.2 Pentaho Business Analytics
现代化的、简单且交互性强的商业分析解决方案
2.2.1 功能强大的交互可视化
交互式可视化分析有数据钻取、lasso 滤波、缩放和易于审查的属性高亮显示。
3 ◆ 交互式可视化库中包括geo 绘图、热网格和散点/气泡图。
◆
专业的可视化插件有助于开发先进的可视化功能。
◆ 为大数据量的快速思维分析提供了极大规模的的内存数据缓存。 ◆ 真实移动体验，支持本地手势和全面的分析能力，包括内容创建。
2.2.2 用于商业洞察的分析面板
◆ 基于Web 的拖拽面板设计，包括丰富的导航、数据钻取以及一个过滤
控件库。
◆ 为企业量身定制的面板。
◆ 集成的Portal 和mash-up 技术将商业分析方案和应用完美的结合在
一起
2.2.3 易于使用的交互式动态报表
◆ 针对商业用户，提供基于web 的，直观的交互式报表。
4 ◆ 针对高级用户，提供丰富的图形化企业报表设计器。
◆ 以HTML, Excel, CSV,
PDF and RTF
等常用格式输出。
◆ 内存缓存，快速获取结果。
◆ 针对NoSQL 首款面向市场的报表。
2.2.4 流线型管理
◆ 分析方案的安全性，内容权限，版本控制，锁定和失效。
◆ 一流的可靠性，备份和恢复功能。
◆ 任务重启和回滚与企业数据集成。
◆ 通过内置报表进行性能监测和审查。
2.2.5 完整的数据集成
5 ◆ 支持从Hadoop ，NoSQL ，Analytic 等相关任何数据源访问，合成，混
合以及传递数据
2.2.6 简单的拖拽可视化设计器 ◆ 简单拖拽设计，无任何编码需求。
◆ 自适应的大数据层轻松地添加大数据插件。
◆
Hadoop 的可视化MapReduce 设计，可消除代码，减小复杂度。
◆ 源架构数据混合技术能满足用户全面分析数据的需求.
◆ 支持所有数据，包括大数据的编配和集成功能。
2.2.7 预测性分析方案
6 ◆ 功能强大的算法，包括分类，回归，聚类和关联性分析。
◆ 使用预测模型标记语言(PMML)导入第三方模型。
◆
使用Pentaho 库对模型进行存储和版本控制。
◆ 使用Pentaho 数据集成对Hadoop 集群内外的模型优化。
◆ 算法并入了Pentaho 的可视化界面。
2.3 Pentaho Big Data Analytics
2.3.1 完整的大数据平台
7 ◆ 全方位的分析方案：数据访问权限及数据可视化与预测分析方案的集
成。
◆ 通过Pentaho 自适应的大数据层支持最广泛的数据源，
充分利用每个数据源的独特的优势。
◆ 允许用户生成混合的大数据，并将它们用于更全面，更精确的分析方
案。
◆ 基于开放标准的构架，支持扩展和与现有设施集成
2.3.2 交互式的分析方案、报表、可视化功能和面板
◆ 交互式可视化分析有数据钻取、lasso 滤波、缩放和易于审查的属性
高亮显示。
◆ 实时可用的交互式可视化功能库。
◆ 为大数据量的快速思维分析提供了极大规模的的内存数据缓存。
◆ 自主交互式反馈到高容量，高度特化的企业报表。
◆ 支持任何数据，包括混合了企业数据的显示面板。
◆ 高容量数据处理
◆支持本地连接到领先的Hadoop，NoSQL和analytic数据库。
◆可视化的MapReduce任务设计器缩短了开发周期。
◆支持对非结构化数据进行编制，建模和搜索。
◆强大的多线程数据集成引擎，加速作业执行。
◆支持集群，实现跨结点的分布式处理。
◆独特的Hadoop内部执行过程，实现极高效的性能。
2.3.3自适应大数据层
◆一旦有了数据的访问权限，之后在任何地方都可以处理，合并和使用
它。
◆支持从Cloudera、Hortonworks、MapR到Intel等最新的Hadoop分
布。
◆包含针对Cassandra、MongoDB等NoSQL数据库的简单插件。
◆支持连接到Amazon Redshift和Splunk等专业的数据商店。
◆高度的灵活性，降低了大数据体系变化所带来的风险和孤立点。
2.3.4强大的数据挖掘和预测分析方案
8
◆功能强大的算法，包括分类，回归，聚类和关联性分析。
◆使用预测模型标记语言(PMML)导入第三方模型。
◆使用Pentaho库对模型进行存储和版本控制。
◆使用Pentaho数据集成对Hadoop 集群内外的模型优化。
◆算法并入了Pentaho的可视化界面。
2.4 Pentaho Data Integration
为所有数据添加强大的访问、准备和融合功能
2.4.1针对拖拽式开发的简单可视化设计器
9
◆图形提取-转换-加载(ETL)工具，以常规方式来加载和处理大数据源。
◆丰富的预建组件库能访问和转换来自广泛数据源的数据。
◆可视化界面调用自定义代码，分析图像和视频文件以创建有意义的元
数据。
◆动态转换，使用变量决定映射域，验证和改进规则。
◆集成调试器用以检测和调试任务执行过程。
2.4.2零编码要求的大数据集成
◆完整的可视化开发工具消除了SQL编码或编写MapReduce Java函数。
◆通过本地支持的Hadoop、NoSQL和分析数据库可广泛的链接到任何类
型数据或数据源。
◆并行处理引擎确保高效的性能和企业可扩展性。
◆支持提取和融合现有的多元数据，以生成高质量的实时分析数据。
2.4.3本地灵活支持所有大数据源
10
◆支持从Cloudera,Hortonworks、MapR到Intel等最新的Hadoop分布。
◆包含针对Cassandra、MongoDB等NoSQL数据库的插件，也可以连接
到Amazon Redshift和 Splunk等专业的数据商店。
◆当使用新的版本和功能时，自适应大数据层为企业节省了大量的开发
时间。
◆高度的灵活性，降低了大数据体系变化所带来的风险和孤立区。
◆反馈和分析增加的用户和机器数据的数量，包括网页内容、文档、社
交媒体和日志文件。
◆通过灵活的集群分布，可以将Hadoop数据任务集成到全面的
IT/ETL/BI解决方案中。
◆支持并行批量数据加载工具，以高效的加载数据。
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2.4.4强大的管理
◆管理用户和任务的安全权限。
◆从最近成功检查点上重启任务，并从当前失败中回滚作业执行。
◆集成了LDAP和Active Directory中现有的的安全术语。
◆设置用户的操作权限: 读取、执行或创建。
◆进度数据集成过程实现了有序的流程管理。
◆监测和分析数据集成处理的性能。
2.4.5数据剖析数据质量信息
◆识别不遵守商业规则和标准的数据。
◆规范、验证和清除不一致的或冗余的数据。
◆借助人类推理和Melissa数据进行数据质量管理。
2.5 Embedding Pentaho Analytics
2.5.1提供定制化分析方案
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◆全面的数据访问、集成和挖掘平台（支持大数据）。
◆绚丽的可视化，交互式报表，即席分析和自定义面板。
◆实时反馈数据库与任何数据类型的未知连接。
◆使用CSS高度定制化、基于Web的用户界面来匹配应用程序的品牌、
外观。
◆为简单的SaaS和云开发提供了多用户共享结构。
◆集成了安全、认证、单点登录等多项功能。
2.5.2 Pentaho支撑程序
◆量身定制的培训和战略研讨会，保证开发周期顺利完成。
◆为测试和质保周期提供了全面的开发支持和技术专家。
◆确保成功投放市场的周期在8周以下。
◆合作伙伴遍布各个行业，如ExactTarget、4SightBI、AssetWorks、
Shareable Ink、Marketo、HTK和Paytronix。
2.5.3开放的架构和标准，支持广泛的扩展
◆现代化，100%的Java平台构建标准，像REST风格的Web服务接口，
方便集成到任何Web应用程序。
◆能与企业安全框架无缝集成，通过开放的API能扩展到第三方图表和
图形。
◆能将复杂的分析方案轻松地嵌入到移动设备和平板电脑应用程序中。
◆产品路线图、源代码和组件都是可见的，以满足不断变化的客户需求。
2.5.4正确的合作伙伴和商业条款
◆灵活的订阅模式和利润空间 - 前期的永久许可费用也不高。
◆技术发展支持贯穿整个产品实施和测试周期。
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◆针对技术经理和开发人员的体系架构研讨会能帮助他们学习集成产
品路线的最佳实践。
◆定制的培训能满足特定应用和集成的需求。
◆高质量产品支持和服务等级协议（SLA）。
3版本介绍
Pentaho授权为两个版本，商业版和社区版
商业版
商业版需要付费，有试用demo可下载。
社区版
社区版为开源，授权协议为：GPL,LGPL。
社区版代码以从官方网站分离，由sourceforge代为管理。
4成功案例
类型: 案例研究
产品:业务分析、数据集成
在使用pentaho的产品之前，汉莎航空公司在快速识别乘客在其合作伙伴航空公司网络的数据传输总是出现或大或小的错误，使工作人员无法获取有效的数据信息，让公司蒙受了损失，同时也简介增加了各种不安全因素。
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如今，汉莎航空公司在产品管理上可以实时识别、实时分析和轻松应对出现的相应问题，为汉莎挽回了损失，pentaho得到了汉莎的认可和高度评价。
5Pentaho全球合作伙伴
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Kettle开源ETL平台_安装配置及使用说明v1.1
KETTLE 开源ETL软件】【安装配置与使用说明】 2015 年09 月
修订记录
目录 修订记录 (2) 1.安装与配置 (4) 1.1ETL 与K ETTLE概述 (4) 1.2K ETTLE的下载与安装 (7) 1.2.1Windows下安装配置 ............................................ Kettle 8 1.2.2Linux 下安装配置.................................................. Kettle 10 1.2.3Kettle 下安装..................................................... JDBC数据库驱动15 1.2.4下配置资源库连接 (15) 1.2.5Kettle 下 Hadoop Plugin 插件配置 (17) 2.KETTLE组件介绍与使用 (19) 2.1K ETTLE SPOON使用 (19) 2.1.1组件树介绍 (20) 2.1.2使用示例.......................................................... 1 23 2.1.3使用示例.......................................................... 2 37 2.1.4使用Kettle 装载数据到..................................... HDFS 48 2.1.5使用Kettle 装载数据到 (iv) 52 2.1.6使用 Kettle 进行 hadoop的 mapreduce图形化开发 (52) 2.2K ETTLE PAN的使用 (63) 2.3K ETTLE KITECHEN的使用 (64) 2.4C ARTE添加新的ETL执行引擎 (65) 2.5E NCR加密工具 (68)
pentaho-kettle-6.1.0.1-R 源码搭建ecplise工程
pentaho-kettle-6.1.0.1-R 源码搭建ecplise工程 Pentaho Data Integration(Kettle) 插件开发调试环境搭建（上） 本文转自：https://www.360docs.net/doc/4c3094561.html,/thread-576-1-1.html1. 下载源码https://https://www.360docs.net/doc/4c3094561.html,/pentaho/pentaho-kettle/ https://https://www.360docs.net/doc/4c3094561.html,/pentaho/pentaho-kettle/releases2. 下载kettle发行版本 https://www.360docs.net/doc/4c3094561.html,/projects/data-integration/ （主要是为了获取依赖的jar包）以上两者版本请尽量保持一致。源码的readme文件中描述了源码编译方法，你可以照着步骤作，此方法需要联网下载所有的依赖包，一般非常慢，多数情况会出错。本文所述方法不需要联网下载依赖包，因为几乎所有需要下载的jar包已经在发行版中了。3. 将源码拷贝到eclipse的当前workspace目录下（如 /path/to/eclipse/workspace/pentaho-kettle-master）4. 在当前workspace中新建工程，名称与刚拷贝的目录名称相同（如pentaho-kettle-master）此时eclipse会自动引入编译时代码目录，暂时不理会编译错误。5. 在工程目录下新建libs目录（名称可自己自定义），此目录用于存放源码编译依赖的jar包，来源如下：1) 将kettle发行版本中lib
目录下所有jar包复制到新建的libs目录下2) 将kettle发行版本中libswt目录下相应平台的swt.jar复制到新建的libs目录下（请注意jvm版本，如果系统是win64，但jvm是32，则要选择win32下的swt.jar文件）3) 将kettle发行版本中plugins目录下所有插件目录中lib目录下的jar文件复制到新建的libs目录下4) 如要消除import中mockito相关错误，需要下载mockito-all，并复制到新建的libs目录下，参考下载地址 https://www.360docs.net/doc/4c3094561.html,/maven2/org/mockito/mockito-all/1. 9.5/mockito-all-1.9.5.jar6. 在工程属性中java build path部分，libraries标签页下点击add library，选择JUnit并确定。然后点击add jars，选择libs目录下所有的jar文件（如果未显示libs目录，试试刷新工程再操作），此时基本上编译没 问题了。7. 源码中单元测试部分可能有冲突的类名，此时在工程属性中java build path部分，source标签页下，排除相应的文件即可。8. 修改工程目录（源码目录）中的https://www.360docs.net/doc/4c3094561.html,unch文件，重命名为<工程名>.launch，如https://www.360docs.net/doc/4c3094561.html,unch，然后修改内容，将所有 "@@@"替换为工程名，如pentaho-kettle-master9. 在eclipse中刷新工程，右键点击https://www.360docs.net/doc/4c3094561.html,unch，选择run as 工程名，如果工程编译无错误，此时应该可以启动spoon。10. 在eclipse 工具栏中debug，run中已经有
pentaho介绍
一、Pentaho 整体架构 cc 二、Client tools 1. Report Designer 报表创建工具。如果想创建复杂数据驱动的报表，这是合适工具。 2. Design Studio 这是基于eclipse的工具，你可以使用它来创建手工编辑的报表或分析视图xaction 文件，一般用来对在report designer中无法增加修改的报表进行修改。 3. Aggregation Designer 帮助改善Mondrian cube 性能的图形化工具。 4. Metadata Editor 用来添加定制的元数据层到已经存在的数据源。一般不需要，但是它对应业务用户在创建报表时解析数据库比较容易。 5. Pentaho Data Integration 这是kettle etl工具。 6. Schema Workbench 帮助你创建rolap的图形化工具。这是为分析准备数据的必须步骤。 三、Pentaho BI suit community editon安装 硬件要求： RAM：At least 2GB Hard drive space：At least 1GB Processor：Dual-core AMD64 or EM64T 软件要求： 需要JRE 1.5版本，1.4版本已经不再支持。 修改默认的端口8080，打开\biserver-ce\tomcat\conf目录下的server.xml文件，修改
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。
pentaho-Kettle安装及使用说明(例子)
Kettle安装及使用说明 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：https://www.360docs.net/doc/4c3094561.html,/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,
Pentaho 开放源码的商业智能平台技术白皮书
Pentaho 开放源码的商业智能平台 技术白皮书 摘要 所有组织都希望在业务过程和总性能中通过改善效率和有效性来提高收入，降低成本，达到改善收益的目的。而商业智能(BI) 软件供应商声称他们有相应技术来满足这种需求。 这些软件供应商销售用于构建这些解决方案（Solution）的产品或工具，但很少关注客户 面临的真正问题。客户为了新需求，而不断去联系新的供应商，买进新的工具，聘请新的顾问。最终，公司的BI initiative 变成了众多相互独立的解决方案（Solution），为了维护和协调它们，需要使用各种昂贵的调度管理程序来整合各个方案。 在现有方案中，每为解决一个特定问题，就设计一个应用平台，这样在实际应用中，一个业务问题被分割成许多单独的任务，如报表，分析，数据挖掘，工作流等等，而没有应用负责初始化，管理，验证或调整结果，最终需要人手动的来弥补这些不足。 这个白皮书描述了Pentaho 商业智能平台：一个面向解决方案（Solution）的BI 平台，其将开放源码组件/公开标准和流程驱动引擎集成在一起。它显示了这个BI 平台如何通过将BI 和工作流/流程管理相结合，并对之进行改善，并以开放源码的形式发布平台来解决BI 问题。 问题描述 传统的商业智能(BI) 工具昂贵、复杂，并且在效率和性能方面具有很大不足，难于让 企业获得真正益处。各个软件供应商均承诺其BI 将提供整合，分析和报表等必要功能， 将数据转换成蕴涵价值的知识，使管理者得到更及时有用的决策信息。不幸的是，这种 BI 系统和报表系统几乎并没有什么太大的差别，仅仅如此是不能满足需求的。 当传送一个报表，或遇到一个特定情形时，需要触发一些特定的应对操作：重新响应决 策，并需要发现引发这些变化的原因，或启动一个特定流程。在这些案例中，信息展示， 分析和传送(BI) 是一个较大流程里的一部分。我们需要这样的流程来解决商业问题。 （译者注：作者强调业务流程是商业问题的关键。BI只是业务流程的一部分。） 为澄清： 通常一个商业问题的解决方案（Solution）是一个包含商业智能(BI) 的流程。
开源商业智能分析工具和报表工具介绍
开源商业智能分析工具和报表工具介绍
在大数据和开放数据的重要性日益增长的经济体中，为了以精确和可读的格式分析和呈现数据，企业应当采用什么工具？ 此文涵盖了有助于解决此问题的一些工具，包括顶级的开源商业智能（BI）工具以及报表工具。如有其它同类优秀项目，欢迎回复补充。 01BIRT BIRT 是一个开源技术平台，用于创建可视化数据和报表。它源自开源的Eclipse 项目，于2004 年首次发布。 BIRT 由多个组件组成，主要组件包括报表设计器和BIRT 运行时。另外还提供三个额外的组件：报表引擎、报表设计器和报表阅读器。使用这些组件，可以作为独立解决方案来进行开发和发布报表。 BIRT 是用Java 编写的，根据EPL 许可证授权，最新的版本可在Windows、Linux 和Mac 上运行。
02JasperReport JasperReport 是广为流行的开源报表工具之一，在数十万个生产环境中使用，分社区和商业支持版本。JasperReport 同样由多个组件组成，包括JasperReport Library、JasperReport Studio 和JasperReport Server。ETL、OLAP 和服务器组件为JasperReport 提供了良好的企业环境，使其更容易与现有的IT 体系结构集成。 JasperReport 有优秀的文档、wiki 和一些其他资源的支持，以Java 编写，可运行在Windows、Linux 和Mac 上，根据AGPL 许可证授权。
03Pentaho Pentaho 是一个完整的商业智能套件，涵盖从报告到数据挖掘的各种用例。Pentaho BI 套件包含多个开源项目，Pentaho Reporting 就是其中之一。像其他工具一样，Pentaho Reporting 具有丰富的功能集，可以在企业组织中使用。 Pentaho BI 套件还包含Pentaho BI 服务器。这是一个J2EE 应用程序，通过基于Web 的用户界面提供运行和查看报告的基础架构。
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https://www.360docs.net/doc/4c3094561.html,/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：https://www.360docs.net/doc/4c3094561.html,/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。 ?Kettle可以在https://www.360docs.net/doc/4c3094561.html,/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。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。
pentaho5.4部署到oralce11g-ok
下载社区版的几个文件： Pe nt a h o5.4 部署到o ra l ce 11g 解压：b i s er v er -c e 进入b i s er v er -c e 目录，运行s t ar t -pen t ah o .ba t 脚本，启动用户端服务器，访问地址：h tt p ://l o c a l h o s t:8080/pen t ah o 访问用户admin/password 访问成功表示系统环境没有问题。 F:\pen t ah o \b i s er v er -c e -5.1.0.0-752\b i s er v er -c e \d a t a \o ra c l e10g 下有O R A C L E 建库脚本，需要自己修改，这里提供已经改好的： 创建oracle 的表空间，用户等：通过oracle 的PL/SQL 执行脚本，记得执行脚本时，登录PL/SQL 需要切换登录用户。 PentahoBIServer 有两个功能性的数据库（除了案例的数据库）——theHibernatedatabaseandtheQuartz d a t aba s e . A 、TheHibernatedatabase 的功能是负责PentahoBIServer 的内容储存和运行； B 、 TheQuartzdatabase 的功能是负责PentahoBI S o l u ti o n 计划任务的调度管理； 1.执行以上脚本。 2. oracle11g 使用ojdbc6.jar ，oracle10用o j d b c 14.j ar 包，放到b i s er v er -c e \t o m c a t \li b 目录下，o ra c l e j d b c 驱动包，并要重启bi 服务器 3. 完成后，修改对应的配置文件指向新的数据库即可：
pentaho 4.5工具使用手册
Pentaho工具 使用手册 目录 BI 介绍 (2)
Pentaho产品介绍 (2) Pentaho产品线设计 (3) Pentaho BI Platform安装 (4) Pentaho Data Integration-------Kettle (8) Pentaho Report Designer (13) Saiku (24) Schema Workbench (28) 附件 (33) BI 介绍 1. BI基础介绍 挖掘技术对客户数据进行系统地储存和管理，并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报告，为企业的各种经营活动提供决策信息。其中的关键点是数据管理，数据分析，支持决策。 根据要解决问题的不同，BI系统的产出一般包括以下三种： 2. BI系统的产出 2.1 固定格式报表 固定格式报表是BI最基本的一种应用，其目的是展示当前业务系统的运行状态。固定格式报表一旦建立，用户就不可以更改报表的结构，只能依据数据库的数据不断刷新报表，以便取得较新的数据。在pentaho产品线中，我们使用pentaho report designer来实现固定格式报表的需求。 2.2 OLAP分析 OLAP分析是指创建一种动态的报表展示结构，用户可以在一个IT预定义的数据集中自由选择自己感兴趣的特性和指标，运用钻取，行列转换等分析手段实现得到知识，或者验证假设的目的。在pentaho产品线中，我们使用Saiku来实现OLAP分析的需求。 2.3 数据挖掘 数据挖掘是BI的一种高级应用。数据挖掘是指从海量数据中通过数据挖掘技术得到有用的知识，并且以通俗易懂的方式表达知识，以便支持业务决策。在pentaho产品线中，我们使用weka来实现数据挖掘的需求。 Pentaho产品介绍 1. 产品介绍
Pentaho产品文档
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1 Pentaho公司介绍 (1) 2 Pentaho产品简介 (1) 2.1 Pentaho mobile BI (1) 2.1.1实时和交互式可视化 (1) 2.1.2功能齐全的移动优化界面 (2) 2.2 Pentaho Business Analytics (2) 2.2.1 功能强大的交互可视化 (2) 2.2.2 用于商业洞察的分析面板 (3) 2.2.3 易于使用的交互式动态报表 (3) 2.2.4 流线型管理 (4) 2.2.5 完整的数据集成 (4) 2.2.6 简单的拖拽可视化设计器 (5) 2.2.7 预测性分析方案 (5) 2.3 Pentaho Big Data Analytics (6) 2.3.1 完整的大数据平台 (6) 2.3.2 交互式的分析方案、报表、可视化功能和面板 (7) 2.3.3 自适应大数据层 (8) 2.3.4 强大的数据挖掘和预测分析方案 (8) 2.4 Pentaho Data Integration (9)
2.4.1 针对拖拽式开发的简单可视化设计器 (9) 2.4.2 零编码要求的大数据集成 (10) 2.4.3 本地灵活支持所有大数据源 (10) 2.4.4 强大的管理 (12) 2.4.5 数据剖析数据质量信息 (12) 2.5 Embedding Pentaho Analytics (12) 2.5.1 提供定制化分析方案 (12) 2.5.2 Pentaho支撑程序 (13) 2.5.3 开放的架构和标准，支持广泛的扩展 (13) 2.5.4 正确的合作伙伴和商业条款 (13) 3 版本介绍 (14) 4 成功案例 (14) 5 Pentaho全球合作伙伴 (15)
ETL之kettle进行二次开发简单demo
demo，利用kettle的api，将一个数据源中的信息导入到另外一个数据源中：[java]view plain copy 1.package https://www.360docs.net/doc/4c3094561.html,.saidi.job; 2. 3.import https://www.360docs.net/doc/4c3094561.html,mons.io.FileUtils; 4.import org.pentaho.di.core.KettleEnvironment; 5.import org.pentaho.di.core.database.DatabaseMeta; 6.import org.pentaho.di.core.exception.KettleDatabaseException; 7.import org.pentaho.di.core.exception.KettleXMLException; 8.import org.pentaho.di.core.plugins.PluginRegistry; 9.import org.pentaho.di.core.plugins.StepPluginType; 10.import org.pentaho.di.trans.TransHopMeta; 11.import org.pentaho.di.trans.TransMeta; 12.import org.pentaho.di.trans.step.StepMeta; 13.import org.pentaho.di.trans.steps.insertupdate.InsertUpdateMeta; 14.import org.pentaho.di.trans.steps.tableinput.TableInputMeta; 15. 16.import java.io.File; 17. 18./** 19. * Created by 戴桥冰 on 2017/1/16. 20. */ 21.public class TransDemo { 22. 23.public static TransDemo transDemo; 24. 25./** 26. * 两个库中的表名 27. */ 28.public static String bjdt_tablename = "test1"; 29.public static String kettle_tablename = "test2"; 30. 31./** 32. * 数据库连接信息,适用于DatabaseMeta其中一个构造器 DatabaseMeta(String xml) 33. */ 34.public static final String[] databasesXML = { 35. 36."" + 37."
大数据分析的六大工具介绍
云计算大数据处理分析六大最好工具 2016年12月
一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二、第一种工具：Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：●高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 ●高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的， 这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
Kettle4.4配置使用文档说明
Kettle配置使用文档说明 一、安装配置Kettle系统环境 1.安装前准备 JAVA安装文件下载地址： https://www.360docs.net/doc/4c3094561.html,/technetwork/java/javase/downloads/java-archive-downloa ds-javase6-419409.html 1.Windows下安装JDK1.6，并配置环境变量 ##下载Jdk1.6.exe直接执行安装程序 2.Linux下配置JDK1.6，并配置环境变量 ###下载JDK1.6到目录/usr/java/ ###更改JDK可执行权限 chmod +755 jdk1.6.xx.bin ###执行安装 ./jdk1.6.xx.bin ###配置JAVA环境变量 vi /etc/profile # java 1.6 setup JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_43 PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib export JAVA_HOME PATH CLASSPATH
###应用环境变量 source /etc/profile ###查看JAVA版本信息 java -version 2.Kettle下载解压到指定目录,下载kettle标准版工具包: https://www.360docs.net/doc/4c3094561.html,/project/pentaho/Data%20Integration/4.4.0-stable/p di-ce-4.4.0-stable.zip 解压到目录: D:\data-integration (目录可根据实际情况自定义) 二、Kettle基本操作过程 数据库操作说明: 生产数据库: 10.176.0.221 DB : e2tms4 用户名: e2tms4 密码:1234567 本地文本文件: D:\Db_file\outfile.txt Kettle数据仓库: 10.176.0.221 DB : kettledb用户名: kettle 密码:1234567 1.启动Kettlet应用程序, 打开D:\data-integration\下面的Kettle.exe或Spoon.bat，出现Kettle的欢迎界面之后出现用户登录界面,先不加载配置,点击”没有资源库”,打开程序主界面,
Pentaho BI的安装及配置手册
Pentaho BI安装及配置手册 安装 下载 资源说明 准备工作 注：由于Pentaho BI服务器默认是从自带的Tomcat中启动的，如果机器上本来就安装了Tomcat，并设置了相关环境变量，就有可能启动Pentaho BI时会启动之前安装的Tomcat。 运行
注意： Pentaho BI在登录时默认可能列出用户列表，或者显示示例用户的用户名和，如下： 需要将biserver-ce\pentaho-solutions\system\pentaho.xml文件里的配置为如下才可以避免： 配置 JVM参数 为了优化性能，一般需要调整JVM参数。 修改文件biserver-ce\start-pentaho.bat：
通常-Xmx参数取值不超过物理内存的1/2，-Xms取值最好不要低于-Xmx的1/2。不过，不同生产环境的差异性太大，建议用户能够在生产前进行严格的压力及调优测试，并灵活调整JVM参数。 日志输出策略 Pentaho BI服务器默认采用Log4j记录各种日志。 配置文件位于biserver-ce\tomcat\webapps\pentaho\WEB-INF\classes\log4j.xml 可根据需要修改日志输出策略。 Tomcat参数 为提高BI 服务器的并行吞吐能力，除了调整JVM参数外，还需要调整Tomcat参数。 配置文件位于biserver-ce\tomcat\conf\server.xml 通常，我们需要调整maxThreads、minSpareThreads、maxSpareThreads、acceptCount等参数取值。大部分情况下，可以考虑将它们的取值设置成默认的2倍左右，即maxThreads设置成300、minSpareThreads设置成50、maxSpareThreads设置成150、acceptCount设置成200。 报表发布密码设置 设置完发布密码，可直接将report-design程序设计的报表发布到服务器上。 参见：https://www.360docs.net/doc/4c3094561.html,/display/Reporting/8.+Publishing+a+Report 数据库迁移到Oracle 默认数据库为HSQLDB，用biserver-ce\data\start_hypersonic.bat可启动。 由于HSQLBD不能支撑真实企业应用，所以生产环境必须替换，这里以迁移到Oracle为例。
Pentaho ETL工具Kettle转换实现原理
关于Pentaho ETL工具Kettle转换实现原理的研究·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。 Kettle 是”Kettle E.T.T.L. Envirnonment”只取首字母的缩写，这意味着它被设计用来帮助你实现你的ETTL 需要：抽取、转换、装入和加载数据；翻译成中文名称应该叫水壶，名字的起源正如该项目的主程序员MATT 在一个论坛里说的哪样：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) Spoon 是一个图形用户界面，它允许你运行转换或者任务，其中转换是用Pan 工具来运行，任务是用Kitchen 来运行。Pan 是一个数据转换引擎，它可以执行很多功能，例如：从不同的数据源读取、操作和写入数据。Kitchen 是一个可以运行利用XML 或数据资源库描述的任务。通常任务是在规定的时间间隔内用批处理的模式自动运行。下面将具体介绍Pan,和Kitchen在ETL中的实现过程。 ·数据转换原理及具体实现过程 大致步骤如下：
转换的过程中（在windows环境下），首先会调用Pan.bat，这一步主要是做一些初始化，连接验证，环境设置，检查之类；然后在Pan的最后一步会调用launcher.jar包，这个包用于启动JDBC驱动，并向JDBC传入相关连接信息和参数，然后开始传数据，最后是完成数据传输，关闭相关协议，写入日志。 首先来看Kitchen的实现，Kitchen在一个job中一般包含以下几个步骤： 转换：指定更细的转换任务，通过Spoon生成。通过Field来输入参数； SQL：sql语句执行； FTP：下载ftp文件； 邮件：发送邮件； 检查表是否存在； 检查文件是否存在； 执行shell脚本：如dos命令。 批处理：(注意：windows批处理不能有输出到控制台)。 Job包：作为嵌套作业使用。 SFTP：安全的Ftp协议传输； HTTP方式的上/下传。 以下是一个简单的ETL过程：
Pentaho BI套件的架构与使用权威指南
Pentaho BI套件的架构与使用权威指南 罗时飞著 https://www.360docs.net/doc/4c3094561.html, 2010年4月23日 【版权所有、侵权必究】
目录 序 ........................................................................................................................................ VIII 前言 ....................................................................................................................................... X 1 商业智能概述 .. (1) 1.1 BI发展动向及趋势 (1) 1.1.1 从察觉已实施BI项目的问题启程 (1) 1.1.2 开源BI在导演BI行业的未来 (2) 1.1.3 一些客户对开源BI软件的担忧 (4) 1.2 主流开源BI套件 (5) 1.2.1 Pentaho BI套件 (6) 1.3 小结 (7) 2 迈入Pentaho BI 3.5开源套件 (8) 2.1 下载及安装Pentaho BI平台 (8) 2.1.1 初识Pentaho BI服务器 (9) 2.1.2 启用Pentaho管理控制台 (10) 2.2 配置Pentaho BI平台 (11) 2.2.1 调整宿主BI服务器的JVM参数 (11) 2.2.2 调整BI服务器的日志输出策略 (12) 2.2.3 调整宿主BI服务器的Apache Tomcat参数 (12) 2.2.4 将Pentaho BI服务器的资料库迁移到Oracle数据库 (13) 2.2.5 将Pentaho BI服务器的资料库迁移到MySQL数据库 (17) 2.2.6 保护Pentaho管理控制台 (19) 2.3 小结 (20) 3 数据加工王者－Kettle (21) 3.1 ETL及Kettle概述 (21)
pentaho_report_designer汉译版官方使用文档
Pentaho报表设计器入门
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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 Kettle可以在https://www.360docs.net/doc/4c3094561.html,/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 3、Kettle环境配置(有Java环境的直接忽略此章节) 3、1安装java JDK 1）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：