kettle资源库表结构说明
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简单使用说明文档
KETTLE简单使用说明文档1. 下载和安装要运行此工具你必须安装SUN 公司的JAVA 运行环境 1.4 或者更高版本,相关资源你可以到网络上搜索JDK 进行下载。
设置JAVA 运行环境变量,JAVA_HOME 和PATHKETTLE 的下载可以到/取得最新版本,下载后解压,就可以直接运行。
2.kettle主要有两部分组成，主对象树，核心对象，3.新建一个kettle文件(数据库之间做处理)1)转换右键点击新建，如图所示2) 设置数据库连接,上图DB连接右键新建(支持多库连接): 如图:3）核心对象里面有很多组件，通过拖拽来供给我们做操作，如图4）添加一个源输入，打开输入文件夹，可以看到各种输入类型，支持文件，数据库等。
如图5）这里通过数据库操作，那我们这里拖拽一个表输入组件6）双击打开，可以看到你可以选择上面连接的数据库，然后通过获取sql语句来选择你要输入的源表进行操作。
并且sql语句支持传递变量参数和占位符参数，以及多表关联sql。
如下图7）输入表已经OK，那输出表呢，那我看下输出组件。
如图8）选中两个组件，右键新建节点连接。
如下图9）双击打开表输出，选择输出的数据库，以及目标表和输入表与目标表的字段映射10）映射选择以及匹配11）点击箭头弹出启动界面，点击启动，该kettle文件即可执行数据的迁移了12）上面是一个简单的数据库转换操作。
在表输入和表输出直接可以加不同组件对数据进行筛选过滤。
通过转换文件夹下的组件。
如图转换可以处理中文乱码，字段数字的计算，值的转换，序列的生成等等脚本可以用java代码，javascript,sql脚本等等查询支持调用存储过程，两个表直接关联查询等等以上只是针对kettle工具的简单实用介绍。
KETTLE详细设计
KETTLE详细设计KETTLE是一种用于提供数据集成、转换和加载功能的开源工具，经常用于数据仓库、数据集市和ETL（抽取、转换和加载）过程。
它提供了图形用户界面，允许用户通过拖放操作来定义数据集成任务，并提供了强大的数据处理功能和可扩展的插件机制。
以下是KETTLE的详细设计，包括架构、核心模块和主要功能。
1.架构- Spoon：用于设计和配置任务的图形界面工具。
- Kitchen：用于以命令行方式执行任务。
- Pan：用于批量执行任务。
这些模块可以独立运行，也可以通过调用KETTLE的API进行集成。
2.核心模块-元数据存储：用于保存任务和转换的定义和配置信息，支持多种数据库和文件格式。
-作业管理器：用于管理任务和转换的执行，包括执行控制、错误处理和监控。
-转换引擎：用于执行数据转换和操作，支持各种数据处理任务，如数据筛选、合并、变换和聚合。
-数据加载：用于向目标系统加载转换后的数据。
3.主要功能-数据连接和访问：支持多种数据源和文件格式，包括关系数据库、文件、XML、JSON等。
可以通过定义连接和查询来访问数据源。
-数据转换和操作：提供了丰富的数据转换和操作功能，如数据筛选、排序、合并、分割、变换、聚合等。
可以通过拖放操作来定义转换和操作的步骤和顺序。
-错误处理和监控：提供了强大的错误处理和监控机制，可以捕获和处理数据转换过程中的错误和异常。
还可以定义报警和日志输出，以便及时发现和解决问题。
-调度和批量执行：支持任务的调度和批量执行，可以定义作业流并规定作业的执行顺序和依赖关系。
支持并行执行和资源调度，以提高任务的执行效率。
-插件机制和扩展性：提供了可扩展的插件机制，允许用户根据需求开发自定义插件并集成到KETTLE中。
还提供了丰富的内置插件，包括数据转换、文件处理、数据库操作等。
总结：KETTLE是一种功能强大的数据集成、转换和加载工具，具有丰富的功能和灵活的架构。
它通过图形用户界面和拖放操作提供了可视化的数据处理方式，使得任务的设计和配置变得简单和直观。
Kettle体系结构与源码分析(详细全面)
Kettle程序分析1.简介ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。
Kettle是一款国外开源的ETL工具，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.相关概念Job：一个作业，由不同逻辑功能的entry组件构成，数据从一个entry组件传递到另一个entry组件，并在entry组件中进行相应的处理。
Transformation：完成针对数据的基础转换，即一个数据转换过程。
Entry:实体，即job型组件。
用来完成特定功能应用，是job的组成单元、执行单元。
Step:步骤，是Transformation的功能单元，用来完成整个转换过程的一个特定步骤。
Hop:工作流或转换过程的流向指示，从一个组件指向另一个组件，在kettle源工程中有三种hop，无条件流向、判断为真时流向、判断为假时流向。
3.体系结构kettle平台是整个系统的基础，包括元数据管理引擎、数据集成引擎、UI和插件管理模块。
(1)元数据管理引擎元数据管理引擎管理ktr、kjb或者元数据库，插件通过该引擎获取基本信息，主要包括TransMeta、JobMeta和StepMeta三个类。
TransMeta类，定义了一个转换（对应一个.ktr文件），提供了保存和加载该文件的方法；JobMeta类，同样对应于一个工作(对应一个.kjb文件)，提供保存和加载方法；StepMeta类，保存的是Step的一些公共信息的类，每个类的具体的元数据将保存在显示了StepMetaInterface的类里面。
(2)数据集成引擎数据集成引擎包括Step引擎、Job引擎和数据库访问引擎三大部分，主要负责调用插件，并返回相应信息。
(3)UIUI显示Spoon这个核心组件的界面，通过xul实现菜单栏、工具栏的定制化，显示插件界面接口元素，其中的TransGraph类和JobGraph类是用于显示转换和Job的类。
kettle 分区表
kettle 分区表摘要：一、Kettle 分区表简介1.Kettle 是什么2.Kettle 分区表的作用二、Kettle 分区表的创建与使用1.创建分区表2.分区表的使用三、Kettle 分区表的优势与局限1.优势a.提高数据处理效率b.简化数据查询c.支持多种数据存储类型2.局限a.仅支持特定数据库b.对硬件资源有一定要求四、Kettle 分区表的展望1.未来发展趋势2.与其他数据处理技术的结合正文：Kettle 是一个开源的数据集成工具，广泛应用于数据仓库和数据处理领域。
通过Kettle，用户可以轻松地将不同来源、格式和结构的数据进行集成、转换和传输。
为了提高数据处理效率和简化数据查询，Kettle 引入了分区表的概念。
本文将为您详细介绍Kettle 分区表的相关知识。
一、Kettle 分区表简介Kettle 是一个功能强大的数据集成工具，可以帮助用户高效地处理大量数据。
在实际应用中，为了提高数据处理效率和简化数据查询，Kettle 引入了分区表的概念。
分区表是一种特殊的数据表，可以将数据按照一定规则进行分区，从而实现对数据的快速查询和处理。
二、Kettle 分区表的创建与使用1.创建分区表要创建Kettle 分区表，首先需要对数据表进行分区设置。
在Kettle 中，可以通过“表”面板中的“分区”选项卡来设置分区表。
分区设置包括分区列、分区函数和分区方式等。
在设置完分区表后，可以将数据表导出为分区表。
2.分区表的使用创建好分区表后，用户可以在Kettle 中进行数据处理操作。
通过使用Kettle 的转换功能，用户可以对分区表进行查询、过滤、排序和聚合等操作。
此外，Kettle 还提供了丰富的数据处理组件，可以实现对分区表的进一步处理。
三、Kettle 分区表的优势与局限1.优势Kettle 分区表具有以下优势：a.提高数据处理效率：通过分区表，可以快速地查询和处理数据，提高数据处理速度。
KETTLE详细设计说明
KETTLE详细设计说明书V0.1变更记录1 Kettle界面介绍双击Kettle.exe或者Spoon.bat打开Kettle图形界面化如下：(图1.1)Kettle中有两类设计分别是：Transformation（转换）与Job（作业），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常用三大家族：Spoon、Pan、Kitchen。
Spoon:通过图形界面方式设计、运行、调试Job与Transformation。
Pan:通过脚本命令方式来运行Transformation。
Kitchen:通过脚本命令方式来运行Job，一般就是通过调用Kitchen脚本来完成定时任务。
说明：当打开Kettle时显示的是Kettle的相关版本信息与GNU相关协议说明。
(图1.2)说明：打开Kettle时弹出的窗口提示以资源库方式登录相关信息，关于乌江水电项目工程存储方式是以XML文件方式来进行存储，所以我就直接点击“没有资源库”。
图(1.3)说明：进入Kettle设计界面。
提示关于Spoon相关信息，这里直接点击“关闭”按钮。
(图1.4) 说明：图片中所使用到的字母位置标识说明。
(A)：Kettle所使用到的菜单栏。
(B)：在使用Kettle时所涉及使用到的对象。
(C)：Kettle中所有的组件。
(D)：根据选择(B)或者(C)显示相应的结果。
(E)：Kettle设计界面。
(图1.5)说明：文件：是对Kettle所生成的Job与Trans进行相关的操作，如：新建、打开、保存、导入、导出等相关操作。
(图1.6)说明：编辑：是对Kettle当前打开的Job与Trans进行相关的操作，如：复制、撤销、环境变量显示、资源库查看、图形界面自定义调整(颜色、字体、样式)等相关操作。
(图1.7)说明：视图：是对Kettle当前打开的Job与Trans进行放大、缩小相关操作。
(图1.8)说明：资源库：是对Kettle中所使用到的资源库进行操作，如：资源库连接、断开、当前用户编辑等操作。
kettle 分层解析
kettle 分层解析摘要：一、Kettle介绍1.Kettle的定义2.Kettle的作用二、Kettle的组件1.Kettle主界面2.Kettle元数据3.Kettle作业设计器4.Kettle转换设计器5.Kettle数据源6.Kettle数据目标三、Kettle的安装与配置1.安装环境2.安装步骤3.配置Kettle四、Kettle的使用1.导入和导出数据2.数据转换3.作业调度五、Kettle的案例分析1.案例一2.案例二3.案例三正文：一、Kettle介绍Kettle是一款开源的ETL工具，主要用于数据抽取、转换和加载。
它具有强大的功能和灵活的配置选项，可以帮助用户轻松地处理各种数据问题。
Kettle不仅可以用于数据集成，还可以用于数据清洗、数据转换、数据汇总等任务，是数据处理领域的重要工具之一。
二、Kettle的组件1.Kettle主界面：Kettle的主界面提供了各种工具栏、菜单和选项卡，方便用户进行各种操作。
2.Kettle元数据：Kettle元数据用于描述数据源和目标的数据结构，帮助用户更好地理解数据。
3.Kettle作业设计器：Kettle作业设计器用于创建和管理数据处理作业，包括各种转换和任务。
4.Kettle转换设计器：Kettle转换设计器用于创建和管理数据转换步骤，包括各种操作和函数。
5.Kettle数据源：Kettle支持多种数据源，如数据库、文件、Web服务等，方便用户连接和提取数据。
6.Kettle数据目标：Kettle支持多种数据目标，如数据库、文件、Web服务等，方便用户将处理后的数据加载到目标系统中。
三、Kettle的安装与配置1.安装环境：Kettle支持各种操作系统，如Windows、Linux和Mac OS 等。
用户需要确保安装环境满足Kettle的系统要求。
2.安装步骤：用户可以下载Kettle的安装包，然后按照安装向导的提示完成安装过程。
3.配置Kettle：安装完成后，用户需要配置Kettle，包括设置数据源和目标、激活插件等。
kettle的数据库配置的表分析
kettle的数据库配置的表分析以下场景，⽤mysql来举例说明。
本⽂是在初步了解了kettle的数据库配置之后，做的总结和分析。
将kettle中的配置⽤数据库管理的时候，在创建了⼀个新的数据库，还没有做任何kettle中的job和转换的时候，数据库中已经⾃动创建好了⼀些基础的表，这些表中有的有数据，那是kettle本⾝的配置信息，有的表没有数据，那是因为这是⼀个新的数据库，我们还没有做任何配置。
从这个⾓度来说，任何⼀个系统，应该有三种配置：基础系统配置1：系统为了⼯作所⾃带的配置，这些数据在系统创建的时候，⾃动初始化，这些属于字典或者基础配置，在业务使⽤过程中，⼀般不会发⽣变化。
以kettle为例，⽐如系统⽀持的数据库类型等配置信息。
基础⽤户⾃定义配置2：系统为了⼯作所⾃定义的配置，这些配置在系统创建好之后，有⽤户⾃⼰定义的信息，在业务使⽤过程中，可以发⽣变化。
以kettle为例，⽐如⽤户⾃⼰定义的⼀些因⼯作需要⽽配置的数据库连接信息。
业务流程的配置3：这个需要系统的使⽤者⾃⼰定义，这些数据随时会发⽣变化；以kettle为例，⽐如job和转换等。
下⾯，我们根据上⾯分析的配置类型，来说明常⽤的kettle的配置。
新的数据库创建好之后，kettle在数据库中⾃动创建的表：select table_namefrom information_schema.tables where table_schema='kettle' ;# table_name'R_CLUSTER''R_CLUSTER_SLAVE''R_CONDITION''R_DATABASE''R_DATABASE_ATTRIBUTE''R_DATABASE_CONTYPE''R_DATABASE_TYPE''R_DEPENDENCY''R_DIRECTORY''R_ELEMENT''R_ELEMENT_ATTRIBUTE''R_ELEMENT_TYPE''R_JOB''R_JOBENTRY''R_JOBENTRY_ATTRIBUTE''R_JOBENTRY_COPY''R_JOBENTRY_DATABASE''R_JOBENTRY_TYPE''R_JOB_ATTRIBUTE''R_JOB_HOP''R_JOB_LOCK''R_JOB_NOTE''R_LOG''R_LOGLEVEL''R_NAMESPACE''R_NOTE''R_PARTITION''R_PARTITION_SCHEMA''R_REPOSITORY_LOG''R_SLAVE''R_STEP''R_STEP_ATTRIBUTE''R_STEP_DATABASE''R_STEP_TYPE''R_TRANSFORMATION''R_TRANS_ATTRIBUTE''R_TRANS_CLUSTER''R_TRANS_HOP''R_TRANS_LOCK''R_TRANS_NOTE''R_TRANS_PARTITION_SCHEMA''R_TRANS_SLAVE''R_TRANS_STEP_CONDITION''R_USER''R_VALUE''R_VERSION'合计61个表。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
kettle资源库表结构说明
Kettle资源库表结构说明
Kettle是一种开源的ETL（Extract, Transform, Load）工具，用于数据集成和数据转换。
在Kettle中，资源库（Repository）是一个数据库，用于存储和管理Kettle的各种元数据信息。
资源库表结构是资源库中存储这些元数据信息的表的结构，本文将对Kettle资源库表结构进行详细说明。
1. R_DATABASE表
R_DATABASE表用于存储Kettle中的数据库连接信息。
该表包含以下字段：
- ID：数据库连接的唯一标识符。
- NAME：数据库连接的名称。
- TYPE：数据库类型，如MySQL、Oracle等。
- ACCESS：数据库访问类型，如JNDI、ODBC等。
- HOST_NAME：数据库服务器的主机名。
- DATABASE_NAME：数据库名称。
- PORT：数据库服务器的端口号。
- USERNAME：数据库的用户名。
- PASSWORD：数据库的密码。
2. R_REPOSITORY表
R_REPOSITORY表用于存储资源库的信息。
该表包含以下字段：
- ID_REPOSITORY：资源库的唯一标识符。
- NAME：资源库的名称。
- DESCRIPTION：资源库的描述信息。
- BASE_DIRECTORY：资源库的基础目录。
3. R_TRANSFORMATION表
R_TRANSFORMATION表用于存储转换（Transformation）的信息。
转换是Kettle中的基本单位，用于定义数据的抽取、转换和加载过程。
该表包含以下字段：
- ID_TRANSFORMATION：转换的唯一标识符。
- NAME：转换的名称。
- DESCRIPTION：转换的描述信息。
- EXTENDED_DESCRIPTION：转换的扩展描述信息。
- TRANS_VERSION：转换的版本号。
- TRANS_STATUS：转换的状态。
- TRANS_TYPE：转换的类型。
- DIRECTORY：转换所属的目录。
- REPOSITORY：转换所属的资源库。
- CREATED_USER：转换的创建者。
- CREATED_DATE：转换的创建日期。
- MODIFIED_USER：转换的修改者。
- MODIFIED_DATE：转换的修改日期。
4. R_JOB表
R_JOB表用于存储作业（Job）的信息。
作业是Kettle中的另一种基本单位，用于定义数据集成的工作流程。
该表包含以下字段：
- ID_JOB：作业的唯一标识符。
- NAME：作业的名称。
- DESCRIPTION：作业的描述信息。
- EXTENDED_DESCRIPTION：作业的扩展描述信息。
- JOB_VERSION：作业的版本号。
- JOB_STATUS：作业的状态。
- JOB_TYPE：作业的类型。
- DIRECTORY：作业所属的目录。
- REPOSITORY：作业所属的资源库。
- CREATED_USER：作业的创建者。
- CREATED_DATE：作业的创建日期。
- MODIFIED_USER：作业的修改者。
- MODIFIED_DATE：作业的修改日期。
5. R_STEP表
R_STEP表用于存储转换和作业中的步骤（Step）的信息。
步骤是转换和作业中的基本处理单元，用于执行具体的数据转换和处理操作。
该表包含以下字段：
- ID_STEP：步骤的唯一标识符。
- NAME：步骤的名称。
- DESCRIPTION：步骤的描述信息。
- EXTENDED_DESCRIPTION：步骤的扩展描述信息。
- STEP_VERSION：步骤的版本号。
- STEP_TYPE：步骤的类型。
- DIRECTORY：步骤所属的目录。
- REPOSITORY：步骤所属的资源库。
- CREATED_USER：步骤的创建者。
- CREATED_DATE：步骤的创建日期。
- MODIFIED_USER：步骤的修改者。
- MODIFIED_DATE：步骤的修改日期。
6. R_NOTE表
R_NOTE表用于存储转换和作业中的注释（Note）的信息。
注释用于对转换和作业进行说明和备注。
该表包含以下字段：
- ID_NOTE：注释的唯一标识符。
- CONTENT：注释的内容。
- OBJECT_ID：注释所属的对象的唯一标识符。
- OBJECT_TYPE：注释所属的对象的类型，如转换、作业、步骤等。
- REPOSITORY：注释所属的资源库。
以上是Kettle资源库表结构的详细说明。
通过对这些表的了解，可以更好地理解和使用Kettle中的资源库功能，实现数据集成和数据转换的目标。
希望本文能够对读者有所帮助。