EsgynDB支持开源ETL工具Kettle
kettle使用方法
kettle使用方法一、什么是kettle?Kettle是一款功能强大的开源ETL (Extract, Transform, Load) 工具，用于处理各种数据的抽取、转换和加载。
它提供了可视化的界面，使用户能够轻松地创建和管理数据流程。
二、kettle的安装和配置1.下载kettle安装包，并解压到指定目录。
2.进入kettle目录，在终端中运行spoon.sh (Linux/Mac) 或spoon.bat(Windows) 启动kettle。
3.在弹出的窗口中，点击”File”菜单，选择”Preferences”打开配置页面。
4.在配置页面中，设置kettle的选项，如数据连接、插件路径等。
三、kettle中的数据流程1.创建一个新的数据流程：点击工具栏上的”新建”按钮，在弹出的对话框中选择”Transformation”创建一个新的转换，或选择”Job”创建一个作业。
2.在数据流程中，可以拖拽各种组件来构建转换或作业，如数据输入、数据输出、转换、聚合等。
3.连接组件：使用鼠标拖拽连线工具，连接各个组件，定义数据的流向。
4.配置组件：双击组件，如数据输入组件，可以配置数据源的连接信息、查询语句等。
5.定义转换规则：在转换组件中，根据需要配置字段映射、条件过滤、转换函数等。
6.运行数据流程：点击工具栏上的”运行”按钮，运行数据流程并查看结果。
四、kettle的常用组件和功能1.数据输入：用于读取数据源的组件，支持多种数据源，如数据库、文件、Web服务等。
2.数据输出：用于将数据写入目标的组件，支持多种输出格式，如数据库表、文件、Web服务等。
3.转换组件：用于对数据进行转换的组件，如字段映射、类型转换、条件过滤、聚合等。
4.调度和监控：kettle提供了作业调度和监控的功能，可以定时执行作业、生成报表等。
5.插件扩展：kettle支持插件扩展，用户可以根据需要开发自己的插件，用于处理特定的数据源或转换规则。
开源ETL工具介绍
开源ETL工具介绍开源ETL工具是一种用于抽取、转换和加载数据的软件工具。
ETL代表了“抽取”（Extract）、“转换”（Transform）和“加载”（Load）这三个过程。
在数据仓库和商业智能（BI）项目中，ETL工具被广泛使用来移动和转换数据，从不同的数据源收集数据，并将其加载到目标系统中。
下面是几个常用的开源ETL工具的介绍：1. Talend Open Studio：Talend Open Studio是一款功能强大且易于使用的开源ETL工具。
它具有直观的图形界面，可帮助用户通过拖放和连接不同的组件来创建ETL作业。
Talend Open Studio支持多种数据源和目标，包括关系型数据库、文件、Web服务等。
它还提供了各种数据转换功能和数据质量检查工具。
2. Pentaho Data Integration（前身为Kettle）：Pentaho Data Integration是一款功能齐全的开源ETL工具，可用于构建数据集成和数据处理解决方案。
它提供了一个直观的图形界面，用户可以使用拖放和连接不同的组件来创建ETL作业。
Pentaho Data Integration支持各种数据库、文件和Web服务，还提供了强大的数据转换和清洗功能。
3. Apache Nifi：Apache Nifi是一款可扩展的开源ETL工具。
它具有基于Web的用户界面，可以用于数据流式处理和数据集成。
Apache Nifi支持多种数据源和目标，包括关系型数据库、大数据平台等。
它还提供了强大的数据转换和流程控制功能，可以轻松地构建复杂的数据管道。
4. CloverETL：CloverETL是一款易于使用的开源ETL工具，适用于各种数据集成需求。
它提供了直观的图形界面，用户可以通过拖放和连接多个组件来构建ETL作业。
CloverETL支持各种数据源和目标，包括关系型数据库、文件、Web服务等。
它还提供了各种数据转换和清洗功能，以及强大的调度和监控功能。
kettle开源数据仓库解决方案
kettle开源数据仓库解决方案
Kettle是一款开源的数据集成和ETL工具，也可以称为Pentaho Data Integration。
它提供了一种可靠的、灵活的、可扩展的方式来导入、转换和加载数据。
以下是使用Kettle构建开源数据仓库的一般解决方案：
1. 数据采集：使用Kettle连接到各种数据源，如关系型数据库、文件、API等，从中提取数据并加载到数据仓库中。
2. 数据清洗和转换：使用Kettle的图形化界面设计工具来进行数据清洗和转换操作。
可以进行诸如数据过滤、字段映射、数据合并、数据转换等操作，以确保数据的一致性和质量。
3. 数据加载和集成：使用Kettle将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中。
Kettle支持多种目标存储系统，如关系型数据库、Hadoop等。
4. 数据仓库管理：Kettle提供了一套管理工具，用于监视和管理数据仓库的运行状态。
可以使用这些工具进行数据仓库的备份、恢复和性能优化。
5. 数据报表和分析：Kettle集成了Pentaho Reporting和Pentaho Analysis，可以通过这些工具创建各种数据报表和分析模型。
6. 可视化数据探索：Kettle还集成了Pentaho Data Integration和Pentaho Analysis的功能，可以通过可视化方式探索数据并进行数据挖掘和分析。
总的来说，Kettle提供了一套完整的解决方案，用于构建开源数据仓库。
通过其强大的数据集成和转换功能，可以实现数据的采集、清洗、加载和分析，从而提高数据的一致性和质量，为企业决策提供可靠的数据支持。
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。
kettle 解析
kettle 解析kettle是什么？kettle是一种ETL（Extract,Transform,Load）工具，它支持从各种数据源中提取数据，对数据进行转换和处理，最终将数据载入目标系统中。
kettle 可以应用于数据仓库的构建、数据集成等领域。
kettle 的特点是什么？kettle 具有以下特点：1. 开源免费：kettle 是一个开源项目，用户可以免费使用它。
2. 简单易用：kettle 的用户界面设计简单直观，易于学习和使用。
3. 支持多种数据源：kettle 支持从多种数据源中提取数据，包括数据库、文本文件、Excel 文件等。
4. 处理能力强：kettle 提供了丰富的转换和处理功能，包括数据清洗、数据转换、数据合并、数据拆分等。
5. 执行效率高：kettle 的执行效率较高，支持多线程执行，能够快速处理大量数据。
kettle 的架构是什么？kettle 的架构包括以下组件：1. Spoon：Spoon 是 kettle 的 GUI 工具，用于设计和调试 ETL 任务。
2. Pan：Pan 是 kettle 的命令行工具，用于执行 ETL 任务。
3. Kitchen：Kitchen 是 kettle 的脚本工具，用于通过脚本方式执行 ETL 任务。
4. Carte：Carte 是 kettle 的集群工具，用于在分布式环境中执行 ETL 任务。
5. Repository：Repository 是 kettle 的元数据库，用于存储ETL 任务的元数据。
kettle 的应用场景是什么？kettle 可以应用于以下场景：1. 数据仓库构建：kettle 可以帮助用户从多种数据源中提取数据，进行清洗和转换，最终将数据载入数据仓库中。
2. 数据集成：kettle 可以帮助用户将多个数据源中的数据整合起来，形成一个完整的数据集。
3. 数据迁移：kettle 可以帮助用户将数据从一个系统迁移到另一个系统，支持多种数据格式和数据源。
kettle源码解读
kettle源码解读（原创版）目录1.Kettle 简介2.Kettle 的架构和核心组件3.Kettle 的数据存储和处理4.Kettle 的任务和作业5.Kettle 的性能优化和扩展性6.总结正文1.Kettle 简介Kettle 是一款开源的 ETL 工具，其主要功能是帮助数据管理员和开发人员将数据从一个数据源迁移到另一个数据源。
Kettle 可以处理各种类型的数据源，包括数据库、文件系统和数据仓库等。
它具有强大的数据转换和数据处理能力，可以帮助用户完成复杂的数据集成任务。
2.Kettle 的架构和核心组件Kettle 的架构主要由四个核心组件组成，分别是：资源管理器、转换引擎、步骤管理和仓库管理。
资源管理器负责管理所有的资源，包括数据源、目标数据存储和转换步骤等。
转换引擎负责执行具体的数据转换任务，包括数据抽取、数据转换和数据加载等。
步骤管理器负责管理所有的ETL 步骤，包括数据的输入、输出和转换等。
仓库管理器负责管理所有的数据仓库，包括数据的存储和查询等。
3.Kettle 的数据存储和处理Kettle 支持各种类型的数据存储和处理，包括关系型数据库、对象数据库、文件系统和数据仓库等。
用户可以根据具体的需求选择不同的数据存储和处理方式。
Kettle 提供了强大的数据转换功能，可以实现各种类型的数据转换，包括数据清洗、数据聚合和数据分组等。
4.Kettle 的任务和作业Kettle 的任务和作业是其核心功能之一。
任务是指一个具体的数据处理任务，例如数据抽取、数据转换或数据加载等。
作业是指一个完整的数据处理过程，包括多个任务的组合和调度等。
用户可以根据具体的需求创建和管理任务和作业，以实现复杂的数据处理任务。
5.Kettle 的性能优化和扩展性Kettle 提供了一系列的性能优化和扩展性功能，包括数据缓存、并行处理和分布式处理等。
数据缓存可以有效地减少数据访问的时间，提高数据处理的速度。
并行处理可以充分利用计算机的多核处理能力，提高数据处理的效率。
KETTLE组件介绍及使用
KETTLE组件介绍及使用
KETTLE(Knowledge Extraction Toolkit)是一款用于ETL(Extract, Transform, Load)过程的开源数据集成工具。
它是由Pentaho开发的，主
要用于处理和转换各种数据源，将数据从一个地方提取出来，经过转换处
理后加载到另一个地方。
转换是指将数据从一个格式转换为另一个格式的过程。
在KETTLE中，转换通过连接和组合一系列转换步骤来完成。
每个步骤可以执行各种操作，如读取文件、提取数据库中的数据、过滤和清洗数据等。
用户可以通过拖
放步骤并设置相应的参数来构建转换。
作业是一系列转换的组合，可以按特定的顺序或条件运行。
作业可以
包含多个转换，并且可以在一个转换完成后触发另一个转换的运行。
作业
还可以设置并行运行多个转换，提高ETL过程的效率。
使用KETTLE的主要步骤包括：
2.启动KETTLE：安装完成后，可以通过双击KETTLE的可执行文件来
启动它。
一旦启动，就可以看到KETTLE的主界面。
总的来说，KETTLE是一款功能强大、易于使用的ETL工具，可以帮
助用户提取、转换和加载各种数据源。
无论是处理结构化数据还是处理半
结构化和非结构化数据，KETTLE都可以胜任。
它不仅适用于个人使用，
也适用于企业级的数据集成和处理。
通过使用KETTLE，用户可以简化数
据集成的流程，提高工作效率，并取得更好的数据结果。
kettle 解析
kettle 解析Kettle（又称Pentaho Data Integration）是一款流行的ETL（Extract, Transform, Load 提取、转换、加载）工具。
它可以从多种数据源中提取数据，通过一系列转换和操作，将数据加载到指定的目标数据仓库中。
Kettle 采用了可视化设计工具，比起传统的手写代码，它更加直观且易于使用。
Kettle 采用的是元数据驱动的设计模式，所以它支持多种数据源。
Kettle 可以连接到关系型数据库，如 Oracle、MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Server 等，还可以连接到非关系型数据库，如 MongoDB、Cassandra、Hadoop 等。
此外，Kettle 还支持其他一些数据源，如 XML、Excel、CSV 等。
在数据提取阶段，Kettle 可以通过输入步骤获取数据源中的数据，如查询关系型数据库中的数据、读取文件、访问 Web 服务等。
在数据转换阶段，Kettle 提供了丰富的转换步骤，以完成各种数据转换的需求。
常见的转换操作包括字符串操作、日期和时间转换、数据类型转换、聚合、拆分等等。
在数据加载阶段，Kettle 可以将处理后的数据写入到目标数据仓库中，如关系型数据库、文件等。
Kettle 的工作流程分为以下几个步骤：1. 连接到数据源：Kettle 支持连接到多种数据源，用户可选择合适的数据源连接。
2. 提取数据：通过输入步骤获取数据源中的数据，并对数据进行过滤、排序等操作。
3. 数据转换：数据转换是 Kettle 的核心部分，它可以通过转换步骤实现数据的清洗、整合、处理等操作。
4. 目标数据加载：将处理后的数据写入到目标数据仓库中，如关系型数据库、文件等。
5. 错误处理：Kettle 支持在出现错误时进行处理，比如中断流程、记录日志等。
Kettle 的特点在于它的可视化设计工具和丰富的步骤库，让数据处理变得更加直观和容易。
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贵州易鲸捷信息技术有限公司
EsgynDB支持开源ETL工具Kettle
2016/08/12
刘耀华，刘昱
Contents
1. Kettle是什么？ (1)
1.1 概念 (1)
1.2 组件 (2)
1.3 功能 (2)
1.4 优势 (3)
2. 如何下载Kettle？ (3)
3. 如何使用Kettle？ (4)
1.Kettle是什么？
1.1概念
Kettle （又名Pentaho Data Integration, PDL）是市场上领头的开源ETL工具，能高效稳定地抽取、转换和迁移数据。
它提供基于Java的图形化界面，是一款易于上手、无需安装便可使用的绿色软件。
Kettle的中文含义是“水壶”，这个名字十分形象，不管你向水壶里添加了几种
可溶物质或液体，从壶嘴里流出的始终是均匀统一的一种液体。
Kettle的发明人Matt希望将各类数据放到一个“水壶”中，以指定的某种格式输出。
1.2组件
两种脚本文件：
∙Transformation：完成针对数据的基础转换∙Job：完成整个工作流的控制
1.3功能
1.4优势
2.如何下载Kettle？
1)在SourceForge官网上下载，下载地址为
/project/pentaho/Data%20Integration/6.1/ pdice6.1.0.1196.zip。
2)保存zip文件至本地后，点击解压，解压后出现dataintegration目录。
Kettle是绿色软件，解压后直接使用。
3.如何使用Kettle？
本文以将MySQL中的数据抽取到Trafodion为例
1)下载以下jar包，并放在dataintegration\lib目录中。
2)安装64位的JDK（1.6版本及以上），设置系统环境变量
PENTAHO_JAVA_HOME=C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_80。
注意：这里设置为与JAVA_HOME相同的地址。
3)打开dataintegration目录，双击Spoon.bat（）。
4)将MySQL中的表数据直接transfer到Trafodion中。
依次单击页面左上角的文件、转换、输入，将表输入拖到右侧空白处。
点击输出，将表输出拖到右侧空白处。
5)编辑有关表输入的各项参数，双击表输入。
6)点击新建，创建MySQL数据库连接。
7)依次输入并选择连接名称、连接类型、连接方式、主机名称、数据库名称、端
口号、用户名和密码。
8)单击确定，设置MySQL的表test.t1作为输入源，再单击确定。
提示：点击预览，可预览该MySQL的表中数据的情况。
该t1表一共有6行数据，并且只有一个字段a。
9)编辑有关表输出的各项参数，双击表输出。
10)点击新建，创建Trafodion数据库连接。
11)依次输入并选择连接名称、连接类型、连接方式、主机名称、数据库名称、
端口号、用户名和密码，单击确定。
12)点击上述浏览，所有schema将显示在界面左侧，选择JOSH作为目标
schema。
提示：浏览目标表可能会报错（目前数据库版本不支持），此时可直接输入表名t1。
13)按住鼠标左键不放，从表输入拖到表输出。
9
14) 检查Trafodion 中JOSH schema 的t1表数据：
15) 保存转换作业，点击运行。
运行结束后，出现以下界面，表示已成功地将数据从MySQL 中抽取到 Trafodion 。
16) 在trafci 中检查。