kettle 启动后一直卡住原因分析

本文分享了一次解决Kettle Job操作卡顿的经历,通过分析发现数据库锁导致的问题,并给出了具体的解锁步骤,最终实现了Job的快速响应。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

背景: 修改了job设置的名称后,保存一直卡住。 然后重启kettle后,自动打开job,一直卡住;

尝试分析:

  1. 百度前人經驗,有人说是Spoon.bat的内存大小不够启动,电脑能分配的内存不足。
  2. 基于1 然后重启了电脑,再次启动kettle效果还是一样,排查1的原因;
  3. 因为我的kettle是部署在数据库里,感觉有可能是kettle部署的数据库有锁。
  4. 基于3,在部署kettle的数据库
    show PROCESSLIST;  show OPEN TABLES where In_use > 0; select *  from information_schema.INNODB_TRX(trx_mysql_thread_id) 
  5. 然后真的发现是有锁 
  6. 基于3,尝试kill掉这些锁,然后再看看效果。
  7. 有效果,直接秒开。
  8. 后续会分享跨域同步数据方案(解决不同网段,源数据库和目标数据库不能直接通讯,但需要同步数据需求)。
### Kettle操作卡住原因分析与解决方案 在处理Kettle(Pentaho Data Integration, PDI)作业或转换时,如果遇到“operation in progress stuck”的情况,通常可能由以下几个原因引起: #### 1. 资源不足引发性能瓶颈 当系统资源(CPU、内存、磁盘I/O等)不足以支持当前运行的任务时,可能会导致任务执行缓慢甚至停滞。可以通过监控工具查看服务器的资源使用率[^1]。 #### 2. 数据量过大引起的阻塞 对于大规模数据集的操作,如果没有合理优化SQL查询或者未设置合适的批处理大小,可能导致数据库连接超时或长时间等待响应。调整批量提交参数可以有效缓解这一问题[^2]。 ```java // 设置JDBC驱动程序中的fetchSize以提高大数据读取效率 Statement stmt = connection.createStatement(); stmt.setFetchSize(1000); // 增加每次获取记录的数量 ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM large_table"); ``` #### 3. 死锁现象 多个线程同时访问共享资源并相互持有对方所需的资源时会发生死锁状况。这种情况下需要通过日志文件定位具体位置,并修改逻辑避免循环依赖关系形成[^3]。 #### 4. 插件冲突或其他配置错误 某些第三方插件可能存在兼容性问题或是不当配置也会造成流程无法继续推进下去。建议禁用不必要的扩展功能重新测试看是否恢复正常工作状态[^4]。 #### 5. 日志级别过高影响速度 过高的调试信息输出会消耗大量时间写入硬盘从而拖慢整个过程进度条更新频率变低让人误以为被冻结实际上还在后台默默进行着计算而已所以适当降低log level有助于提升体验感哦~[^5] ```properties # 修改 kettle.properties 文件来控制全局的日志等级 DEBUG=false INFO=true ERROR=true WARN=true ``` ---
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