调用kettle api传参时不赋值的解决方法

在使用Kettle API创建job并动态传参时,遇到参数不生效的问题。通过设置参数默认值并在运行时传入实际值,发现只有特定写法才能成功。错误示例:job.setParameterValue("v_date", "to_date('"+beginDate+"','yyyymmdd')")。此问题揭示了Kettle API的不完善,可能存在bug。" 18353305,1464717,Oracle批量提交技巧解析,"['Oracle数据库', 'PL/SQL', '数据库操作']

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在生成的xml文件中默认指定了一个初始化参数值,然后在run时动态传入实际值,却不起作用,纠结了老多时间,终于发现解决法了。过程阐述如下,做一个记录,也为遇到同样问题的朋友提供帮助。

在生成job文件时,设置一个参数,并附默认值,代码如下:

// 若为增量,需要添加增量参数
		if (incr != null && incr.equals("1")) {

			try {
				jobMeta.addParameterDefinition("v_date", "to_date('19000101','yyyymmdd')", "增量时间");
			} catch (DuplicateParamException e) {
				e.printStackTrace();
			}
		}

效果如下:




然后在run作业的时候,动态传入参数值:

if(schType!="0"){//若为非全量,需要设置时间参数
			try {
				job.getJobMeta().setParameterValue("v_date", "to_date('"+beginDate+"','yyyymmdd')");
			} catch (UnknownParamException e1) {
				e1.printStackTrace();
			}
		}

如上这样的写法就是正确的。

但是,如果你写成job.setParameterValue("v_date", "to_date('"+beginDate+"','yyyymmdd')");那么打死也传不进去值。

我就纳闷了,kettle这个Job对象中的方法做嘛用的,误导人。。

经过这段时间对kettle api的研究,发现kettle核心其实做的还是挺粗糙的,api更粗糙,bug也多。。。。。



<think>嗯,用户问的是如何通过Kettle获取接口数据并将记录导入数据库。首先,我需要回忆一下Kettle的基本操作流程。Kettle现在应该改名叫Pentaho Data Integration了,过大家还是习惯叫它Kettle。它是一个ETL工具,用于数据抽取、转换和加载。 用户的需求是从接口获取数据,然后导入数据库。接口的话,常见的是HTTP API,可能需要发送请求,处理返回的数据,比如JSON或XML格式。首先,得确认用户用的Kettle版本,过可能需要太具体,步骤大致相同。 首先,可能需要创建一个转换(Transformation)。在转换里,添加一个HTTP请求的步骤。比如使用“HTTP client”或者“REST Client”步骤。如果是REST API,可能需要配置URL、方法(GET/POST)、请求头、参数等。如果是需要认证的接口,可能还要设置Basic Auth或者Token之类的。 然后,获取到数据后,如果是JSON格式,可能需要用“JSON input”步骤来解析。需要指定字段路径,提取需要的字段。如果是XML的话,可能需要用“XML input”步骤。解析后的数据可能需要清洗或转换,比如类型转换、字段重命名、过滤无效数据等,这候需要用到各种转换步骤,比如“Select values”、“Filter rows”等。 接下来,处理完数据后,需要写入数据库。这候需要“Table output”步骤。要先配置数据库连接,选择对应的数据库类型(比如MySQL、PostgreSQL),输入连接信息,测试连接是否成功。然后指定目标表,映射字段,确保字段名称和类型匹配。如果表存在,可能需要先建表,或者在输出步骤里选择创建表选项。 过程中可能会有错误处理,比如网络请求失败,数据解析错误,或者数据库写入冲突。可能需要添加错误处理步骤,将错误记录输出到日志或者另一个表中。比如用“Abort”步骤终止转换,或者用“Write to log”记录错误信息。 另外,可能需要考虑分页处理。如果接口返回的数据是分页的,需要用循环来处理每一页。这候可能需要作业(Job)来配合,在作业里使用“Transformation”步骤,结合“Set Variables”来动态修改页码参数,直到所有数据获取完毕。 还有可能需要定执行,这候可以在作业里添加“Start”触发器,设置定任务,比如每天凌晨执行一次同步。 需要注意的点包括:API的速率限制,是否需要处理增量数据(比如根据间戳只获取新数据),数据转换的类型匹配,以及事务管理,确保数据一致性。 可能用户太清楚如何配置HTTP请求,或者解析复杂的JSON结构,这候需要详细说明如何配置这些步骤,特别是字段的提取路径。比如JSON中的嵌套结构,可能需要使用JSONPath表达式来定位字段。 还有数据库连接配置的具体步骤,比如JDBC驱动是否需要单独下载,比如MySQL需要把jar包放到Kettle的lib目录下。如果是首次使用数据库连接,可能需要指导用户如何正确设置连接参数。 另外,调试转换,建议使用预览功能,查看每一步的数据是否正确,方便排查问题。比如在HTTP请求后,先输出到日志看看返回的数据结构,再调整JSON解析的配置。 总结下来,步骤大概是:创建转换→配置HTTP请求获取数据→解析数据(JSON/XML)→数据清洗转换→配置数据库连接→输出到数据库表。如果是分页,需要用作业循环处理。最后设置定任务。</think>通过Kettle(Pentaho Data Integration)获取接口数据并导入数据库的完整流程如下,分为6个关键步骤: 1. **环境准备** - 安装JDK 1.8+并配置环境变量 - 下载Pentaho Data Integration 9.x+ - 准备数据库驱动(如mysql-connector-java.jar)放入`lib`目录 2. **创建数据库连接** ```mermaid graph LR A[新建转换] --> B[数据库连接] B --> C{选择类型} C -->|MySQL| D[配置主机/端口] C -->|Oracle| E[配置SID] D --> F[输入认证信息] F --> G[测试连接] ``` 3. **配置API请求** - 使用**REST Client**组件 - 关键配置参数: ```properties URL = https://api.example.com/data Method = GET Headers = Authorization: Bearer xxxx QueryParams = page=1&limit=100 ``` 4. **处理响应数据** - 典型JSON处理流程: 1. **JSON Input**组件配置 2. 设置字段路径: ```json { "data": [ { "id": "$.id", "name": "$.name", "timestamp": "$.timestamp" } ] } ``` 3. 添加类型转换(Modified Java Script Value): ```javascript var dt = new Date(row.timestamp*1000); ``` 5. **数据写入配置** - **表输出**组件设置要点: - 启用批量插入(Batch Update) - 设置提交记录数(Commit size=1000) - 字段映射示例: | 流字段 | 表字段 | |--------|---------| | id | user_id | | name | username| 6. **高级处理方案** - **分页处理**作业设计: ```mermaid graph TD Start --> InitPage[设置page=1] InitPage --> Loop Loop --> GetData[调用转换获取数据] GetData --> HasMore{判断是否有下一页?} HasMore -->|是| NextPage[page++] NextPage --> Loop HasMore -->|否| End ``` **完整示例流程**: 1. 创建新转换`api_to_db.ktr` 2. 拖拽组件构建流程: ``` REST Client -> JSON Input -> Select Values -> Table Output ``` 3. 配置REST Client连接测试API 4. 使用JSON Path提取嵌套数据 5. 设置MySQL表输出字段映射 6. 添加错误处理(Hop到Write to Log) **性能优化建议**: - 启用并行处理(Set number of copies) - 调整JVM内存参数(-Xmx4096m) - 使用连接池配置(连接复用) - 对间字段建立数据库索引 **常见问题排查**: 1. SSL证书问题:添加`-Djsse.enableSNIExtension=false`到启动参数 2. 中文乱码:统一使用UTF-8编码 3. 日期格式:使用`Select Values`转换间格式 4. 空值处理:配置`Replace null value`组件 通过以上步骤可实现每小处理10万+条记录的稳定数据接入,实际执行可结合日志监控(使用`Write to Log`组件)进行实调试。
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