Kettle 实战面试题及参考答案（完整版）

Kettle 实战面试题及参考答案（完整版）

以下是几个 Kettle（Pentaho Data Integration）项目实战面试题及参考答案的完整 Markdown 格式整理，包含代码示例和优化方案。

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目录

1. 中文乱码处理
2. 增量数据抽取
3. 数据去重方案
4. 亿级数据同步
5. 作业失败排查

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1. Kettle 抽取数据时遇到中文乱码，如何解决？

答案：

• 原因：数据库客户端默认编码与 Kettle 设置不一致（如 UTF-8 与 GBK）。
• 解决方案：
  1. 在输出步骤的数据库连接中设置编码参数（如 characterEncoding=utf8）。
  2. 通过 Kettle 的 Options 菜单添加全局参数 characterEncoding=GBK/UTF8。
  3. 确保源数据库和目标数据库的字符集一致。
     参考来源：优快云博客

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2. 如何处理增量数据抽取？请举例说明

答案：

• 方法：
  1. 时间戳法：记录上次抽取的最大时间戳，仅抽取新增或修改的数据。
  2. CDC（变更数据捕获）：利用数据库日志（如 MySQL Binlog）捕获增量数据。
  3. 全量比对：通过哈希值或主键比对差异数据（适用于小数据量）。
• 示例：

  -- 表输入步骤中动态传递时间戳参数
  SELECT * FROM orders WHERE update_time > '${LAST_EXTRACT_TIME}';
  

3. 抽取的数据存在重复，如何解决？

答案：

1. 排序记录：使用 排序记录 步骤按主键或关键字段排序。
2. 去重处理：添加以下步骤之一：
   • Unique Rows：基于字段值去重。
   • HashSet：通过哈希算法快速去重。
3. 目标表约束：在目标表中设置主键或唯一索引，防止重复插入。
   注意：去重前必须排序，否则可能遗漏部分重复数据。

示例代码：

-- 表输入步骤中筛选数据
SELECT user_id, name FROM source_table;
-- 排序记录步骤配置：按 user_id 升序排序
-- Unique Rows 步骤配置：勾选 user_id 作为去重依据

4. 如何同步亿级大表数据？

答案：

• 优化方案：

  1. 分页读取：

     -- 分页查询示例（按主键排序）
     SELECT * 
     FROM big_table 
     ORDER BY id 
     LIMIT ${PAGE_SIZE} 
     OFFSET ${PAGE_NUM * PAGE_SIZE};
     

  2. 批量提交：
     • 在 表输出 步骤中设置 Commit Size 为 10,000~50,000，减少事务提交频率。
     • 启用 批量插入模式（如 MySQL 的 rewriteBatchedStatements=true）。
  3. 索引优化：

     -- 同步前禁用索引（以 MySQL 为例）
     ALTER TABLE target_table DISABLE KEYS;
     -- 同步完成后重建索引
     ALTER TABLE target_table ENABLE KEYS;
     

  4. 并行处理：
     • 多线程：在转换属性中设置 Nr of copies 为 5~10（根据资源调整）。
     • 分布式集群：通过 Carte 服务器 部署多个节点并行执行。

• 性能对比：

  方法	数据量（1亿条）	耗时（小时）	资源占用
  单线程逐行插入	1亿	12+	低（单线程）
  分页+批量提交	1亿	3~5	中（I/O密集）
  并行分片+集群	1亿	1~2	高（多节点）

• 注意事项：

  • 分页时需按主键排序，避免数据错乱。
  • 监控数据库连接池，防止并发过高导致连接耗尽。

参考来源：
亿级数据同步实战 |
Kettle性能调优指南

5. Kettle 作业前一天成功，第二天失败，可能原因有哪些？

答案：

常见原因：

1. 数据变更：
   • 源表新增字段、修改约束或数据类型。
   • 示例：ALTER TABLE source_table ADD COLUMN new_column INT; 导致字段映射失败。
2. 资源竞争：
   • 目标表被其他进程锁定（如未提交的事务持有排它锁）。
   • 排查命令：

     -- MySQL 查看锁状态
     SHOW OPEN TABLES WHERE In_use > 0;
     -- SQL Server 查看阻塞进程
     EXEC sp_who2;
     

3. 环境问题：
   • 数据库连接池满（如连接泄漏未释放）。
   • 磁盘空间不足或权限变更。
4. 调度依赖：
   • 上游作业未完成或输出文件未生成。

排查步骤：

1. 查看作业日志：
   • 定位失败步骤及错误描述（如 ERROR: Column 'new_column' not found）。
2. 验证数据源：
   • 检查源表结构和数据是否符合预期：

     -- 对比元数据
     DESC source_table;
     SELECT COUNT(*) FROM source_table WHERE update_time > '${LAST_RUN_TIME}';
     

3. 监控资源：
   • 使用 top（Linux）或任务管理器（Windows）检查 CPU/内存占用。
   • 查询数据库连接数：

     -- MySQL 查看连接数
     SHOW STATUS LIKE 'Threads_connected';
     

4. 重跑测试：
   • 手动执行作业，观察是否可复现问题。

修复方案：

• 紧急处理：
  1. 终止持有锁的进程：

     -- MySQL 终止进程
     KILL [process_id];
     

  2. 清理磁盘空间或扩容。
• 长期优化：
  • 添加前置检查步骤（如 检查表是否存在、验证字段映射）。

参考来源：
Kettle 作业失败排查指南 |
数据库锁机制详解