Kettle工具将数据查询导出csv文件格式方法

kettle工具导出数据库数据为csv文件格式


一、新建转换如下 图1 示

<在左侧核心对象树中,拖入   表输入、字段选择、文本文件输出    等3个组件>

                                                                                             图1

二、表输入,右键——编辑步骤。
输入需要查询数据库的sql语句,如下图2 示

 

                                                                                                      图2

三、字段选择,右键——编辑步骤。
获取查询语句中涉及的相关字段,如果需要字段名称转换,在改名 成,进行转换调整即可,如下 图 3

                                                                                             图3

四、文本文件输出,右键,编辑步骤,

4.1  在文件中,进行文件名称、文件目录、扩展名 ,等设置。

4.2   在内容中,设置分隔符、压缩、编码,等选项。

4.3  在字段中,进行字段获取,及设置最小宽度。如下图示

五、执行转换,导出csv文件。即可 。

 

 

 

 

 

 

 

 

### 使用 Kettle 处理 CSV 文件的入门教程 #### 工具简介 Pentaho Data Integration(简称 PDI 或者 Kettle)是一款强大的开源ETL(Extract, Transform, Load)工具,用于数据抽取、转换和加载操作。它支持多种数据源的操作,其中包括CSV文件。 #### 配置CSV输入组件 为了实现从CSV文件到其他目标的数据传输,在Kettle中可以按照如下方式配置CSV输入组件: 1. **创建一个新的转换** 打开Kettle并新建一个空白转换,这将是整个流程的基础框架[^1]。 2. **拖拽CSV输入组件至画布** 在左侧菜单栏找到“输入”类别下的“CSV文件输入”,将其拖放到工作区中央的画布上[^3]。 3. **设置CSV数据源路径** 双击已放置好的“CSV文件输入”图标进入编辑界面。在此处指定待处理的CSV文件的具体位置以及名称。例如,“语文成绩(kettle数据集1).csv”的下载链接可作为参考[^2]。 4. **定义字段属性** 定位到“内容”标签页调整分隔符等相关参数;切换至“字段”部分通过点击「获取字段」按钮自动识别列名及其类型。如果默认检测不满足需求,则手动修正相应设定。 5. **验证数据准确性** 利用界面上方的「预览」功能查看实际提取出来的记录样本,确认无误后再继续后续步骤。 6. **连接输出端口** 将完成配置后的CSV输入节点与其他目标对象相连形成完整的数据流图谱。比如可以直接对接Excel Writer来保存最终成果为.xlsx格式文档。 #### 示例代码片段 以下是模拟上述过程的一个简单Python脚本版本展示逻辑思路: ```python import pandas as pd # 加载原始 csv 数据 dataframe = pd.read_csv('语文成绩.csv') # 展示前几行以检验读取情况 print(dataframe.head()) # 假设经过一系列变换后导出新的 excel 文件 output_path = 'transformed_data.xlsx' dataframe.to_excel(output_path, index=False) print(f'已完成转换并将结果存储于 {output_path}') ```
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