Kettle 相关知识

本文介绍了如何使用Kettle的单步执行命令运行作业和转换,并详细讲解了Kettle中的一些常用组件,如作业、转换、Generate Rows、Add Sequence等,以及它们在数据处理中的作用。通过学习,你可以更好地理解和运用Kettle进行数据操作。

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Kettle 单步执行作业或者转换

./pan.sh -file=/home/www/analysis/Application/Home/dfsolapetl/transformations/member/shopnc_member.ktr -debug=debug -log=/home/www/ktrLog.log

./kitchen.sh -file=/home/www/analysis/Application/Home/dfsolapetl/jobs/ext_stage.kjb -debug=debug -log=/home/www/kjbLog.log

Kettle常用组件学习

作业:负责将[转换]组织在一起进而完成某一块工作,通常我们需要把一个大的任务分解成几个逻辑上隔离的作业,当这几个作业都完成了,也就说明这项任务完成了。
转换:定义对数据操作的容器,数据操作就是数据从输入到输出的一个过程,可以理解为比作业粒度更小一级的容器,我们将任务分解成作业,然后需要将作业分解成一个或多个转换,每个转换只完成一部分工作。

  • Generate Rows(输入->生成记录):用于生成指定数量的空行,后面的组件就是针对每一行进行操作。
  • Add sequence (转换->增加序列):用于生成序列。使用的时候要明白,不依赖数据库来生成序列的话,序列值会在每次启动转换的时候复位。另外也可以利用Get ID from Slave Server来获取序列号,不过获取的序列号并不一定按次序产生的,只能确保比上次产生的值要大。
  • 脚本->JavaScript代码:使用javascript代码对每一行记录进行编辑,可以编辑前面组件进来的字段,也可以新生成字段。
  • Sorted Merge(连接->排序合并):把多个来源的数据进行合并,并且对记录进行排序。
  • Sort rows (转换->排序记录):对记录进行排序。
<think>嗯,用户想了解Kettle知识架构和组成,特别是数据集成架构及组件介绍。首先,我需要回忆一下Kettle的基本结构。Kettle,也就是现在的Pentaho Data Integration,主要由Spoon、Pan、Kitchen、Carte和Chef这几个核心组件组成。记得Spoon是图形化设计工具,用于创建转换和作业,而Pan和Kitchen是命令行工具,分别执行转换和作业。Carte是轻量级的Web服务器,用于分布式执行,Chef可能已经整合到其他组件里了,现在可能不太常用了。 接下来要考虑用户的真实需求。他们可能刚接触Kettle,需要从基础架构开始理解,以便后续实际应用。所以应该分层介绍架构,比如设计层、执行层、资源库层、调度层和扩展层。每层对应不同的组件和功能,这样结构清晰,用户容易理解。 然后,核心组件部分需要详细说明每个工具的作用。比如Spoon的图形界面,转换和作业的区别,资源库的作用,以及数据库连接的重要性。这里要注意引用用户提供的资料,比如引用[2]提到的数据集成与调度功能,强调Kettle的ETL任务自动化能力。 用户可能还想知道组件之间如何协作,比如设计好的转换如何通过Pan执行,或者如何通过资源库管理元数据。这时候需要结合架构图来说明数据流和任务调度的流程,但文本描述的话可以用步骤式说明。 另外,用户的问题中提到“知识架构”,可能需要更系统的层次划分,而不仅仅是组件列表。所以分层的方式能更好地展示Kettle的整体结构,帮助用户构建知识框架。同时,生成的相关问题要围绕架构的深入、组件功能对比、资源库管理、调度机制和扩展方式,这些都是用户可能继续探索的方向。 最后,检查是否符合系统级指令:使用中文,数学公式没问题,引用正确标注,特别是引用[2]关于调度和组件的内容。确保回答结构清晰,分点明确,帮助用户逐步理解Kettle的架构和组成。</think>### Kettle 数据集成架构及组件介绍 Kettle(现更名为 **Pentaho Data Integration**)是一个开源的 ETL(Extract-Transform-Load)工具,其架构设计围绕数据集成任务的全生命周期管理。以下是其核心知识架构及组件解析: --- #### 一、Kettle 架构分层 1. **设计层** - **Spoon**:图形化设计工具,用于创建和调试 *转换(Transformation)* 和 *作业(Job)*。 - **转换**:由多个步骤(Step)组成,实现数据抽取、清洗、转换等操作,例如: $$ \text{CSV输入} \rightarrow \text{字段计算} \rightarrow \text{数据库输出} $$ - **作业**:由多个转换或子作业构成的任务流程,支持条件分支、循环和调度[^2]。 2. **执行层** - **Pan**:命令行工具,用于执行转换(如定时任务)。 - **Kitchen**:命令行工具,用于执行作业(如批量处理)。 - **Carte**:轻量级Web服务器,支持分布式执行和集群部署。 3. **资源库层** - **数据库资源库**:存储转换、作业的元数据和版本历史(支持MySQL、PostgreSQL等)。 - **文件资源库**:基于XML文件管理元数据,适用于小型项目。 4. **调度层** Kettle 支持与外部调度系统(如 Linux Cron、Apache Airflow)集成,或通过 **Kitchen** 实现按时间/事件触发任务。 5. **扩展层** - 插件机制:支持自定义步骤、作业项和数据库连接类型。 - Java API:允许通过编程方式操作转换和作业。 --- #### 二、核心组件功能对比 | 组件 | 功能 | 使用场景 | |------------|-------------------------------|------------------------------| | Spoon | 可视化设计转换/作业 | 开发阶段 | | Pan | 执行转换文件(.ktr) | 生产环境定时任务 | | Kitchen | 执行作业文件(.kjb) | 复杂任务流程调度 | | Carte | 分布式执行引擎 | 大数据量/高并发场景 | | 资源库 | 元数据存储与版本控制 | 团队协作开发 | --- #### 三、典型数据流示例 ```plaintext [CSV文件输入] → [字段过滤] → [数据去重] → [数据库写入] ``` 此流程体现了 Kettle 的 ETL 核心逻辑:从异构数据源抽取数据,经清洗后加载到目标数据库[^1]。 ---
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