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ETL处理工具Kettle入门

news 来源：原创 2025/5/10 4:29:25

1. Kettle简介

Kettle（现已更名为Pentaho Data Integration，简称PDI）是一个开源的ETL工具，能够进行数据的抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。它是由图形化界面支持的，能够从不同的数据源中获取数据，进行清洗和转换，最后将数据加载到目标系统中。

  • ETL：数据抽取（Extract），转换（Transform），加载（Load）过程。
  • Kettle作用：将不同来源的数据按照统一格式处理并输出。
  • Kettle特点：支持图形化操作、无需编写复杂代码、高效且稳定的数据处理。
2. Kettle安装
2.1 安装JDK

Kettle是基于Java的，因此需要安装Java环境。

  • 安装JDK：确保Java版本是1.8或更高。
  • 设置环境变量：
    • 设置JAVA_HOME，指向Java安装路径。
    • 修改Path变量，包含Java的bin目录。
2.2 安装Kettle
  • 下载并解压：Kettle是绿色软件，下载并解压至任意目录。
  • 启动Kettle：
    • Windows：双击spoon.bat启动图形化界面。
    • Linux/MacOS：运行spoon.sh。
3. Kettle使用入门
3.1 文本文件到Excel转换

  1. 构建数据流图：

    • 输入：使用文本文件输入控件。
    • 输出：使用Excel输出控件。

  2. 连接组件：按住Shift键，拖动鼠标连接步骤。

  3. 配置步骤：

    • 文本文件输入：指定文件路径，加载字段。
    • Excel输出：指定输出路径，设置字段。

  4. 执行转换：点击运行按钮，查看转换后的文件。

4. Kettle实现Excel到MySQL表转换
  • 创建MySQL数据库：如创建kettle_demo。
  • 配置输入组件：配置Excel文件输入。
  • 配置输出组件：配置MySQL表输出。
  • 执行：确保连接正确后，保存并运行转换。
5. Kettle实现MySQL表到另一个MySQL表的转换
  • 共享数据库连接：配置好一个数据库连接，可以在多个转换中共享。
  • 表输入与输出组件配置：配置表输入和表输出组件。
  • 执行转换：保存并执行数据转换。
6. Kettle的插入更新组件
  • 全量装载与增量装载：
    • 全量装载：将所有数据加载到目标表。
    • 增量装载：只加载变化的数据。
  • 插入更新操作：
    • 在转换过程中，可以选择插入新的记录或更新已有记录。
    • 配置插入更新步骤，并设置表输入与插入更新组件。
7. Kettle的Switch/Case组件
  • 使用Switch/Case组件：用于在转换过程中实现条件判断。
  • 配置步骤：设置输入组件、Switch组件和输出组件。
8. Kettle的SQL脚本
  • SQL组件：执行SQL脚本，进行数据转换或更新。
  • 配置SQL脚本：在SQL组件中编写SQL语句，执行转换。
9. 设置转换命名参数
  • 配置转换参数：可以使用${参数名}来引用参数。
  • 运行时设置参数：执行时传递参数值，确保转换按预期执行。
10. Kettle的作业
  • Job：在Kettle中，Job用于定义ETL任务的工作流。Job包含一系列步骤，每个步骤代表一个任务。通过Job控制整个ETL过程的执行顺序。
11. Kettle的核心组件
  • Spoon：图形化界面工具，开发转换和作业。
  • Pan：命令行工具，用于执行转换。
  • Kitchen：命令行工具，用于执行作业。
  • Carte：轻量级Web容器，用于远程运行ETL任务。
12. Kettle的两种设计
  • Transformation（转换）：负责数据的抽取、转换、输出等操作。
  • Job（作业）：控制整个ETL流程，包括多个转换和执行步骤。
13. Kettle的常用输入组件
  • CSV文件输入：读取CSV文件的数据。
  • 文本文件输入：读取文本格式的数据，常用于日志数据处理。
  • Excel文件输入：读取Excel格式的数据。
  • XML输入：读取XML格式的数据，通过XPath提取数据。
  • JSON输入：读取JSON格式的数据，通过JSONPath提取数据。
  • 表输入：从数据库中读取数据。
14. Kettle的常用输出组件
  • Excel输出：将数据写入Excel文件。
  • 文本文件输出：将数据输出为文本文件。
  • SQL文件输出：将数据导出为SQL语句。
15. Kettle转换的并行执行
  • 在Kettle中，转换步骤默认是并行执行的，这能够提高处理效率。每个步骤独立运行，通过行集（RowSet）共享数据。

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