Kettle——大数据ETL工具

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ETL

ETL(Extract-Transform-Load，即数据抽取、转换、转载)，对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少。
市面上常用的ETL工具有很多，比如Sqoop，DataX，Kettle，Talend等，作为一个大数据工程师，我们最好要掌握其中的两到三种。

一、Kettle

Kettle是一款国外开源的ETL工具，用纯Java语言编写，可以在Windows、Linux、UNIX上运行，数据抽取高效稳定。它支持图形化的GUI设计界面，而且可以以工作流的形式流转，在数据抽取、质量检测、数据清洗、数据转换、数据过滤等方面有着比较稳定的表现。此外，Kettle中有两种脚本文件——转换和作业，转换完成针对数据的基础转换，作业则完成整个工作流的控制。
Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。
Kettle的特点：开源免费，可维护性好，便于调试，开发简单。
核心组件
Spoon.bat/spoon.sh：是一个图形化界面，可以让我们的图形化的方式转换和作业（Windows选择Spoon.bat;Linux选择Spoon.sh）
Pan.bat/pan.sh：利用Pan可以用命令行的形式执行由Spoon编辑的转换和作业
Kitchen.bat/kitchen.sh：利用Kitchen可以使用命令行调用由Spoon编辑好的job
Carte.bat/Carte.sh：Carte是一个轻量级的Web容器，用于建立专用、远程的ETL Server

二、安装和运行Kettle

Kettle是基于Java开发的，因此需要Java环境，也就是要先安装JDK工具包。
　下载Kettle，解压到任意目录。
　启动Kettle。安装完成之后，双击spoon.bat批处理程序即可启动Kettle。

kettle启动界面。

根据数据库，将数据库的驱动jar包放到xxxx\pdi-ce-7.1.0.0-12\data-integration\lib目录下，重启spoon即可。

三、Kettle使用

配置资源库与数据库
重新双击spoon.bat，运行Kettle工具。
点击右上角

connect

标志，点击

Other Repositories

。如下图：

在弹窗中选择

Database Repository

选项，点击

Get Started

。

输入资源库名称（自定义），点击

Database Connection

创建数据库连接。

点击创建新的数据库连接，根据需求选择连接方式，默认选一般；数据库连接名称（自定义）；连接类型，什么数据库就选择什么；连接方式，默认选第一个；最后再将数据库连接信息，信息填好后，点击

测试

，连接成功后点击确定即可。

数据库连接成功，在database Connection中即可选择刚才建立的数据源。点击Finish，选择

Conncect Now

，进入登录页面，默认是admin用户，密码也是admin。

将CSV文件转换为Excel，选择CSV文件输入、Excel输出拖入操作面板，连接后点击左上角

三角

运行。

四、Kettle核心概念

可视化

Kettle可以被归类为可视化编程语言，因为kettle可以使图形化的方式定义复杂的ETL程序和工作流。
可视化编程一直是kettle里的核心概念，它可以让你快速构建复杂的ETL作业和减低维护工作kettle里的代码就是转换和作业。

转换

转换负责数据的输入、转换、校验和输出等工作。kettle中使用转换完成数据ETL全部工作。转换由多个步骤组成，如文本文件输入，过滤输出行，执行SQL脚本等。各个步骤使用跳（Hop）（连接箭头）来链接。跳定义了一个数据流通道，即数据由一个步骤流跳向下一个步骤。在kettle中数据的最小单位是数据行（row），数据流中流动其实是缓存的行集（RowSet）

步骤

步骤（控件）是转换里的基本的组成部分，‘CSV文件输入’和‘Excel输出’。
一个步骤有几个关键特性：
步骤需要有一个名字，这个名字在同一个转换范围内唯一
每个步骤都会读、写数据行（唯一例外是“生成记录”步骤，该步骤只写数据）
步骤将数据写到与之相连的一个或多个输出跳（hop）再传送到跳的另一端的步骤。
大多数的步骤都可以有多个输出跳。一个步骤的数据发送可以被设置为分发和复制，分发是目标步骤轮流接收记录，复制是所有的记录被同时发送到所有的目标步骤。

跳

跳就是步骤之间带箭头的连线，跳定义了步骤之间的数据通路
跳实际上时两个步骤之间的被称为行集的数据行缓存，行集的大小可以在转换的设置里定义。当行集满了，向行集写数据的步骤将停止写入，直到行集里又有了空间。当行集空了，丛行集读取数据的步骤停止读取，直到行集又有可读的数据行。