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kettle文件自动化部署（shell脚本执行）：命令行参数传入

qtfan 0 39 次浏览 技术文章
数据中台工具及教程:Kettle







核心功能详解

1. 数据提取（Extract）

  • 广泛的数据源支持 ：Kettle 可以从各种数据源中提取数据，包括传统关系数据库（如 Oracle、MySQL、SQL Server）、NoSQL 数据库（如 MongoDB、Cassandra）、文件系统（如 CSV、JSON、XML）、大数据平台（如 Hadoop、HDFS）、云存储（如 Amazon S3、Google Cloud Storage）、Web 服务（REST、SOAP）和消息队列（如 Kafka）。

  • 灵活的数据提取方式 ：支持全量提取、增量提取、变更数据捕获（CDC），适应不同业务场景的数据需求。


2. 数据转换（Transform）

  • 数据清洗 ：通过内置的清洗组件，如去重、过滤、填充缺失值、标准化数据格式等，保证数据的质量和一致性。

  • 复杂数据转换 ：支持各种复杂的数据转换操作，包括数据聚合、分组、拆分、排序、连接（JOIN）、数据映射、数据类型转换等。

  • 脚本和自定义代码 ：支持通过 JavaScript、Groovy、Java 等脚本语言进行自定义的数据处理，满足特定业务需求。

3. 数据加载（Load）

  • 多种目标支持 ：Kettle 可以将处理后的数据加载到多种目标，包括数据仓库（如 Teradata、Snowflake）、数据库（如 MySQL、PostgreSQL）、大数据存储（如 HDFS、Hive）、云平台、文件系统等。

  • 批量和实时加载 ：支持批量加载和实时流处理，确保数据的及时性和可用性。


架构细节

1. 核心组件

  • Spoon ：图形化设计工具，用于设计、测试和调试 ETL 流程。用户可以通过拖拽组件和连接线，直观地构建数据流和作业。

  • Pan ：用于执行数据转换的命令行工具。通常用于自动化脚本和批处理任务。

  • Kitchen ：用于执行作业的命令行工具。作业可以包含多个转换步骤和条件逻辑，适用于复杂的 ETL 流程。

  • Carte ：轻量级 Web 服务器，用于远程执行和监控 ETL 作业和转换，支持分布式处理和远程管理。

2. 运行时架构

  • 执行引擎 ：Kettle 的执行引擎支持并行处理和多线程，能够高效地执行复杂的数据转换和加载任务。

  • 连接池 ：通过配置连接池，Kettle 可以优化数据库连接的使用，提高性能和资源利用率。

  • 日志和监控 ：Kettle 提供详细的日志和监控功能，可以记录每个 ETL 步骤的执行情况，支持故障排查和性能优化。


实际应用场景

1. 客户度视图

  • 数据整合 ：从 CRM、ERP、营销自动化、客户支持等系统提取数据，清洗并整合到统一的数据仓库中。

  • 数据分析 ：利用整合后的数据，分析客户行为、偏好和价值，为营销和客户服务提供支持。

2. 供应链管理

  • 实时数据同步 ：使用 Kettle 实时同步供应链各环节的数据，包括采购、库存、生产、物流等，确保数据的一致性和实时性。

  • 数据分析 ：分析供应链效率、库存水平和物流状况，优化供应链流程，降低成本，提高效率。

3. 财务数据整合

  • 跨系统数据整合 ：从不同财务系统（如 ERP、财务管理软件）中提取数据，进行清洗和整合，形成统一的财务视图。

  • 报表生成和分析 ：生成各种财务报表，支持财务分析和决策。


在数据中台中的具体贡献

1. 数据整合

  • 全局数据视图 ：Kettle 可以将企业各个业务系统中的数据进行整合，形成全局的数据视图，支持数据驱动的业务决策。

  • 数据流管理 ：通过设计和管理数据流，实现数据从源头到目标系统的高效流动和转换。

2. 数据治理

  • 数据质量控制 ：在 ETL 过程中，对数据进行清洗、校验和标准化，确保数据的质量和一致性。

  • 元数据管理和数据血缘 ：记录数据的来源、转换过程和目标位置，支持数据的可追溯性和治理。

3. 数据服务化

  • API 接口 ：通过 Kettle 提供的数据服务接口，支持前端应用和其他系统实时获取和使用数据。

  • 数据集市 ：按需加载数据到业务部门的数据集市，提供个性化的数据服务，支持业务应用和分析需求。


高级功能和优化

1. 高级调优

  • 性能调优 ：优化 SQL 查询、使用批量处理、合理配置并行处理，提高 ETL 过程的性能。

  • 资源管理 ：通过连接池管理、内存优化和资源分配，提升系统的资源利用效率。

2. 自动化和调度

  • 自动化作业 ：利用 Kitchen 和 Pan 工具，实现 ETL 作业的自动化执行和调度。

  • 调度系统集成 ：与操作系统的调度工具（如 Windows Task Scheduler、Linux Cron）集成，实现定时执行和监控。

3. 安全和权限管理

  • 数据安全 ：在 ETL 过程中，确保数据传输和存储的安全性，支持加密和访问控制。

  • 权限管理 ：通过用户权限管理，控制对数据和 ETL 作业的访问权限，确保数据的安全和合规。


使用教程


1. 安装与环境配置

下载和安装

  1. 下载 ：

    • 访问 Pentaho 的官网下载页面，下载 Pentaho Data Integration（Kettle）的最新版本。下载链接：Pentaho Data Integration Download

  2. 解压 ：

    • 将下载的 ZIP 文件解压到本地目录。

  3. 启动 Spoon ：

    • 进入解压后的目录，运行 spoon.bat （Windows）或 spoon.sh （Linux/MacOS）来启动 Spoon。

环境配置

  1. Java 环境 ：

    • 确保安装了 JDK（Java Development Kit），并将 JAVA_HOME 环境变量指向 JDK 安装路径。

  2. 数据库驱动 ：

    • 如果要连接到特定数据库，需要下载对应的 JDBC 驱动，并将驱动 JAR 文件放入 lib 目录中。

2. 基础操作

连接数据源

  1. 新建连接 ：

    • 打开 Spoon，选择 “File” -> “New” -> “Database connection”。

    • 配置数据库连接参数，包括数据库类型、主机地址、端口、数据库名称、用户名和密码。

  2. 测试连接 ：

    • 配置完成后，点击 “Test” 按钮，确保连接成功。

数据提取与预览

  1. 新建转换（Transformation） ：

    • 选择 “File” -> “New” -> “Transformation”。

    • 从左侧的组件面板中，拖拽 “Table Input” 组件到工作区。

  2. 配置 SQL 查询 ：

    • 双击 “Table Input” 组件，配置数据库连接和 SQL 查询，点击 “Preview” 按钮预览数据。

3. 设计 ETL 过程

数据转换

  1. 添加转换组件 ：

    • 在转换中添加所需的组件，如 “Filter Rows” 进行数据过滤，“Sort Rows” 进行数据排序等。

  2. 连接组件 ：

    • 使用鼠标右键连接各个组件，设计数据流。

  3. 配置组件 ：

    • 双击组件进行配置，如设置过滤条件、排序字段等。

数据加载

  1. 添加目标组件 ：

    • 拖拽 “Table Output” 组件到工作区，连接到转换组件的输出。

  2. 配置目标表 ：

    • 双击 “Table Output” 组件，配置目标数据库连接和目标表，定义字段映射关系。

4. 作业管理

创建作业（Job）

  1. 新建作业 ：

    • 选择 “File” -> “New” -> “Job”。

    • 拖拽 “Start” 和 “Transformation” 组件到工作区，连接起来。

  2. 配置作业步骤 ：

    • 双击 “Transformation” 组件，选择要执行的转换文件。

    • 添加其他步骤，如 “Mail” 发送通知邮件、“Shell” 执行脚本等。

调度作业

  1. 设置调度 ：

    • 在作业设计界面中，添加 “Job Scheduler” 组件，配置执行时间和频率。

    • 或者使用操作系统的调度工具（如 Windows Task Scheduler 或 Linux Cron）来调度执行 Kettle 作业。

5. 高级功能

使用脚本

  1. JavaScript 组件 ：

    • 在转换中添加 “Modified JavaScript Value” 组件，编写自定义 JavaScript 代码进行复杂的数据处理。

  2. 用户定义函数 ：

    • 编写和调用用户定义函数（UDF），以扩展 Kettle 的功能。

数据库连接池

  1. 配置连接池 ：

    • 在 Spoon 中配置数据库连接池，提高数据库连接的复用性和性能。

性能优化

  1. 调优转换和作业 ：

    • 优化 SQL 查询，减少数据量和提高处理速度。

    • 使用批量处理，减少数据库操作的次数。

    • 合理设置并行处理，充分利用多核 CPU 性能。

6. 实践案例

数据仓库建设

  1. 数据提取 ：

    • 从多个业务系统提取数据，清洗并转换为统一的格式。

  2. 数据加载 ：

    • 将清洗后的数据加载到数据仓库的事实表和维度表中，设计星型或雪花型模型。

实时数据同步

  1. 数据监听 ：

    • 使用 Kettle 监听数据库变化（如 CDC），实时提取变更数据。

  2. 流处理 ：

    • 实时处理变更数据，并同步到目标系统，如数据仓库或 NoSQL 数据库。









描述 Kettle 执行流程

  1. 启动 Spoon ：

    • 使用 Spoon 设计和测试转换（Transformation）和作业（Job）。

    • 配置数据库连接、数据源和目标，创建 ETL 流程。

  2. 设计转换和作业 ：

    • 在 Spoon 中拖拽组件（如 Table Input、Filter Rows、Table Output 等）到工作区。

    • 通过连接组件，设计数据流和处理逻辑。

    • 配置每个组件的详细参数和脚本。

  3. 保存转换和作业 ：

    • 将设计好的转换和作业保存为 .ktr （Transformation 文件）和 .kjb （Job 文件）。

  4. 执行作业和转换 ：

    • 使用 Kitchen（命令行工具）来执行作业，或者使用 Pan 来执行单个转换。

    • 通过命令行参数指定要执行的 .ktr 或 .kjb 文件。

  5. 数据提取（Extract） ：

    • 从指定的数据源中提取数据。数据源可以是关系型数据库、NoSQL 数据库、文件、Web 服务等。

    • 使用 Table Input 或其他输入组件读取数据。

  6. 数据转换（Transform） ：

    • 在数据提取之后，使用各种转换组件对数据进行清洗、过滤、转换和聚合。

    • 可以使用 Filter Rows、Sort Rows、Join Rows、Add Constants 等组件。

    • 使用脚本组件（如 Modified JavaScript Value）进行复杂的转换逻辑。

  7. 数据加载（Load） ：

    • 将转换后的数据加载到目标系统，如数据仓库、数据库、文件系统等。

    • 使用 Table Output 或其他输出组件将数据写入目标位置。

  8. 日志和监控 ：

    • 在执行过程中，Kettle 记录详细的日志，包含每个步骤的执行时间、处理的数据量、错误信息等。

    • 使用 Carte 或其他监控工具查看和管理执行情况。

详细流程步骤

  1. 启动 Spoon ：

    • 启动 Spoon 应用，打开设计界面。

  2. 设计转换和作业 ：

    • 在 Spoon 中，创建新的转换（Transformation）。

    • 从左侧面板中拖拽 “Table Input” 组件到工作区，用于从数据源提取数据。

    • 配置 “Table Input” 组件的数据库连接和 SQL 查询。

    • 添加 “Filter Rows” 组件，用于数据清洗和过滤。

    • 配置过滤条件，将数据流连接到下一个组件。

    • 添加 “Table Output” 组件，用于将数据加载到目标系统。

    • 配置目标数据库连接和目标表。

  3. 保存转换和作业 ：

    • 保存转换为 .ktr 文件，作业为 .kjb 文件。

  4. 执行作业和转换 ：

    • 打开命令行，使用 kitchen.sh -file=/path/to/job.kjb 执行作业，或者 pan.sh -file=
      /path/to/transformation.ktr       执行转换。

  5. 数据提取（Extract） ：

    • “Table Input” 组件从数据源提取数据，根据配置的 SQL 查询获取所需数据。

  6. 数据转换（Transform） ：

    • 数据流经 “Filter Rows” 组件，根据设置的过滤条件处理数据，去除不符合条件的数据。

    • 可以添加其他转换组件进行进一步的数据处理和清洗。

  7. 数据加载（Load） ：

    • 处理后的数据通过 “Table Output” 组件加载到目标系统。

    • 配置字段映射关系，确保数据正确插入目标表。

  8. 日志和监控 ：

    • 查看 Spoon 中的日志窗口，监控每个步骤的执行情况。

    • 使用 Carte 或其他监控工具，远程监控和管理 ETL 过程。


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