kettle的基本介绍和使用

1、 kettle概述

1.1 什么是kettle

Kettle是一款开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。

1.2 Kettle核心知识点

1.2.1 Kettle工程存储方式

以XML形式存储
以资源库方式存储(数据库资源库和文件资源库)

1.2.2 Kettle的两种设计

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1.2.3 Kettle的组成

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1.3 kettle特点

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2、 kettle安装部署和使用

2.1 kettle安装地址

官网地址
https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855
下载地址
https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/

2.2 Windows下安装使用

2.2.1 概述

在实际企业开发中，都是在本地环境下进行kettle的job和Transformation开发的，可以在本地运行，也可以连接远程机器运行

2.2.2 安装

安装jdk
下载kettle压缩包，因kettle为绿色软件，解压缩到任意本地路径即可
双击Spoon.bat，启动图形化界面工具，就可以直接使用了

2.2.3 案例

案例一把stu1的数据按id同步到stu2，stu2有相同id则更新数据
(1)在mysql中创建两张表
mysql> create database kettle;
mysql> use kettle;
mysql> create table stu1(id int,name varchar(20),age int);
mysql> create table stu2(id int,name varchar(20));
(2)往两张表中插入一些数据
mysql> insert into stu1 values(1001,‘zhangsan’,20),(1002,‘lisi’,18), (1003,‘wangwu’,23);
mysql> insert into stu2 values(1001,‘wukong’);

(3)在kettle中新建转换

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(4)分别在输入和输出中拉出表输入和插入/更新

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(5)双击表输入对象，填写相关配置，测试是否成功

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(6)双击更新/插入对象，填写相关配置

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(7)保存转换，启动运行，去mysql表查看结果
注意：如果需要连接mysql数据库，需要要先将mysql的连接驱动包复制到kettle的根目录下的lib目录中，否则会报错找不到驱动。

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案例2：使用作业执行上述转换，并且额外在表student2中添加一条数据
(1)新建一个作业

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(2) 按图示拉取组件

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(3)双击Start编辑Start

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(4)双击转换，选择案例1保存的文件

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(5)双击SQL，编辑SQL语句

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(6)保存执行
3）案例3：将hive表的数据输出到hdfs
(1)因为涉及到hive和hbase的读写，需要修改相关配置文件。
修改解压目录下的data-integration\plugins\pentaho-big-data-plugin下的plugin.properties，设置active.hadoop.configuration=hdp26，并将如下配置文件拷贝到data-integration\plugins\pentaho-big-data-plugin\hadoop-configurations\hdp26下

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(2)启动hdfs，yarn，hbase集群的所有进程，启动hiveserver2服务

[ybb@hadoop102 ~]$ /opt/module/hadoop-2.7.2/sbin/start-all.sh

开启HBase前启动Zookeeper

[ybb@hadoop102 ~]$ /opt/module/hbase-1.3.1/bin/start-hbase.sh
[ybb@hadoop102 ~]$ /opt/module/hive/bin/hiveserver2

(3)进入beeline，查看10000端口开启情况

[ybb@hadoop102 ~]$ /opt/module/hive/bin/beeline
Beeline version 1.2.1 by Apache Hive
beeline> !connect jdbc:hive2://hadoop102:10000（回车）
Connecting to jdbc:hive2://hadoop102:10000
Enter username for jdbc:hive2://hadoop102:10000: ybb（输入ybb）
Enter password for jdbc:hive2://hadoop102:10000:（直接回车）
Connected to: Apache Hive (version 1.2.1)
Driver: Hive JDBC (version 1.2.1)
Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
0: jdbc:hive2://hadoop102:10000>（到了这里说明成功开启10000端口）

(4)创建两张表dept和emp

CREATE TABLE dept(deptno int, dname string,loc string)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t';CREATE TABLE emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm int,
deptno int)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t';

(5)插入数据

insert into dept values(10,'accounting','NEW YORK'),(20,'RESEARCH','DALLAS'),(30,'SALES','CHICAGO'),(40,'OPERATIONS','BOSTON');insert into emp values
(7369,'SMITH','CLERK',7902,'1980-12-17',800,NULL,20),
(7499,'ALLEN','SALESMAN',7698,'1980-12-17',1600,300,30),
(7521,'WARD','SALESMAN',7698,'1980-12-17',1250,500,30),
(7566,'JONES','MANAGER',7839,'1980-12-17',2975,NULL,20);

(6)按下图建立流程图

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(7)设置表输入，连接hive

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(8)设置排序属性

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(9)设置连接属性

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(10)设置字段选择

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(11)设置文件输出

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(12)保存并运行查看hdfs

2.3 创建资源库

2.3.1 数据库资源库

数据库资源库是将作业和转换相关的信息存储在数据库中，执行的时候直接去数据库读取信息，很容易跨平台使用
1)点击右上角connect，选择Other Resporitory

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2) 选择Database Repository

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3) 建立新连接

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4) 填好之后，点击finish，会在指定的库中创建很多表，至此数据库资源库创建完成

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5) 连接资源库

默认账号密码为admin

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6) 将之前做过的转换导入资源库
(1)选择从xml文件导入

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(2)随便选择一个转换

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(3)点击保存，选择存储位置及文件名

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(4)打开资源库查看保存结果

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2.3.2 文件资源库

将作业和转换相关的信息存储在指定的目录中，其实和XML的方式一样
创建方式跟创建数据库资源库步骤类似，只是不需要用户密码就可以访问，跨
平台使用比较麻烦
1)选择connect

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2)点击add后点击Other Repositories

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3)选择File Repository

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4)填写信息

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2.4 Linux下安装使用

2.4.1 单机

1)jdk安装
2)安装包上传到服务器，解压
注意：1. 把mysql驱动拷贝到lib目录下
2. 将本地用户家目录下的隐藏目录C:\Users\自己用户名.kettle，整个上传到linux的家目录/home/ybb/下
3)运行数据库资源库中的转换：
[ybb@hadoop102 data-integration]$./pan.sh -rep=my_repo -user=admin -pass=admin -trans=stu1tostu2 -dir=/
参数说明：
-rep 资源库名称
-user 资源库用户名
-pass 资源库密码
-trans 要启动的转换名称
-dir 目录(不要忘了前缀 /)

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4)运行资源库里的作业：
记得把作业里的转换变成资源库中的资源
[ybb@hadoop102 data-integration]$./kitchen.sh -rep=repo1 -user=admin -pass=admin -job=jobDemo1 -logfile=./logs/log.txt -dir=/
参数说明：
-rep - 资源库名
-user - 资源库用户名
-pass – 资源库密码
-job – job名
-dir – job路径
-logfile – 日志目录

2.4.2 集群模式

准备三台服务器，hadoop102作为Kettle主服务器，服务器端口号为8080，hadoop103和hadoop104作为两个子服务器，端口号分别为8081和8082。
安装部署jdk
hadoop完全分布式环境搭建，并启动进程(因为要使用hdfs)
上传解压kettle的安装包
进到/opt/module/data-integration/pwd目录，修改配置文件
修改主服务器配置文件carte-config-master-8080.xml

<slaveserver><name>master</name><hostname>hadoop102</hostname><port>8080</port><master>Y</master><username>cluster</username><password>cluster</password></slaveserver>修改从服务器配置文件carte-config-8081.xml<masters><slaveserver><name>master</name><hostname>hadoop102</hostname><port>8080</port><username>cluster</username><password>cluster</password><master>Y</master></slaveserver></masters><report_to_masters>Y</report_to_masters><slaveserver><name>slave1</name><hostname>hadoop103</hostname><port>8081</port><username>cluster</username><password>cluster</password><master>N</master></slaveserver>
修改从配置文件carte-config-8082.xml
<masters><slaveserver><name>master</name><hostname>hadoop102</hostname><port>8080</port><username>cluster</username><password>cluster</password><master>Y</master></slaveserver></masters><report_to_masters>Y</report_to_masters><slaveserver><name>slave2</name><hostname>hadoop104</hostname><port>8082</port><username>cluster</username><password>cluster</password><master>N</master></slaveserver>

分发整个kettle的安装目录，xsync data-integration
启动相关进程，在hadoop102,hadoop103,hadoop104上执行
[ybb@hadoop102 data-integration] $./ c a r t e . s hha d oo p 1028080 [y bb @ ha d oo p 103 d a t a - in t e g r a t i o n]$ ./carte.sh hadoop103 8081
[ybb@hadoop104 data-integration]$./carte.sh hadoop104 8082
访问web页面
http://hadoop102:8080
案例：读取hive中的emp表，根据id进行排序，并将结果输出到hdfs上
注意：因为涉及到hive和hbase的读写，需要修改相关配置文件。
修改解压目录下的data-integration\plugins\pentaho-big-data-plugin下的plugin.properties，设置active.hadoop.configuration=hdp26，并将如下配置文件拷贝到data-integration\plugins\pentaho-big-data-plugin\hadoop-configurations\hdp26下

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(1) 创建转换，编辑步骤，填好相关配置

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(2) 创建子服务器，填写相关配置，跟集群上的配置相同

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(3) 创建集群schema，选中上一步的几个服务器

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(4) 对于要在集群上执行的步骤，右键选择集群，选中上一步创建的集群schema

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(5) 创建Run Configuration,选择集群模式，直接运行

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3、调优

1、调整JVM大小进行性能优化，修改Kettle根目录下的Spoon脚本。

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参数参考：
-Xmx2048m：设置JVM最大可用内存为2048M。
-Xms1024m：设置JVM促使内存为1024m。此值可以设置与-Xmx相同，以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。
-Xmn2g：设置年轻代大小为2G。整个JVM内存大小=年轻代大小 + 年老代大小 + 持久代大小。持久代一般固定大小为64m，所以增大年轻代后，将会减小年老代大小。此值对系统性能影响较大，Sun官方推荐配置为整个堆的3/8。
-Xss128k：设置每个线程的堆栈大小。JDK5.0以后每个线程堆栈大小为1M，以前每个线程堆栈大小为256K。更具应用的线程所需内存大小进行调整。在相同物理内存下，减小这个值能生成更多的线程。但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的，不能无限生成，经验值在3000~5000左右。
2、调整提交（Commit）记录数大小进行优化，Kettle默认Commit数量为：1000，可以根据数据量大小来设置Commitsize：1000~50000
3、尽量使用数据库连接池；
4、尽量提高批处理的commit size；
5、尽量使用缓存，缓存尽量大一些（主要是文本文件和数据流）；
6、Kettle是Java做的，尽量用大一点的内存参数启动Kettle；
7、可以使用sql来做的一些操作尽量用sql；
Group , merge , stream lookup,split field这些操作都是比较慢的，想办法避免他们.，能用sql就用sql；
8、插入大量数据的时候尽量把索引删掉；
9、尽量避免使用update , delete操作，尤其是update,如果可以把update变成先delete, 后insert；
10、能使用truncate table的时候，就不要使用deleteall row这种类似sql合理的分区，如果删除操作是基于某一个分区的，就不要使用delete row这种方式（不管是deletesql还是delete步骤）,直接把分区drop掉，再重新创建；
11、尽量缩小输入的数据集的大小（增量更新也是为了这个目的）；
12、尽量使用数据库原生的方式装载文本文件(Oracle的sqlloader, mysql的bulk loader步骤)。