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。