kettle系统linux部署文档

时间: 2023-06-05 12:47:37 浏览: 238
Kettle系统是一款基于Java的开源ETL工具,常用于数据仓库的构建和管理。在Linux系统上部署Kettle需要进行一系列操作,下面是一份部署文档。 1. 安装Java Kettle系统需要Java环境支持,因此需要先安装Java。可以通过以下命令查看Java是否已安装: ``` java -version ``` 如果输出Java版本信息,则说明已经安装成功。若未安装,则可以通过以下命令安装: ``` sudo apt-get update sudo apt-get install default-jdk ``` 2. 下载Kettle Kettle的最新版本可以在官网上下载,下载后进行解压缩。 ``` tar -xzvf data-integration.zip ``` 3. 配置Kettle系统 在解压缩后的目录中,可以找到kettle.properties文件。该文件是Kettle系统的配置文件,可以配置系统的信息,如数据库连接信息、日志配置等。可以根据需要进行修改。 4. 运行Kettle系统 Kettle系统可以通过运行Spoon和Kitchen两个命令来启动。Spoon可以用来设计ETL作业,而Kitchen则可以运行ETL作业。 启动Spoon命令为: ``` ./spoon.sh ``` 启动Kitchen命令为: ``` ./kitchen.sh -file=\<filename\>.kjb ``` 其中filename为要运行的ETL作业的文件名。 5. 故障排除 如果在运行Kettle系统时遇到问题,可以查看日志文件,通常情况下可以在kettle.log文件中找到错误信息。另外还可以在官方论坛中进行咨询和求助。 这是一份简单的Kettle系统Linux部署文档,可以提供初学者参考。在实际部署中,可能还需要进行一些其他的配置和操作,需要根据具体情况进行设置。

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### 回答1: Kettle是一款开源的ETL工具,可以在Linux系统上进行部署。部署Kettle需要先安装Java环境,然后下载Kettle的安装包并解压缩。在解压缩后的目录中,可以找到启动Kettle的脚本文件,可以通过命令行运行该脚本来启动Kettle。在部署Kettle时,还需要配置数据库连接等相关参数,以便Kettle能够正常地进行数据抽取、转换和加载等操作。 ### 回答2: Kettle是一款企业级数据集成工具,可以用于ETL(Extract, Transform, Load)数据处理。它是基于Java语言开发的,可以部署在不同的操作系统上,例如Windows和Linux。本篇文章主要介绍如何在Linux系统中部署Kettle。 首先,需要在Linux系统中安装Java环境和Tomcat服务器。如果您已经安装了这些组件,则可以跳过这一步。否则,您需要按照以下步骤进行安装: 1.安装Java环境:打开终端窗口,输入以下命令进行安装 sudo apt-get update sudo apt-get install openjdk-8-jdk 2.安装Tomcat服务器:同样在终端窗口中输入以下命令进行安装 sudo apt-get update sudo apt-get install tomcat8 完成安装后,需要将Kettle部署到Tomcat服务器中。下面是具体步骤: 1.下载Kettle压缩包:访问Kettle的官方网站(https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/),下载最新版本的Kettle工具包。下载完成后,解压缩到本地文件夹。 2.将Kettle部署到Tomcat中:将解压缩后的Kettle文件夹复制到Tomcat的webapps目录下,重命名为pentaho。完成后,可以在浏览器中输入“http://localhost:8080/pentaho/”进行验证。 3.配置Kettle:使用浏览器访问“http://localhost:8080/pentaho/”,输入用户名(默认为admin)和密码(默认为空)进行登录。登录后,可以进行基本配置、新建转换等操作。需要注意的是,需要配置Tomcat的内存大小,以确保Kettle的稳定运行。 总而言之,Kettle的Linux部署需要先安装Java和Tomcat环境,然后将Kettle工具包复制到Tomcat的webapps目录下并重命名为pentaho,最后进行基本配置即可。这样配置完成后,就可以使用Kettle在Linux系统下进行数据ETL操作了。 ### 回答3: Kettle是一款开源的ETL工具,可以方便地进行数据抽取、数据转换和数据加载。Kettle支持在Linux系统上部署,本文将详细介绍Kettle在Linux系统上的部署及相关配置。 1. 安装Java环境 在Linux系统上,首先需要安装Java环境,可以通过以下命令安装: sudo apt install default-jre 2. 下载Kettle 在Linux系统上,可以通过wget命令下载Kettle的二进制包,例如: wget https://downloads.sourceforge.net/project/pentaho/Data Integration/9.1/pdi-ce-9.1.0.0-324.zip 3. 解压Kettle 下载完成后,需要将Kettle的压缩包进行解压缩,例如: unzip pdi-ce-9.1.0.0-324.zip 4. 配置Kettle Kettle的配置主要包括两个方面:环境变量和数据库连接。 4.1 环境变量配置 在Linux系统上,可以将Kettle的解压目录添加到环境变量中,例如: export KETTLE_HOME="/usr/local/kettle" export PATH=$KETTLE_HOME:$PATH 4.2 数据库连接配置 在Kettle中可以使用JDBC连接不同的数据库,需要在Kettle中配置数据库连接信息。 在Kettle解压目录的\plugins\pentaho-database-connections文件夹下,复制一个文件名为Sample MySQL Connection.xml,然后重命名为自己要连接的数据库名字.xml。 然后用文本编辑器打开该文件,填写自己相应数据库用户名、密码、url等信息后,保存该文件。 5. 运行Kettle 在Linux系统上,可以通过以下命令启动Kettle: cd $KETTLE_HOME ./spoon.sh 运行成功后,会弹出Kettle的图形界面,可以进行数据抽取、数据转换和数据加载等操作。 总之,在Linux系统上部署Kettle主要还是要注意Java环境的安装、Kettle的下载和解压、环境变量的配置和数据库连接配置等问题。如果遇到问题,可以查看Kettle的日志文件或通过搜索引擎寻求帮助。
要在CentOS上部署Kettle 7.0,首先需要确保你的系统环境和Kettle版本符合要求。然后,你需要安装相应的依赖包和配置环境变量。 以下是部署Kettle 7.0的步骤: 1. 确认Linux环境和Kettle版本符合要求。 2. 如果在安装过程中遇到错误提示,比如缺少libwebkitgtk-1.0包,可以根据不同的Linux发行版采取不同的解决方案。 - 对于CentOS,可以使用yum命令安装相应的包。你可以参考中的CentOS安装方法,通过yum命令安装libwebkitgtk-1.0-0包。 - 对于Ubuntu,可以直接执行apt-get install libwebkitgtk-1.0-0命令安装该包。 3. 确认系统的发行版本,可以使用lsb_release -a命令查看。 4. 如果遇到其他依赖问题,你可以尝试安装相应的依赖包。例如,你可以执行yum install -y webkitgtk-2.4.9-3.el7.nux.x86_64.rpm命令来安装依赖包。 5. 配置Java环境变量,确保JAVA_HOME、JRE_HOME、CLASSPATH和PATH等环境变量正确设置。你可以根据你的Java安装路径修改对应的环境变量。例如,使用export命令设置环境变量。 6. 最后,你可以使用nohup命令启动Kettle。例如,可以使用以下命令启动Kettle并将日志输出到指定的文件中: nohup /root/software/kettle/pdi-ce-7.0.0.0-25/data-integration/pan.sh -file /root/software/kettle/pdi-ce-7.0.0.0-25/data-integration/workspace/test.ktr >> /root/software/kettle/pdi-ce-7.0.0.0-25/data-integration/workspace/kettle_log/test_y_.log 2>> /root/software/kettle/pdi-ce-7.0.0.0-25/data-integration/workspace/kettle_log/test_n_.log & 注意,你需要根据实际情况修改上述命令中的路径和文件名,并确保你对脚本赋予了执行权限。 这样,你就可以在CentOS上成功部署Kettle 7.0。希望对你有帮助!1234
要下载Kettle的Linux版本,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,将Kettle的压缩包上传到Linux服务器上。 2. 解压缩Kettle安装包,可以使用以下命令:tar -zxvf kettle压缩包名称.tar.gz。 3. 进入解压后的Kettle目录,可以使用以下命令:cd kettle目录名称。 4. 在Kettle目录下,可以找到一个名为kitchen.sh的脚本文件,该文件用于在Linux下启动Kettle。可以使用以下命令启动Kettle:./kitchen.sh -file=转换文件路径,其中转换文件路径是你要执行的Kettle转换文件的路径。 5. 如果需要将Kettle的执行日志保存到文件中,可以使用以下命令:./kitchen.sh -file=转换文件路径 >> 日志文件路径,其中日志文件路径是你要保存日志的文件路径。 这样,你就可以在Linux环境下成功下载和安装Kettle了。希望对你有帮助!\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [win10环境安装kettle&linux环境安装kettle](https://blog.csdn.net/weixin_42326851/article/details/127751011)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [linux下的kettle](https://blog.csdn.net/weixin_49562132/article/details/124710974)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
### 回答1: 要在Linux下运行Kettle作业,需要先安装Kettle软件,并确保Java环境已经正确安装。然后,可以使用命令行或者脚本来运行Kettle作业。具体步骤如下: 1. 打开终端,进入Kettle软件的安装目录。 2. 输入命令“./kitchen.sh -file=/path/to/job.kjb”,其中“/path/to/job.kjb”是你要运行的Kettle作业的路径。 3. 等待作业运行完成,可以在终端上看到作业的运行日志和结果。 注意:在Linux下运行Kettle作业时,需要确保Kettle软件和作业文件的权限设置正确,否则可能会出现运行失败的情况。 ### 回答2: Kettle是一款开源的ETL工具,可以通过其图形化界面快速地完成数据抽取、转换、加载等数据处理工作。在Linux操作系统下,我们可以使用Kettle来运行job,下面就简单介绍一下在Linux下运行Kettle job的步骤: 1. 安装Kettle:我们可以从Kettle的官方网站上下载Kettle的Linux版本,然后解压到指定的目录下即可。 2. 创建Kettle job:使用Kettle的图形化界面,创建一个job,并将其保存为文件形式。在Linux下,我们可以使用命令行工具来创建job,具体命令如下: sh /opt/data-integration/kitchen.sh \ /file:/opt/Kettle/jobs/myjob.kjb \ -level=Basic 其中,/opt/data-integration/kitchen.sh是Kettle的启动脚本,/file:/opt/Kettle/jobs/myjob.kjb是job文件的路径。 3. 执行Kettle job:在Linux下,我们可以使用命令行工具来执行Kettle job,具体命令如下: sh /opt/data-integration/kitchen.sh \ /file:/opt/Kettle/jobs/myjob.kjb \ -param:PARAM1=Value1 -param:PARAM2=Value2 \ -level=Basic 其中,-param可以传递参数给job,-level指定日志级别。 4. 监控Kettle job:Kettle提供了日志输出功能,我们可以在Linux上查看job的日志信息,通过日志信息来监控job的执行情况和发现潜在问题。 总之,在Linux下运行Kettle job需要先安装Kettle,并使用Kettle的命令行工具来执行和监控job,同时保证Kettle日志输出正常。这样,我们就可以在Linux上方便地完成ETL数据处理工作。 ### 回答3: Kettle是一款跨平台的ETL工具,既可以在Windows下运行,也可以在Linux下运行。在Linux下运行Kettle的job需要以下几个步骤: 1. 下载和安装Kettle 首先需要在Linux下下载和安装Kettle。可以从官网下载Kettle的最新版本,然后按照官方文档的说明进行安装。 2. 编写Job 在Kettle中创建一个Job,然后按照需要将各个步骤连接起来。Job中的各个步骤可以是输入、输出、转换等等。在每个步骤中都可以设置相应的参数和选项。 3. 配置运行环境 在Linux上运行Kettle需要先配置相关环境变量。比如设置Kettle的安装目录、Java的路径等。还需要在系统中配置好JRE或JDK供Kettle使用。 4. 运行Job 在命令行中运行Kettle的命令,将Job的文件路径作为参数传入,即可运行Job。在运行过程中可以查看Job的日志,以便及时发现和解决问题。 总结 以上就是在Linux下运行Kettle的基本步骤。需要注意的是,在Linux下运行Kettle需要一定的Linux基础知识,对于不熟悉Linux的用户来说可能会比较困难。但是随着Linux的普及,相信用户们会越来越熟悉Linux环境,也会更加容易地运行Kettle的Job。
### 回答1: Kettle是一款开源的ETL工具,可以在Linux操作系统上使用。它可以帮助用户从不同的数据源中提取、转换和加载数据,支持多种数据格式和数据库类型。用户可以通过Kettle的图形化界面进行操作,也可以使用Kettle的命令行工具进行批量处理。在Linux上使用Kettle需要先安装Java环境和Kettle软件,然后配置相关参数即可开始使用。 ### 回答2: Kettle是Pentaho工具集合中的一部分,它是一个高度可扩展的ETL(Extract-Transform-Load)框架,可以帮助用户编写数据输入,转换和输出模块。Kettle是基于Java以及Eclipse的,其源代码是开源的,可以在Linux上运行。下面将就在Linux上使用Kettle进行ETL的方法做一个简单说明: 1. 下载Pentaho Data Integration(Kettle)并解压缩文件到指定的目录。 2. 打开终端,输入“cd Kettle目录/kettle”,进入kettle目录,运行./spoon.sh启动Kettle操作界面。 3. Kettle的操作界面分为三部分,左上角是操作区,右上角是查看区,最下方是日志区。 4. 在操作区中,从左边工具栏拖动ETL组件到操作区域中,然后右键单击组件的空白部分,进行配置。ETL组件的类型主要包括:输入、转换和输出模块,具体有:CSV文件输入,数据库输入,文本文件输出等等。在对组件进行设置时,可以在第一次使用时使用“新建”命令,以保存对组件的更改。 5. 在每个组件中,都可以通过复制、剪切和粘贴来进行操作,可以添加和删除组件,也可以改变它们之间的流动。通过右击并选择“运行”命令或选择控制按钮,如运行、暂停和编辑,启动ETL操作。 6. 在运行完成后,可以在查看区中查看输出,并使用操作区中的调试和监控工具来检查输出结果。 总之,Kettle作为一个高效的ETL框架,能够快速完成数据的提取、转换和加载,由于其源代码是开源的,所以可以在Linux上自由下载和使用。在本文中,我们只介绍了一部分用法,实际上还有很多功能可以支持数据集成、数据清洗、数据查询以及数据分析等操作。对于需要进行大量数据ETL处理的用户,在Linux环境下使用Kettle可以给他们提供方便和便捷的使用体验。 ### 回答3: Kettle Linux是一款用于数据集成、数据转换和数据处理的开源数据库工具。它以图形化方式呈现数据处理步骤,使用者可以通过此工具轻松完成导入、清洗、整合和转换等数据处理任务。 Kettle Linux具有以下优点: 1. 开源:Kettle Linux是一款开源工具,可以免费使用,因此对于研究数据的学生或初学者来说是非常有帮助的。 2. 平台兼容性:Kettle Linux工具可以在Linux、Windows和Mac系统中使用,具有很好的平台兼容性,方便不同平台下数据处理使用。 3. 可视化操作:Kettle Linux提供了图形化的、易于理解的用户界面,使用者可以轻松拖拽连接各种数据源,并通过简单的操作完成数据集成、清洗和数据转换等操作。不需要编写复杂的脚本或程序。 4. 易于扩展:Kettle Linux支持自定义插件和脚本,可以方便的给现有插件添加新功能,或者根据用户需求开发新的插件。 5. 可靠性高:Kettle Linux内部使用Java编写,支持日志记录和调试等功能,可以更方便地跟踪数据处理过程,使数据处理更加安全可靠。 Kettle Linux工具主要包括以下几种类型:Spoon、Kitchen、Pan和Carte。其中Spoon是Kettle Linux工具的主要界面,Kitchen用于命令行操作、Pan用于转换和Carte用于分布式执行。使用者可以按照自己的需求选择不同的工具来完成数据处理任务。 总的来说,Kettle Linux作为一款优秀的数据处理工具,具有很好的开源性和可扩展性,在数据处理方面可以帮助人们更加高效地完成工作。
回答: 要在Docker中部署Kettle,你可以按照以下步骤进行操作。首先,从Docker Hub上选择一个合适的Kettle镜像,你可以在这个链接中找到可用的镜像:https://hub.docker.com/r/yanxiaofei2018/kettle/tags。使用docker pull命令拉取镜像时,记得带上tag号,例如:docker pull yanxiaofei2018/kettle:8.3.0.3-520。接下来,你可以启动Kettle服务。在setenv.sh文件末尾追加以下两项配置,并保存文件: CATALINA_OPTS="-Dorg.apache.tomcat.util.buf.UDecoder.ALLOW_ENCODED_SLASH=true" JAVA_OPTS="-Duser.language=zh -Duser.region=CN -Dfile.encoding=UTF-8" 然后,查看是否成功编辑了setenv.sh文件,可以使用cat setenv.sh命令来查看。退出容器后,可以使用docker ps命令查看容器的状态。如果需要重启容器,可以使用docker restart命令。如果你想在Windows上使用Kettle的可视化界面,需要准备好ktr和kjb文件,并将它们上传到宿主机器中的/kettleFile文件目录下。使用docker ps -a命令来查找刚刚启动的容器。这样,你就可以成功部署Docker Kettle了。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [docker部署kettel](https://blog.csdn.net/qq_23898493/article/details/120893310)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [在docker上部署kettle web版本](https://blog.csdn.net/m0_64139004/article/details/128094837)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
在使用Rancher部署Kettle时,可以采用以下步骤: 1. 首先,确保你已经安装了Rancher平台,并且已经连接到了你的Kubernetes集群。 2. 在Rancher平台中,使用Kubernetes命令行工具(kubectl)或者Rancher的用户界面,创建一个新的命名空间(namespace)用于部署Kettle。 3. 在该命名空间下,使用Kubernetes资源描述文件或者Rancher的用户界面,创建一个Deployment来定义Kettle的部署。在Deployment中,你可以指定Kettle容器的镜像、环境变量、端口映射等配置。 4. 确保你的Kettle容器能够访问到需要的数据源。你可以使用Kubernetes提供的Service资源来暴露Kettle容器的端口,并将其与数据源的地址和端口进行映射。 5. 如果需要,你还可以使用Kubernetes提供的Volume资源来挂载持久化存储,以便Kettle能够持久化地保存数据。 6. 确认Deployment已经成功创建并正在运行。你可以使用kubectl命令或者Rancher的用户界面来查看Deployment的状态和日志信息。 7. 一旦Kettle成功部署并运行,你就可以使用Rancher平台提供的调度任务功能,将任务发送给Kettle容器进行数据处理和清洗。你可以通过在Rancher平台中配置调度任务的方式来指定任务的执行时间和频率。 总之,使用Rancher部署Kettle可以提供方便的容器化部署方式,并且可以通过Rancher平台的调度任务功能来管理和执行数据处理任务。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [Rancher部署K8s相关镜像(1)](https://download.csdn.net/download/sinat_15793123/15449510)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [DataX Web可视化分布式调度数据同步系统](https://blog.csdn.net/A1sdf/article/details/127296890)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [springboot 优秀网站及组件收集](https://blog.csdn.net/Weirdo_zhu/article/details/119882211)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
### 回答1: Kettle是一款开源的ETL工具,可以用于数据抽取、转换和加载。在Linux系统上安装和配置Kettle,可以按照以下步骤进行: 1. 下载Kettle安装包,可以从官网或者其他镜像站点下载。 2. 解压安装包,可以使用命令tar -zxvf kettle-xxx.tar.gz进行解压。 3. 配置环境变量,将Kettle的bin目录添加到系统的PATH环境变量中,可以使用命令export PATH=$PATH:/path/to/kettle/bin进行配置。 4. 启动Kettle,可以使用命令./spoon.sh或者./kitchen.sh启动Kettle的图形界面或者命令行界面。 5. 配置Kettle的连接和转换,可以在Kettle的界面中进行配置,包括数据库连接、文件输入输出等。 6. 运行Kettle的转换,可以在Kettle的界面中选择需要运行的转换,然后点击运行按钮进行执行。 以上是Kettle在Linux系统上的安装和配置步骤,需要注意的是,Kettle的配置和使用需要一定的技术水平和经验,建议在使用前先进行学习和实践。 ### 回答2: Kettle是一个强大的开源ETL工具,可以实现数据抽取、转换和加载功能。在Linux系统上安装和配置Kettle非常简单,具体步骤如下: 一、安装Java环境 在Linux系统上运行Kettle需要Java环境支持,因此第一步需要安装Java。如果已经有了Java环境,则可以跳过此步骤。 1.使用yum安装Java 在命令行中输入以下命令: sudo yum install java-1.8.0-openjdk 2.检查Java版本号 输入以下命令,检查Java版本号: java -version 如果显示Java版本号,则表示Java环境已经安装成功。 二、下载Kettle 1.前往Kettle官网下载Kettle安装包,下载地址为:https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/ 选择最新版本的Community Edition下载。 2.将下载的Kettle压缩包解压到指定目录下: tar -zxvf pentaho-di-8.3.0.0-371.zip -C /usr/local/ 三、配置Kettle 1.修改Kettle配置文件 进入Kettle目录下的data-integration目录,找到kettle.properties文件,修改以下配置项: a.设置Kettle使用的Java版本: PDI_JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk b.设置Kettle使用的内存大小: JAVAMAXMEM=512 c.设置Kettle的日志级别: LOGGER_MINIMUM_LEVEL=Basic 2.输入命令启动Kettle: cd /usr/local/data-integration/ ./kitchen.sh -file=/usr/local/data-integration/samples/transformations/01_Hello_World.ktr 输入以上命令后,如果没有错误提示,则表示Kettle启动成功了,可以开始使用了。 四、总结 以上就是在Linux系统上安装和配置Kettle的步骤,通过简单的几步即可完成整个过程。在使用Kettle的时候,需要了解Kettle的基本操作和功能,才能更好地使用该工具。 ### 回答3: Kettle是一款基于Java的ETL工具,可以进行数据抽取、转换和加载。Kettle可以在包括Linux在内的各种操作系统上安装和配置。下面将介绍Kettle在Linux系统上的安装和配置。 1. 下载Kettle安装包 可以从Kettle官网(https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/)上下载Kettle的最新版本。选择与Linux系统对应的版本,下载后解压缩到指定的目录。 2. 安装Java运行环境 Kettle需要Java运行环境的支持,可以通过以下命令安装Java 8: sudo apt-get install openjdk-8-jdk 3. 配置环境变量 在终端中输入以下命令打开环境变量配置文件: sudo nano /etc/environment 在文件末尾添加以下两行: JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64 PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin 保存并退出后,执行以下命令使配置立即生效: source /etc/environment 4. 运行Kettle 进入Kettle的安装目录,执行以下命令启动Kettle: sh spoon.sh Kettle界面将出现,即表示安装配置成功。 注意:如果在执行启动命令时出现权限不够的提示,可以执行以下命令: chmod +x *.sh 以上就是使用Linux系统安装Kettle的详细步骤。在Kettle的使用中,可以通过配置数据源,创建转换和作业等操作,对数据进行ETL处理和管理。Kettle还提供了强大的图形化界面和功能丰富的插件,帮助用户更轻松地进行数据清洗、转换和加载等操作。
要在Linux系统中离线安装Kettle,您需要遵循以下步骤: 1. 下载Kettle安装包:首先,在您的Windows或其他联网设备上下载Kettle的安装包,将它下载到一个U盘或其他存储设备中。 2. 将安装包传输到Linux系统:将U盘或其他存储设备插入Linux系统中,将Kettle安装包从该设备复制到Linux系统的合适位置,比如用户主目录下的某个文件夹。 3. 解压安装包:打开终端或命令行界面,导航到保存了Kettle安装包的文件夹,使用以下命令解压缩安装包: tar -zxvf kettle-package.tar.gz 4. 配置环境变量:在终端中打开用户目录下的.bashrc文件: vi ~/.bashrc 在文件末尾添加以下行: export KETTLE_HOME=/path/to/kettle/folder export JAVA_HOME=/path/to/java/folder export PATH=$PATH:$KETTLE_HOME 将/path/to/kettle/folder替换为您解压缩Kettle安装包的路径,将/path/to/java/folder替换为Java安装路径。 5. 保存并退出.bashrc文件,并运行以下命令使配置生效: source ~/.bashrc 6. 启动Kettle:现在,您可以在终端中运行以下命令启动Kettle: spoon.sh 如果您使用的是PDI(Pentaho Data Integration),则运行以下命令: kitchen.sh 或 pan.sh Kettle将在终端窗口中打开,并且您现在可以开始使用它了。 请注意,这些步骤仅适用于离线安装Kettle,并且假定您已经在Linux系统上正确安装了Java运行时环境(JRE)。如果您还没有安装Java,请先安装它。

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8526基于判别表示学习的无监督身份再识别Takashi Isobe1,2,Dong Li1,Lu Tian1,Weihua Chen3,Yi Shan1,ShengjinWang2*1 Xilinx Inc.,中国北京2清华大学3阿里巴巴集团{dongl,lutian,yishan}@xilinx.comjbj18@mails.tsinghua.edu.cnwgsg@tsinghua.edu.cnkugang. alibaba-inc.com摘要在这项工作中,我们解决的问题,无监督域适应的人重新ID注释可用于源域,但不为目标。以前的方法通常遵循两阶段优化管道,其中网络首先在源上进行预训练,然后使用通过特征聚类创建的伪标签在目标上进行微调。这种方法存在两个主要局限性。(1)标签噪声可能阻碍用于识别目标类别的区分特征的学习。(2)领域差距可能会阻碍知识从源到目标的转移。我们提出了三种技术方案来缓解(一)(b)第(1)款(c)第(1)款这些问题首先,我们提出了一个集群明智的对比学习算法(CCL)的特征学习和集群精炼的迭代优�