kettle三张表关联

时间: 2023-10-01 20:11:14 浏览: 154

ETL工具Kettle用户手册

4星 · 用户满意度95%

### Kettle ETL工具知识点详解 #### 一、Kettle简介与安装 **1.1 什么是Kettle** Kettle是一款由Pentaho公司维护的开源ETL（Extract, Transform, Load）工具，主要功能是从不同的数据源抽取数据，经过一系列的转换处理后，加载到目标数据库中。Kettle以其灵活的架构、丰富的组件和良好的扩展性著称，在数据集成领域有着广泛的应用。 **1.2 Kettle的安装** Kettle是一款基于Java开发的软件，因此在安装前需要确保计算机上已经安装了JDK（Java Development Kit）。安装过程简单便捷，无需复杂的配置，适用于Windows、Linux和Unix等多种操作系统。安装完成后，可以通过双击启动程序来运行Kettle的主要组件——Spoon。 #### 二、Spoon及资源库 **1.3 运行Spoon** Spoon是Kettle的图形化界面工具，用于设计和调试转换(transformation)和作业(job)。用户可以通过拖拽组件并配置参数来完成数据处理流程的设计。Spoon提供了直观的操作界面，使得数据工程师可以轻松地进行数据清洗、转换等工作。 **1.4 资源库** Kettle支持将转换和作业保存到中央资源库(repository)，这样可以实现版本控制、复用和团队协作等功能。资源库通常是一个数据库，如MySQL、PostgreSQL等，其中保存了所有转换和作业的信息以及相关的元数据。 **1.5 资源库自动登录** 为了提高工作效率，Kettle支持设置资源库自动登录功能。用户只需要在首次登录时输入必要的认证信息，之后便可以直接访问资源库而无需重复输入用户名和密码。 #### 三、转换与作业 **1.6 定义** - **1.6.1 转换(Transformation)** 转换是Kettle中最基本的数据处理单元，主要用于执行数据的提取、转换和加载操作。每个转换都是由一系列的步骤组成，这些步骤通过连接(link)连接起来，形成一个数据处理流程。 - **1.6.2 作业(Job)** 作业则是控制多个转换的执行顺序，同时还可以包含其他作业的调用、发送邮件、执行系统命令等非数据处理任务。作业提供了更高级别的流程控制能力，例如循环、条件分支等。 #### 四、Kettle的基本配置 **1.7 选项** - **1.7.1 General标签** 在此标签下可以设置Kettle的基本行为，例如默认的编码方式、日志级别等。 - **1.7.2 Look&Feel标签** 该标签允许用户自定义Spoon的外观和感觉，包括主题、字体大小等。 **1.8 搜索元数据** Kettle提供了一个强大的元数据搜索功能，可以帮助用户快速找到所需的转换或作业。用户可以通过关键字、作者、创建日期等信息来进行筛选。 **1.9 设置环境变量** 环境变量对于Kettle来说非常重要，因为它们可以在转换和作业中被引用，从而实现动态配置的目的。常见的环境变量包括数据库连接字符串、文件路径等。 #### 五、创建转换或作业在Spoon中创建新的转换或作业非常直观，只需点击菜单栏中的相应选项即可。用户可以选择从模板开始，或者创建一个空白的转换或作业。 #### 六、数据库连接 **3.1 描述** 数据库连接是Kettle中一个重要的概念，因为大多数转换都会涉及到与数据库的交互。Kettle支持多种类型的数据库连接，包括但不限于Oracle、MySQL、SQL Server等。 **3.2 设置窗口** 在设置数据库连接时，用户需要指定数据库类型、主机地址、端口号、数据库名、用户名和密码等信息。此外，还可以设置连接池的大小和超时时间等高级选项。 **3.3 选项** 除了基本的连接信息外，还可以配置一些高级选项，比如SSL加密、字符集编码等。 **3.4 数据库用法** 一旦建立了数据库连接，就可以在转换或作业中使用它来进行数据读取、写入或修改等操作。 #### 七、SQL编辑器 **4.1 描述** Kettle内置了一个功能强大的SQL编辑器，用户可以在其中编写复杂的SQL查询语句，并直接执行查看结果。这对于需要从数据库中提取特定数据的场景非常有用。 **4.2 屏幕截图** 通过屏幕截图可以直观地了解SQL编辑器的界面布局和操作方法。 **4.3 局限性** 尽管Kettle的SQL编辑器非常强大，但它也有一些局限性，例如不支持所有数据库的特定语法特性。 #### 八、数据库浏览器 **5.1 屏幕截图** 数据库浏览器是一个可视化的工具，帮助用户浏览数据库中的表结构、视图、索引等信息。 **5.2 描述** 数据库浏览器提供了类似于数据库管理系统的功能，用户可以通过它来查看数据库中的对象并进行简单的查询操作。 #### 九、节点连接（Hops） **6.1 描述** 节点连接是指连接两个步骤之间的线条，表示数据流的方向。在Kettle中，每个步骤都可以与其他步骤通过节点连接来建立数据传递关系。 **6.2 转换连接** 转换连接是连接转换步骤的连接线，它指定了数据如何从一个步骤流向另一个步骤。 **6.3 任务连接** 任务连接则用于连接作业中的不同任务，实现对作业执行流程的控制。 **6.4 屏幕截图** 通过屏幕截图可以清晰地看到节点连接的视觉表现形式。 **6.5 创建一个连接** 在Spoon中，创建节点连接非常简单，只需将鼠标光标从一个步骤拖动到另一个步骤即可。 **6.6 拆分一个连接** 如果需要改变数据流的方向，可以使用右键菜单中的“断开连接”选项来拆分现有的连接。 **6.7 转换连接颜色** 转换连接的颜色可以用来区分不同类型的数据流，例如错误流通常用红色表示，普通数据流则用蓝色表示。 #### 十、变量 **7.1 变量使用** 变量是Kettle中一个非常重要的概念，它允许用户在转换和作业中使用动态值。变量可以在转换的任何位置被定义和使用。 **7.2 变量范围** - **7.2.1 环境变量** 环境变量是在操作系统级别定义的变量，可以被所有的转换和作业共享。 - **7.2.2 Kettle变量** Kettle变量则是在转换或作业级别定义的变量，只对该转换或作业有效。 - **7.2.3 内部变量** 内部变量是由Kettle自动生成的变量，用于记录运行时的一些信息，如转换执行次数等。 #### 十一、转换设置 **8.1 描述** 转换设置是指在Spoon中对转换进行的各种配置，包括步骤的配置、数据流的控制等。 **8.2 屏幕截图** 通过屏幕截图可以更直观地理解转换设置的界面布局。 **8.3 选项** 转换设置提供了大量的可选配置项，涵盖了从数据源的选择到数据处理的每一个细节。 **8.4 其它** 除了基本的设置外，还有一些高级选项可用于优化转换性能或增强数据处理能力。 #### 十二、转换步骤 **9.1 描述** 转换步骤是转换的核心组成部分，每个步骤都负责执行特定的数据处理任务。 **9.2 运行步骤的多个副本** 为了提高数据处理效率，可以设置某些步骤运行多个副本并行处理数据。 **9.3 分发或者复制** 分发步骤可以将数据分发到多个下游步骤进行处理，而复制步骤则可以将数据复制多份。 **9.4 常用错误处理** Kettle提供了一系列的错误处理步骤，用于处理数据处理过程中可能遇到的问题，例如数据验证失败、数据库连接异常等。 **9.5 Apache虚拟文件系统（VFS）支持** VFS支持使得Kettle可以透明地处理本地文件系统和远程文件系统（如FTP、SFTP等），提高了文件操作的灵活性。 **9.6 转换步骤类型** Kettle提供了大量的转换步骤类型，覆盖了从数据读取、转换到数据写入等各个环节。 - **9.6.1 文本文件输入（TextInput）** 用于从文本文件中读取数据，支持CSV、制表符分隔等多种格式。 - **9.6.2 表输入（TableInput）** 直接从数据库表中读取数据。 - **9.6.3 获取系统信息（GetSystemInfo）** 用于获取当前运行环境的信息，如操作系统版本、JVM版本等。 - **9.6.4 生成行（GenerateRows）** 生成固定格式的数据行，常用于测试或示例数据生成。 - **9.6.5 文件反序列化（De-serializefromfile）** 将序列化的文件还原为数据流。 - **9.6.6 XBase输入（XBaseinput）** 支持从XBase文件（如.dbf文件）中读取数据。 - **9.6.7 Excel输入（ExcelInput）** 用于从Excel文件中读取数据。 - **9.6.8 XML输入（XMLinput）** 支持从XML文件中读取数据。 - **9.6.9 获取文件名（GetFileNames）** 可以遍历指定目录下的所有文件或文件夹。 - **9.6.10 文本文件输出（TextFileOutput）** 将数据以文本格式输出到文件中。 - **9.6.11 表输出（Tableoutput）** 将数据写入数据库表中。 - **9.6.12 插入/更新（Insert/Update）** 根据条件选择插入或更新数据库表中的记录。 - **9.6.13 更新（Update）** 更新数据库表中的记录。 - **9.6.14 删除（Delete）** 删除数据库表中的记录。 - **9.6.15 序列化到文件（Serializetofile）** 将数据序列化并保存到文件中。 - **9.6.16 XML输出（XMLoutput）** 将数据以XML格式输出。 - **9.6.17 Excel输出（ExcelOutput）** 将数据以Excel格式输出。 - **9.6.18 Access输出（MicrosoftAccessOutput）** 将数据写入Access数据库文件中。 - **9.6.19 数据库查询（Databaselookup）** 查询数据库中的记录。 - **9.6.20 流查询（Streamlookup）** 实现流式查询，适合于大数据量的实时查询。 - **9.6.21 调用数据库存储过程（CallDBProcedure）** 执行数据库中的存储过程。 - **9.6.22 HTTP客户端（HTTPClient）** 发送HTTP请求，常用于调用Web服务。 - **9.6.23 字段选择（Selectvalues）** 选择数据流中的字段进行后续处理。 - **9.6.24 过滤记录（Filterrows）** 根据条件过滤数据流中的记录。 - **9.6.25 排序记录（Sortrows）** 对数据流中的记录进行排序。 - **9.6.26 添加序列（Addsequence）** 为数据流中的记录添加序号。 - **9.6.27 空操作-什么都不做（Dummy-donothing）** 用于调试目的，不做任何实际操作。 - **9.6.28 行转列（RowNormaliser）** 将行数据转换为列数据。 - **9.6.29 拆分字符串（StringSplitter）** 将字符串拆分成多个字段。 - **9.6.30 字符串替换（StringReplacer）** 替换数据流中字段的字符串内容。 - **9.6.31 字段拆分（FieldSplitter）** 将字段拆分成多个子字段。 - **9.6.32 字段合并（FieldMerger）** 合并多个字段为一个字段。 - **9.6.33 字段类型转换（FieldConverter）** 转换字段的数据类型。 - **9.6.34 字段移除（FieldRemover）** 从数据流中移除指定的字段。 - **9.6.35 字段重命名（FieldRenamer）** 重命名数据流中的字段。 - **9.6.36 条件判断（If...Then...Else）** 根据条件判断执行不同的分支逻辑。 - **9.6.37 循环处理（Looping）** 重复执行一组步骤，直到满足某个条件为止。 - **9.6.38 日志记录（Logging）** 记录转换或作业的执行日志。 - **9.6.39 错误处理（ErrorHandling）** 处理转换过程中出现的错误。 - **9.6.40 文件操作（FileOperations）** 包括文件的移动、复制、删除等操作。 - **9.6.41 文件监控（FileMonitoring）** 监控文件系统的变化，例如文件创建、修改等事件。 - **9.6.42 数据质量检查（DataQualityCheck）** 检查数据的质量问题，如缺失值、异常值等。 - **9.6.43 自定义脚本（CustomScript）** 允许用户使用脚本语言（如Python、JavaScript等）编写自定义逻辑。通过以上详细介绍，我们可以看出Kettle不仅功能强大，而且使用灵活，非常适合用于复杂的数据集成任务。无论是初学者还是经验丰富的数据工程师，都能从中找到适合自己的工具和方法。

要在Kettle中关联三张表，可以按照以下步骤进行操作： 1. 使用表输入步骤（Table Input）将第一张表的数据读取到Kettle中。 2. 使用表输入步骤（Table Input）将第二张表的数据读取到Kettle中。 3. 使用表输入步骤（Table Input）将第三张表的数据读取到Kettle中。 4. 使用合并记录步骤（Merge Rows (diff)）将三张表的数据进行关联。在合并记录步骤中，选择一个或多个字段进行关联，并指定关联的规则。 5. 使用表输出步骤（Table Output）将关联后的数据写入到目标表中。

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