kettle 9.0源码

时间: 2023-08-24 11:09:52 浏览: 21
回答: 根据引用\[1\]中的解决方案,如果你遇到了在安装操作编译打包时出现失败的问题,你可以尝试全局搜索org.eclipse.swt.gtk.linux.x86_64,并将其全部替换为org.eclipse.swt.win32.win32.x86_64。然后,你可以使用源码zip包,还原当前根项目assembles文件夹下的所有文件,或者只还原几个xml文件即可。这样做可以解决问题并避免影响后续的安装操作。另外,根据引用\[2\],你可能需要在你的项目中添加jaxen依赖。最后,根据引用\[3\],如果你需要在本地安装kettle 9.0源码,你可以使用以下命令:mvn install:install-file --settings d:\settings.xml -Dpackaging=zip -DgroupId=pentaho -DartifactId=pentaho-big-data-plugin -Dversion=9.0.0.0-63 -Dfile=D:\proxool-0.9.1\lib\proxool-cglib.jar。其中,d:\settings.xml指代位于.m2目录下的settings.xml文件,Dversion是安装版本号,Dfile是待安装文件的具体位置,-Dpackaging是打包方式。希望这些信息对你有帮助。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [idea下启动kettle9.0源码](https://blog.csdn.net/weixin_43987718/article/details/124097828)[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* [Kettle 9.0 源码本地部署编译](https://blog.csdn.net/weixin_40479337/article/details/105262859)[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 ]

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kettle是一款开源的ETL(Extract-Transform-Load)工具,用于数据的抽取、转换和加载。Kettle8.3是kettle最新版本的源代码。对于源码的分析,可以从以下几个方面进行讨论。 首先,可以分析kettle的整体架构。Kettle8.3采用了模块化的设计方式,将不同功能的模块进行拆分,提高了代码的可维护性和可扩展性。可以深入研究不同模块之间的依赖关系和交互方式。 其次,可以分析kettle的核心功能。抽取、转换和加载是kettle的核心功能,可以从源码的角度对这些功能模块进行细致的分析。比如抽取模块可以分析数据源的读取方式和数据的处理逻辑;转换模块可以分析数据的转换规则和处理方式;加载模块可以分析数据的写入方式和错误处理机制等。 此外,可以分析kettle的性能优化策略。kettle的数据处理涉及到大量的IO操作,因此性能的优化非常重要。可以从源码的角度分析kettle在数据读写、内存管理、并行处理等方面采用的优化手段和策略。 最后,可以分析kettle的扩展能力。kettle提供了插件机制,用户可以通过编写插件来扩展kettle的功能。可以分析插件机制的实现原理和使用方式,以及一些常用插件的源码。 需要注意的是,对于kettle8.3源码的分析需要具备一定的Java编程和数据处理的基础,同时要有相关领域(ETL、数据处理等)的知识。分析源码需要耐心和细致,可以结合官方文档或者开发者社区的讨论来进行深入研究。
很高兴回答你关于Kettle源码的问题。Kettle(也称为Pentaho Data Integration)是一款开源的ETL(Extract, Transform, Load)工具,用于数据集成和数据处理。 Kettle的源码可以在其官方网站或GitHub上找到。它是使用Java编写的,主要由一些核心模块和插件组成。核心模块包括了转换引擎、元数据管理、作业调度和用户界面等关键功能。 转换引擎是Kettle的核心部分,负责执行ETL转换过程。它定义了一些基本的元素,如步骤(Step)、作业(Job)、转换(Transformation)等,并提供了处理数据流、执行任务和错误处理等功能。 元数据管理模块用于管理Kettle的元数据,包括数据库连接、数据源定义、字段映射等。它提供了对元数据的增删改查操作,并与转换引擎进行交互,以实现数据的读取、转换和存储。 作业调度模块用于管理Kettle作业的调度和执行。它支持定义作业间的依赖关系,可以定时触发作业执行,还可以监控作业的执行状态和结果。 用户界面模块提供了图形化界面,用于配置和管理Kettle的各个组件。用户可以通过界面进行转换和作业的设计、调试和执行,还可以查看日志和统计信息等。 除了核心模块,Kettle还支持插件机制,允许开发人员根据需要扩展Kettle的功能。插件可以包括新的输入输出组件、转换步骤、作业脚本等,开发人员可以根据自己的需求进行定制。 总结起来,Kettle的源码分析涉及到核心模块的工作原理、元数据管理、作业调度和用户界面等方面。通过深入研究源码,你可以了解Kettle是如何实现数据集成和处理的,从而更好地使用和定制这个强大的工具。
Kettle 是一款功能强大的 ETL 工具,其源码主要分为以下几个部分: 1. 核心引擎:该部分代码位于 core 包下,包括了大量的类和接口,用于执行各种 ETL 操作。其中,org.pentaho.di.trans.Trans 类是最核心的类,表示一个转换(Transformation),可以执行所有的 ETL 操作。 2. 数据源和目标插件:该部分代码位于 plugins 包下,包括了各种数据源和目标插件,如 MySQL 插件、Hadoop 插件、文件插件等。每个插件都有自己的 Input 和 Output 类,用于读取和写入数据。 3. 步骤插件:该部分代码位于 steps 包下,包括了各种步骤插件,如转换步骤(Transformation Step)、过滤器步骤(Filter Step)、排序步骤(Sort Step)等。每个步骤都有自己的 Step 类,用于执行具体的操作。 4. 转换元数据:该部分代码位于 metadata 包下,包括了各种转换元数据,如数据库连接、文件路径、参数等。每个元数据都有自己的类,用于存储和管理相关信息。 5. UI:该部分代码位于 ui 包下,包括了 Kettle 的用户界面。Kettle 采用 SWT 技术实现界面,其中 org.pentaho.di.ui.spoon.Spoon 类是最核心的类,表示 Kettle 的主界面。 总体来说,Kettle 的源码比较庞大,但其代码结构清晰,模块化程度高,易于维护和扩展。如果想深入了解 Kettle 的运行机制和实现细节,可以从以上几个方面入手,逐步深入。
Kettle 9.2是一种数据集成工具,用于进行数据抽取、转换和加载(ETL)操作。 使用Kettle 9.2可以连接到不同的数据源,并执行各种数据处理任务。 在引用中提到,使用Kettle 9.3版本时,无法找到shims的驱动包,因此使用了Kettle 9.2版本。Kettle 9.2版本中自带了shims的驱动包,无需额外下载。这使得在连接Hadoop3.1.3(HDFS)等系统时更加方便。 此外,在引用中提到,Kettle 9.3版本需要使用JDK11,而Kettle 9.2版本则没有此要求。因此,如果你的系统使用的是JDK11以下的版本,那么Kettle 9.2可能是一个合适的选择。 总之,Kettle 9.2是一个功能强大的数据集成工具,可以帮助你连接不同的数据源,并进行数据处理和转换。它可以与Hadoop3.1.3(HDFS)等系统进行连接,并提供了一些方便的功能和驱动包。如果需要相关安装包,你可以参考引用中的博客获取网盘链接。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [一百五十九、Kettle——Kettle9.2通过配置Hadoop clusters连接Hadoop3.1.3(踩坑亲测、附流程截图)](https://blog.csdn.net/tiantang2renjian/article/details/132337293)[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: 50%"] - *2* [kettle 9.2源码打包和idea环境启动及常见错误](https://blog.csdn.net/admin_15082037343/article/details/128000768)[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: 50%"] [ .reference_list ]
kettle neo4j是指使用ETL工具Pentaho Data Integration(Kettle)与图数据库Neo4j结合使用的一种方式。Pentaho Data Integration是一款开源的ETL工具,它提供了强大的数据提取、转换和加载能力,用于从不同的数据源中提取数据、进行清洗和转换,并将结果加载到目标数据库中。而Neo4j则是一种基于图模型的高性能数据库,它以节点和关系的方式存储数据,适用于处理复杂的关联关系和大规模的图数据。 使用kettle neo4j可以将Kettle的ETL能力与Neo4j的图数据库能力相结合,实现更加灵活和强大的数据处理和分析。通过Kettle的数据抽取、转换和加载功能,可以从不同的数据源中提取数据,并对数据进行清洗、整合和转换,然后将结果加载到Neo4j图数据库中。这样就可以针对复杂的数据关联关系进行分析和查询,实现更加灵活和深入的数据挖掘和分析。 使用kettle neo4j的好处是可以利用Kettle强大的ETL能力,对数据进行预处理和清洗,确保数据的质量和准确性,然后再将处理过的数据加载到Neo4j图数据库中,实现高效的数据查询和分析。此外,通过Kettle的可视化界面,用户可以方便地配置ETL作业和转换,简化了数据处理的流程和复杂性。 总之,kettle neo4j是将Pentaho Data Integration(Kettle)与Neo4j图数据库相结合的一种方式,能够实现强大的数据提取、转换和加载功能,并利用Neo4j的图数据库能力进行更加灵活和深入的数据分析和挖掘。
Docker KETTLE 是指通过 Docker 容器化运行 Pentaho Data Integration(PDI)或称为 Kettle 的方式。Pentaho Data Integration 是一款强大的开源 ETL(Extract, Transform, Load)工具,用于数据集成和转换。 使用 Docker 可以方便地部署和运行 Kettle,而不用担心环境配置和依赖项的问题。你可以通过 Docker Hub 上的官方 Kettle 镜像,或者自己构建一个 Docker 镜像来运行 Kettle。 要使用 Docker KETTLE,你需要先安装 Docker 并熟悉 Docker 的基本操作。然后,你可以从 Docker Hub 上获取 Kettle 镜像,并使用 Docker 命令创建和运行容器。 以下是一个简单的示例,展示如何使用 Docker 运行 Kettle: 1. 首先,从 Docker Hub 上获取 Kettle 镜像。可以使用以下命令拉取官方镜像: docker pull pentaho/pdi-ce 2. 安装完镜像后,可以通过以下命令来创建并运行一个 Kettle 容器: docker run -it --name my_kettle_container pentaho/pdi-ce 这将创建一个名为 my_kettle_container 的容器,并进入容器的交互式终端。 3. 在容器内,你可以执行各种 Kettle 相关的操作,例如运行转换(Transformation)或作业(Job),导入导出数据等。 kitchen.sh -rep=your_repository -job=your_job pan.sh -rep=your_repository -trans=your_transformation 这里 your_repository、your_job 和 your_transformation 是你实际使用的参数,用于指定你的转换和作业所在的资源库。 这只是一个简单的示例,你可以根据自己的需求和实际情况进行更多的配置和操作。希望这能帮到你!如果你有其他问题,欢迎继续提问。

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