kettle中使用python

在Kettle中使用Python有两种主要的方法。第一种方法是通过配置Kettle的环境变量和安装Python来实现。这样可以在Kettle中直接使用Python代码来进行辅助工作，从而简化Kettle的复杂性并节省时间和成本。

另一种方法是使用Python开发Kettle任务。这需要进行一些前期准备，包括编写Kettle任务并在本地测试。这种方法可以使得Kettle与Python进行更紧密的集成，同时可以充分利用Python的强大功能来处理大数据ETL任务。

此外，还可以使用Python来编写任务调度。通过编写Python脚本来调度Kettle任务，可以更加灵活地控制任务的执行时间和频率。

综上所述，Kettle中可以使用Python来进行辅助工作、简化复杂性、节省时间和成本，并且可以通过两种方法实现：配置环境变量和安装Python，或者使用Python开发Kettle任务并编写任务调度脚本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [ETL中的kettel运行python代码,不用配置pyhton的任何环境](https://blog.csdn.net/qq_33750228/article/details/118270985)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python开发Kettle做大数据ETL（前期准备）](https://blog.csdn.net/qq_33792843/article/details/73191510)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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