kettle不支持@row_number

Kettle（现在被称为Pentaho Data Integration）在某些版本中不支持@row_number，但在较新的版本中已经支持了。如果你的版本不支持@row_number，则可以使用以下方法来实现类似的功能：

1. 使用“计算字段”步骤创建一个新字段，该字段包含一个连续的整数序列。可以使用“序列”函数或使用一个变量，每次迭代时递增该变量来实现。

2. 对数据进行排序，以确保该字段按照预期的顺序进行排序。

3. 使用“过滤行”步骤将行筛选到所需的行数。

虽然这种方法比使用@row_number步骤更加繁琐，但在Kettle中可以实现相同的功能。

相关问题

kettle不支持row_number()函数

确实，Kettle（也称为Pentaho Data Integration）并不直接支持ROW_NUMBER()函数，因为它是一种窗口函数，而Kettle的转换任务并不支持窗口函数。不过，你可以通过其他方式模拟ROW_NUMBER()函数的行为。一种方法是使用“加计数器”步骤，该步骤将为每行添加一个计数器字段，然后你可以使用该字段来模拟ROW_NUMBER()函数的行为。另一种方法是使用“排序”步骤，根据需要对数据进行排序，并使用“计算字段”步骤添加一个计数器字段，该计数器字段在排序后计算每行的行号。这两种方法都需要一些额外的步骤，但它们可以模拟ROW_NUMBER()函数的行为。

在 Kettle 中 Java 脚本中bignumber类型的比较

在Kettle (Pentaho Data Integration) 中，Java脚本支持BigNumber类型用于处理大数运算，因为Kettle的数据转换往往涉及到大量数据和精度较高的数值操作。然而，当你需要比较两个 BigNumber 类型的变量时，需要注意的是，直接使用 == 操作符可能会出现问题，因为BigDecimal 默认不进行精确比较。

为了正确地比较两个 BigDecimal 对象，你应该使用 equals() 或 compareTo() 方法。equals() 方法检查两个数字是否相等，而 compareTo() 方法则可以提供更细致的比较，返回0表示相等，正数表示第一个大于第二个，负数表示第一个小于第二个。

例如：

import org.pentaho.di.core.row.ValueMeta;
import org.pentaho.di.core.row.ValueMetaInterface;

// 假设a和b是BigDecimal对象
ValueMetaInterface meta = new ValueMeta("big_number", ValueMeta.TYPE_BIGNUMBER);
meta.setFormatNumber(true); // 如果你需要小数点后特定位数的比较

BigDecimal a = ...; 
BigDecimal b = ...;

if (a.equals(b)) {
    // a 和 b 相等
} else if (a.compareTo(b) == 0) {
    // a 和 b 相等（兼容旧版无formatNumber的情况）
} else if (a.compareTo(b) > 0) {
    // a 大于 b
} else {
    // a 小于 b
}