kettle没有显示插入数据多少

Kettle在执行插入数据的操作时，通常会显示执行的SQL语句以及执行的时间等信息，但默认情况下不会显示插入数据的具体行数。如果您需要查看插入数据的行数，可以采用以下方法：

1. 在Kettle中使用"Table output"步骤时，可以在该步骤的"Advanced"选项卡中勾选"Use batch update for inserts"选项，然后在"Fields"选项卡中添加一个名为"Rows updated"的输出字段。这样在执行插入操作时，该输出字段会显示插入的行数。

2. 可以在Kettle中使用"Execute SQL script"步骤时，使用"INSERT INTO"语句插入数据，并在该语句的末尾添加"RETURNING *"语句。这样，执行完插入操作后，会返回插入的行数。

3. 如果使用的是数据库客户端工具，可以在执行插入操作时，在SQL语句前添加"SET ROWCOUNT n"语句，其中n为插入的行数，然后执行完插入操作后，再执行"SET ROWCOUNT 0"语句取消限制。

需要注意的是，插入数据的行数可能会受到多种因素的影响，比如数据源的大小、插入操作的复杂度等。因此，在实际使用中，最好根据具体情况选择合适的方法来查看插入数据的行数。

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kettle 数据类型转换示例图

Kettle，也就是Pentaho Data Integration，是一个开源的数据集成工具，常用于数据流处理、ETL（Extract, Transform, Load）任务。在Kettle的工作流程中，数据类型的转换通常发生在步骤（Transformations）内的字段操作（Fields）环节。

下面是一个简单的Kettle数据类型转换示例：

假设你有一个CSV文件，其中某列原始数据是字符串类型，如"123"，而你需要将其转换为整数类型。你可以通过以下几个步骤完成这个转换：

1. **导入数据源**：首先从CSV文件读取数据到一个新的表（Input Step，如CSV Input）。

2. **查看数据类型**：在转换步骤（Transformation）中，找到包含需要转换字段的那个表单，确认该字段当前显示为String。

3. **添加转换步骤**：插入一个“Field Calculator”或“Row Generator”等步骤，它允许对字段值进行计算。

4. **设置转换规则**：在新步骤内，找到你要转换的字段，选择`Number > To Number`转换器。在这里输入转换表达式，例如 `Integer.parseInt(yourField)` 或 `new Long(yourField)`, 这样会将字符串转换为对应的整数类型。

5. **预览结果**：运行转换步骤，查看转换后的数据是否正确。

6. **保存并导出**：如果一切正常，可以将转换后的数据输出到目标位置（Output Step，如Database Output）。

如何使用Kettle 9.3创建一个简单的数据转换transformation来清洗和加载数据？请提供步骤和示例。

在进行数据处理和ETL任务时，Kettle是一个非常实用的工具，特别是对于需要在多种操作系统环境下工作的场景。为了帮助你了解如何使用Kettle进行数据转换，以下是一个创建简单transformation的步骤和示例。

参考资源链接：[Kettle 9.3官方下载：高效数据抽取ETL工具](https://wenku.csdn.net/doc/6412b75bbe7fbd1778d4a031?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你已经从提供的链接下载并安装了Kettle的最新9.3版本。安装完成后，启动Spoon，这是Kettle的图形用户界面。

1. 打开Spoon，选择‘文件’菜单中的‘新建’，然后选择‘转换’来创建一个新的transformation。
2. 在左边的“设计面板”中，你可以找到各种转换步骤。例如，若要从数据库中抽取数据，可以拖动‘表输入’步骤到中央的设计区域。
3. 双击‘表输入’步骤，配置数据库连接以及你想要查询的SQL语句。
4. 添加一个‘选择/重命名字段’步骤，以便筛选和重命名需要的字段。
5. 接着，可以添加‘过滤行’步骤来清洗数据，例如移除特定条件下的记录。
6. 为了加载数据到目标系统，可以使用‘表输出’步骤，配置目标数据库和插入数据的具体表。
7. 在完成上述步骤后，点击‘执行’按钮来运行transformation。Spoon将显示执行结果，包括处理的记录数以及可能发生的错误信息。

在这个过程中，你可能会涉及到数据类型转换、空值处理、错误记录的记录等高级操作。Kettle提供了丰富的内置功能来应对这些需求。

一旦你对如何创建transformation有了基本了解，可以深入学习更多关于job的创建，以及如何通过Kettle的API进行自动化处理。

对于那些希望深入掌握Kettle的高级用法以及与云计算平台集成的用户，建议参考《Kettle 9.3官方下载：高效数据抽取ETL工具》这份资料。其中不仅介绍了基础操作，还详细讲解了如何将Kettle应用在更复杂的数据集成和自动化场景中，帮助你在数据处理和ETL领域达到更高的专业水平。

参考资源链接：[Kettle 9.3官方下载：高效数据抽取ETL工具](https://wenku.csdn.net/doc/6412b75bbe7fbd1778d4a031?spm=1055.2569.3001.10343)