kettle kafka

Kettle与Kafka是两个不同的工具，可以进行流处理的整合。首先，需要进行环境准备，如果使用的是Kettle8.0版本，则自动集成了Kafka插件，如果版本较低，则需要手动安装插件。

在搭建Kafka的测试环境时，可以使用Docker来虚拟机中搭建单机测试环境。首先，需要拉取zookeeper和kafka的镜像，然后运行相应的容器，并进行配置。

在使用Kettle与Kafka进行整合前，需要满足一些前提条件，包括部署Kafka、安装Kettle，并准备一个json文件。

使用Kafka Producer上传数据到Kafka的过程如下：
1. 首先创建一个转换。
2. 创建JSON input步骤，并浏览选择要转换的文件。
3. 在字段选择页签中选择需要转换的字段。
4. 在Streaming中找到Kafka Producer步骤。
5. 在Bootstrap server中输入Kafka的IP和端口。
6. Topic是必填项，需要输入已经创建好的Topic名称。
7. Message field也是必填项，需要与JSON input中的字段对应。
8. 创建好连接JSON input和Kafka Producer步骤。

通过上述步骤，可以实现Kettle与Kafka的整合，实现数据的传输和处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Kettle与Kafka流处理的整合](https://blog.csdn.net/weixin_44726976/article/details/109284453)[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%"]
- *3* [使用Kettle抽取Kafka消息并插入数据库](https://blog.csdn.net/m0_47187076/article/details/124069546)[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%"]
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