kettle文件资源库

时间: 2023-08-24 10:12:05 浏览: 24
Kettle文件资源库是一种用于存储ETL元数据信息的资源库类型。在Kettle中，你可以选择使用文件资源库来保存转换和作业，以便更方便地进行管理和共享。在Kettle的不同版本中，创建文件资源库的步骤可能会有所不同。 在Kettle 7.1版本中，你可以通过打开默认的Pentaho资源库，然后点击"Other Repositories"来创建文件资源库。文件资源库相对于数据库资源库来说，操作性更好，但权限控制可能稍差。因此，你可以根据实际需求选择使用文件资源库或数据库资源库。\[1\] 在Kettle 6.1版本中，你可以选择"工具" -> "资源库" -> "连接资源库"来创建文件资源库。填写资源库路径和名称等信息，并点击确定按钮完成新建资源库操作。之后，转换和作业保存时会默认保存到文件资源库的根目录下，方便管理。\[2\] 在Kettle 8.2版本中，你可以点击右上角的"Connect"按钮，然后选择"Other Repositories"来创建文件资源库。填写相关的资源库配置信息，并点击"Finish"按钮完成新建操作。在这个版本中，你同样可以选择文件资源库或数据库资源库来存储转换和作业。\[2\] 如果你想将之前保存在本地文件系统中的转换和作业上传到SQL Server数据库资源库，你可以选择"文件" -> "从XML文件导入"选项，将之前保存好的XML转换或作业导入，然后选择"Save"按钮将XML上传到SQL Server的数据库资源库中。这样，你就可以在数据库资源库中管理和使用这些转换和作业了。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [kettle资源库](https://blog.csdn.net/weixin_42011858/article/details/111083988)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Kettle学习--资源库](https://blog.csdn.net/linjinhuo/article/details/88699867)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Kettle（三）：创建资源库](https://blog.csdn.net/MengCXJ/article/details/123095338)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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pentaho 4.8 添加 kettle 文件资源库的支持

NULL 博文链接：https://qq85609655.iteye.com/blog/1964386
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KETTLE 资源库配置方法.pdf

KETTLE 资源库配置方法.pdf

kettle资源库文件

Kettle资源库文件是指Pentaho Data Integration（即Kettle）工具中的资源库文件，用于存储和管理作业（job）、转换（transformation）、连接（connection）和其他相关对象。资源库文件通常以XML格式保存，并包含了这些对象的定义和配置信息。 资源库文件包括以下内容： 1. 作业（job）：作业是一系列要在Kettle中执行的任务的集合。它们可以由一系列被称为作业项（job entries）的步骤组成。 2. 转换（transformation）：转换是数据处理流程的定义，包含了一系列输入、转换和输出步骤，用于将数据从一个格式转换到另一个格式。 3. 连接（connection）：连接定义了与数据源（如数据库）的连接信息，包括服务器地址、用户名、密码等。 4. 其他相关对象：还可以在资源库中存储和管理其他对象，如参数、变量、定时器等。 通过使用资源库文件，您可以更方便地管理和共享Kettle中的对象，并提高团队协作效率。您可以通过Pentaho Data Integration工具中的资源库管理器来创建、导入、导出和管理资源库文件。

Kettle资源库文件化

Kettle资源库文件化是指将Kettle（也称为Pentaho Data Integration）中的资源库配置文件保存到文件系统中，以便可以方便地备份、恢复和共享。 要实现资源库文件化，可以按照以下步骤进行操作： 1. 打开Kettle工具，选择 "文件" -> "资源库管理器"。 2. 在弹出的资源库管理器窗口中，选择要导出的资源库连接。 3. 点击 "导出" 按钮，选择导出的目标文件夹和文件名，然后点击 "保存"。 4. 导出后，会生成一个.kdb文件，其中包含了资源库的配置信息。 5. 如果需要恢复资源库或在其他机器上使用该资源库，可以通过选择 "文件" -> "资源库管理器"，然后点击 "导入" 按钮，选择之前导出的.kdb文件进行导入。 通过将资源库配置文件保存到文件系统中，可以确保数据集成项目的配置信息得到有效地管理和备份。这样，在需要时可以方便地恢复或共享资源库配置，提高工作效率和团队协作能力。

kettle创建资源库

要在Kettle中创建资源库，可以按照以下步骤进行操作： 1. 打开Spoon（Kettle的图形化用户界面）。 2. 在工具栏上选择“文件”菜单，然后选择“新建”>“资源库”。 3. 在打开的对话框中，输入资源库的连接信息，包括名称、类型、主机名、端口等。根据实际情况填写相关信息。 4. 在“连接”选项卡中，选择适当的连接类型（例如，如果使用MySQL数据库，则选择“JDBC”连接类型），并填写相应的连接参数。 5. 在“授权”选项卡中，输入用户名和密码等凭据信息，确保可以成功连接到资源库。 6. 单击“测试”按钮，检查连接是否正常。如果一切顺利，会显示连接成功的消息。 7. 单击“确定”按钮，保存资源库配置。 现在你已经成功创建了一个资源库，可以在Kettle中使用它来管理和共享转换和作业等对象。

kettle录入资源库信息

Kettle录入资源库信息的命令参数如下： -rep = 资源库名称：指定要使用的资源库的名称。 -user = 资源库用户名：指定要使用的资源库的用户名。 -trustuser = 资源库用户名：指定要使用的资源库的用户名。 -pass = 资源库密码：指定要使用的资源库的密码。 -trans = 要启动的转换名称：指定要启动的转换的名称。 -dir = 目录：指定要启动的转换所在的目录。 -file = 要启动的文件名：指定要启动的转换所在的XML文件的文件名。 -level = 日志等级：指定要记录的日志的等级，包括基本、详细、调试、行级、错误和没有等级。 -logfile = 要写入的日志文件：指定要将日志写入的文件。 -listdir = 列出资源库里的目录：列出指定资源库中的所有目录。 -listtrans = 列出指定目录下的转换：列出指定目录中的所有转换。 -listrep = 列出可用资源库：列出所有可用的资源库。 -exprep = 将资源库里的所有对象导出到XML文件中：将指定资源库中的所有对象导出到XML文件中。 -norep = 不要将日志写到资源库中：不将日志写入指定资源库。 -safemode = 安全模式下运行：以安全模式运行Kettle，进行额外的检查。 -version = 显示版本、校订和构建日期：显示Kettle的版本、校订和构建日期。 -param = 传递参数：传递参数给Kettle，参数的格式为<NAME>=<VALUE>，例如-param:FOO=bar。\[1\] 在Kettle中，录入资源库信息是为了连接到指定的资源库，以便使用其中的转换和作业。资源库是Kettle用于存储和管理转换和作业的地方。Kettle最早是一个开源的ETL工具，后来被Pentaho公司收购，并成为Pentaho数据集成套件的一部分，被重命名为Pentaho Data Integration。Pentaho公司于2015年被Hitachi Data Systems收购，后来改名为Hitachi Vantara。\[2-3\]所以，录入资源库信息是为了连接到Pentaho Data Integration中的资源库，以便使用其中的转换和作业。\[2\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [大数据Kettle数仓工具快速入门](https://blog.csdn.net/HAPPYHGZ/article/details/126262345)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

查看kettle资源库

要查看Kettle资源库，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 打开Pentaho Data Integration（PDI）或称为Kettle的软件。 2. 在PDI的主界面上，选择菜单栏中的"文件"选项。 3. 在文件选项中，选择"资源库管理器"。 4. 在资源库管理器窗口中，点击"新建"按钮来创建一个新的资源库连接。 5. 在新建资源库对话框中，输入相关信息，包括资源库名称、类型、主机名、端口号、用户名和密码等。 6. 点击"测试"按钮来确认连接是否成功。 7. 如果连接成功，点击"确定"按钮保存并关闭对话框。 8. 在资源库管理器窗口中，您将能够看到您已创建的资源库连接。 9. 双击您的资源库连接以打开它，您将能够查看其中的文件和文件夹。 通过上述步骤，您就可以方便地查看Kettle资源库中的内容了。

kettle的资源库连接失败

你好！对于Kettle资源库的连接失败问题，可能有几个原因导致。我将提供一些常见的解决方案，请你逐一尝试。 1. 首先，请确保你的Kettle服务器正在运行，并且资源库已正确配置。请检查你的资源库设置，确保主机名、端口号、用户名和密码都是正确的。 2. 确保你的网络连接正常。如果你在内网中使用资源库，确保你的机器可以访问资源库服务器。如果你在外部网络中，确保你能够通过网络连接到资源库服务器。 3. 检查你的防火墙设置。有时防火墙会阻止Kettle与资源库之间的连接。请确保你的防火墙允许Kettle访问资源库服务器的端口。 4. 尝试使用其他客户端工具连接到资源库，例如MySQL Workbench或Navicat。这将帮助你确定是否是Kettle本身的问题还是资源库配置的问题。 5. 检查资源库数据库的状态。确保数据库服务正在运行，并且资源库数据库的表结构是正确的。 如果上述方法都无法解决问题，建议你检查Kettle日志以获取更多详细信息。日志文件通常位于Kettle安装目录下的"logs"文件夹中，查找其中与资源库连接相关的错误信息。 希望这些解决方案能帮助你解决问题！如果还有其他疑问，请随时提问。

kettle无法连接资源库

您好！对于Kettle无法连接资源库的问题，可能有几种可能的原因。以下是一些常见的解决方法： 1. 检查资源库配置: 确保您在Kettle中正确配置了资源库连接信息，包括正确的主机名、端口号、用户名和密码。请仔细检查这些配置是否与实际资源库相匹配。 2. 检查网络连接: 确保您的计算机可以与资源库服务器进行网络通信。您可以尝试使用其他工具（如ping命令）来测试与资源库服务器的连接。 3. 检查资源库状态: 确保资源库服务器正在运行，并且有足够的权限允许Kettle连接。您可以尝试通过其他方式连接到资源库（如使用资源库管理工具）来验证资源库的可用性。 4. 检查防火墙设置: 如果您的计算机上有防火墙，确保防火墙允许Kettle与资源库服务器进行通信。您可能需要在防火墙设置中添加相应的规则。 5. 检查日志文件: 在Kettle安装目录中寻找日志文件，查看是否有任何与资源库连接相关的错误消息。这些日志文件可以提供有关问题的更多细节。 如果上述方法都无法解决问题，建议您详细描述一下遇到的具体情况，以便我能够提供更具体的帮助。

linux配置kettle资源库

好的，以下是配置Kettle资源库的步骤： 1. 打开Kettle，点击菜单栏中的“文件”->“资源库”->“新建”。 2. 在弹出的对话框中，填写资源库的名称、描述、数据库类型、主机名、端口号、数据库名称、用户名和密码等信息。 3. 点击“测试连接”按钮，测试连接是否成功。 4. 点击“确定”按钮，保存资源库信息。 5. 在Kettle中使用资源库，可以在“文件”->“资源库”中选择已经配置好的资源库，然后就可以在Kettle中使用该资源库了。

kettle 资源库灰色的

回答: 当Kettle资源库的连接按钮变灰时，可能是因为资源库的版本不兼容或者资源库文件中存在乱码。\[1\]\[2\]如果出现这种情况，需要升级资源库的版本或者确保资源库文件中没有使用中文命名或描述。这样可以解决连接按钮变灰的问题。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Kettle经典报错，资源库无法显示灰色、无法识别用户、 he version of the repositoryis -1.-1.](https://blog.csdn.net/qq_43015592/article/details/108076185)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Kettle资源库配置变为灰色，且没有connect按钮](https://blog.csdn.net/muziljx/article/details/113656169)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

kettle怎么连接资源库

要连接Kettle资源库，你可以按照以下步骤操作： 1. 打开Pentaho Data Integration（PDI）客户端，进入主界面。 2. 在菜单栏中选择 "File"（文件） -> "Manage Connections"（管理连接）。 3. 在连接管理器中，点击 "New"（新建）来创建一个新的连接。 4. 在弹出的对话框中，选择 "Repository"（资源库）类型。 5. 输入资源库的相关信息，包括名称、描述和资源库类型。 6. 在 "Connection"（连接）选项卡中，输入资源库服务器的连接信息，如主机名、端口号和用户名密码等。 7. 点击 "Test"（测试）按钮，确保连接信息正确无误。 8. 确认无误后，点击 "OK"（确定）保存连接配置。 9. 在连接管理器中，选择刚刚创建的资源库连接，并点击 "Connect"（连接）按钮。 10. 现在你已经成功连接到资源库，可以在PDI中使用该资源库进行作业和转换的管理和执行了。 请注意，确保你有正确的权限和访问资源库所需的凭据。这样才能成功连接到资源库并进行操作。

kettle 资源库修改转换保存不了

要保存修改后的转换到资源库，需要先检查以下几个方面： 1. 是否有足够的权限来修改资源库中的转换。 2. 是否已经正确连接到资源库，可以在Kettle的菜单栏中选择 "视图" -> "资源库资源管理器" 来查看。 3. 是否已经正确打开了要保存的转换，可以在资源库资源管理器中选择要修改的转换，右键选择 "编辑" 来打开。 如果以上三个方面都没有问题，那么可以尝试以下方法： 1. 确保转换的名称没有被其他用户占用，可以尝试修改转换名称再保存。 2. 检查转换中是否包含有不兼容的组件或步骤，可以尝试删除一些组件或步骤再保存。 3. 尝试关闭Kettle并重新打开，然后再次打开并保存转换。 如果以上方法都无法解决问题，可以尝试在Kettle的日志文件中查找相关的错误信息，或者联系Kettle的技术支持人员进行咨询。

kettle 参数试用

Kettle是一个ETL开源项目，它可以将各种数据以你希望的格式流出。Kettle主要包含四个部分：Chef（工作设计工具，GUI方式）、Kitchen（工作执行器，命令行方式）、Spoon（转换设计工具，GUI方式）和Pan（转换执行工具，命令行方式）。Pan是一个命令行执行工具，可以执行由Spoon生成的转换任务。当你的job存放在资源库中时，你可以使用Kitchen.bat命令行来执行job，需要提供资源库的用户名和密码以及job的名称。当job存放在文件系统中时，你可以使用Kitchen.bat命令行来执行job，需要提供job的路径。通过命令行执行job后，你可以使用任务调度来定时执行任务。 Kettle的参数试用可以参考以下命令行示例： - 当job存放在资源库中时，使用Kitchen.bat命令行执行job：Kitchen.bat -rep kettle -user admin -pass admin -job job名 - 当job存放在文件系统中时，使用Kitchen.bat命令行执行job：Kitchen.bat -norep -file user -transfer -job.kjb

springboot整合kettle

### 回答1： Spring Boot是一个快速开发框架，而Kettle是一个强大的ETL工具。将它们整合在一起可以实现数据的快速导入和导出。 首先，需要在pom.xml文件中添加Kettle的依赖： <dependency> <groupId>org.pentaho</groupId> <artifactId>kettle-core</artifactId> <version>8.3..-371</version> </dependency> 然后，在Spring Boot的配置文件中添加Kettle的配置： kettle: home: /opt/kettle repository: /opt/kettle/repo 其中，kettle.home是Kettle的安装目录，kettle.repository是Kettle的资源库目录。 接下来，可以在Spring Boot的代码中使用Kettle的API来实现数据的导入和导出。例如： @Autowired private KettleEnvironment kettleEnvironment; public void importData() throws KettleException { kettleEnvironment.init(); KettleEnvironment.setExecutionConfiguration(null); TransMeta transMeta = new TransMeta("/opt/kettle/trans/import.ktr"); Trans trans = new Trans(transMeta); trans.execute(null); trans.waitUntilFinished(); } public void exportData() throws KettleException { kettleEnvironment.init(); KettleEnvironment.setExecutionConfiguration(null); JobMeta jobMeta = new JobMeta("/opt/kettle/job/export.kjb", null); Job job = new Job(null, jobMeta); job.start(); job.waitUntilFinished(); } 以上代码分别实现了数据的导入和导出，其中import.ktr和export.kjb是Kettle的转换和作业文件。 最后，需要注意的是，Kettle的API在使用时需要先初始化Kettle环境，否则会报错。因此，在Spring Boot的启动类中需要添加以下代码： @SpringBootApplication public class Application implements CommandLineRunner { @Autowired private KettleEnvironment kettleEnvironment; public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(Application.class, args); } @Override public void run(String... args) throws Exception { kettleEnvironment.init(); } } 这样，就完成了Spring Boot整合Kettle的配置和使用。 ### 回答2： Kettle是一个ETL（Extract, Transform, Load）工具，也是PDI（Pentaho Data Integration）的核心组件之一。Spring Boot是一个流行的开发框架，它可以大大简化应用程序的开发过程。Spring Boot和Kettle是两个不同的工具，但是它们可以很好地整合在一起，让开发人员更容易地实现数据处理任务。 下面是Spring Boot整合Kettle的几个关键步骤： 1. 导入Kettle依赖 在Spring Boot项目的pom.xml文件中，添加Kettle的依赖。可以在Maven中央仓库中找到这些依赖项，例如： <dependency> <groupId>org.pentaho</groupId> <artifactId>kettle-core</artifactId> <version>9.1.0.0-324</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.pentaho</groupId> <artifactId>kettle-ui-swt</artifactId> <version>9.1.0.0-324</version> </dependency> 2. 配置Kettle 在Spring Boot项目的配置文件中，添加Kettle的相关配置。例如，可以设置Kettle的安装路径、数据库连接信息等。以下是一个示例配置： kettle.home=C:/kettle kettle.db.driver=org.postgresql.Driver kettle.db.url=jdbc:postgresql://localhost/test kettle.db.user=postgres kettle.db.pass=password kettle.db.schema=public 3. 编写Kettle任务 在Spring Boot项目中，可以编写Kettle任务。可以使用Kettle自带的设计器（Spoon）创建任务，也可以使用代码编写任务。以下是一个示例任务： <transformation> <info> <name>example_transform</name> </info> <step> <name>input</name> <type>TextFileInput</type> <description>Read input text file</description> <filename>input.txt</filename> <delimiter>,</delimiter> <enclosure>"</enclosure>
Y
<lazy_conversion>Y</lazy_conversion> <dateFormatLenient>Y</dateFormatLenient> <dateFormatLocale></dateFormatLocale> </step> <step> <name>cleanse</name> <type>FilterRows</type> <description>Cleanse invalid data</description> <condition>NOT( [field1] IS NULL OR [field2] IS NULL )</condition> </step> <step> <name>output</name> <type>TextFileOutput</type> <description>Write output text file</description> <filename>output.txt</filename> <delimiter>,</delimiter> <enclosure>"</enclosure>
Y
<splitEvery>-1</splitEvery> </step> <hop> <from>input</from> <to>cleanse</to> </hop> <hop> <from>cleanse</from> <to>output</to> </hop> </transformation> 4. 执行Kettle任务 在Spring Boot项目中，可以使用Kettle的Java API执行任务。以下是一个示例代码： @Configuration public class KettleConfig { @Autowired private Environment env; @Bean public KettleEnvironment kettleEnvironment() throws KettleException { KettleEnvironment.init(); return KettleEnvironment.getInstance(); } @Bean public DatabaseMeta databaseMeta() { String driver = env.getProperty("kettle.db.driver"); String url = env.getProperty("kettle.db.url"); String user = env.getProperty("kettle.db.user"); String pass = env.getProperty("kettle.db.pass"); String schema = env.getProperty("kettle.db.schema"); DatabaseMeta dbMeta = new DatabaseMeta(); dbMeta.setDatabaseType("PostgreSQL"); dbMeta.setAccessType(DatabaseMeta.TYPE_ACCESS_JNDI); dbMeta.setName("test"); dbMeta.addExtraOption("INITIAL_POOL_SIZE", "10"); dbMeta.addExtraOption("MAXIMUM_POOL_SIZE", "100"); dbMeta.setJdbcDriver(driver); dbMeta.setDBName(url); dbMeta.setUsername(user); dbMeta.setPassword(pass); dbMeta.setPreferredSchemaName(schema); return dbMeta; } @Bean public Trans trans(DatabaseMeta databaseMeta) throws KettleException { KettleEnvironment.init(); TransMeta transMeta = new TransMeta("example_transform.ktr"); transMeta.setUsingUniqueConnections(true); transMeta.setMetaStore(KettleUtil.getMetaStore()); Trans trans = new Trans(transMeta); trans.setLogLevel(LogLevel.BASIC); trans.setMetaStore(KettleUtil.getMetaStore()); trans.setDatabaseMeta(databaseMeta); return trans; } } 5. 监控任务执行 在Spring Boot项目中，可以编写代码来监控Kettle任务的执行情况，并生成相应的日志。可以使用Kettle的日志功能来记录任务执行过程中的错误和警告信息。以下是一个示例代码： @Autowired private Trans trans; public void execute() throws KettleException { trans.execute(null); Result result = trans.getResult(); String status = result != null && result.getNrErrors() == 0 ? "SUCCESS" : "FAILED"; log.info("Kettle job execution {}.", status); if (result != null && result.getNrErrors() > 0) { for (LogMessage message : result.getLogChannel().getLogBuffer() ) { if (message.isError()) { log.error(message.getMessage()); } else if ( message.isWarning() ) { log.warn( message.getMessage() ); } else { log.info( message.getMessage() ); } } } } 总之，Spring Boot和Kettle的整合可以极大地简化数据处理任务的开发流程。通过采用Kettle的ETL工具和Spring Boot的开发框架，开发人员可以更加高效地处理数据。同时，Kettle的强大功能也可以为Spring Boot项目提供更加丰富和灵活的数据处理能力。 ### 回答3： 随着数据量的不断增长，数据处理变得越来越重要，kettle是一款著名的数据处理工具，可以用于数据清洗、转换、集成等多种操作。而SpringBoot作为一款开发框架，充分发挥其快速开发的优势，简化了应用程序的配置和部署过程，也受到了众多Java开发者的追捧。因此，SpringBoot整合Kettle就成为了一种趋势。 SpringBoot和Kettle整合的优点： （1）Kettle具有独立的编写、组装和执行ETL任务的能力，在大数据处理和企业数据仓库建设中使用广泛。这使得Kettle对于大规模数据处理来说是必不可少的。而SpringBoot作为一款快速开发的框架，能够简化开发流程，提高开发效率。 （2）Kettle支持的数据源和目标可以是各种数据库、CSV、XML等等，SpringBoot能够方便的处理数据源，和Kettle完美结合，可以轻松地完成ETL工作流的设计、发布和操作，从而实现数据的整合、转换和清洗。 （3）SpringBoot整合Kettle过程中，可以使用Spring Security，对于Kettle执行作业等操作进行权限访问控制，有效地保护数据安全。 SpringBoot整合Kettle的具体实现： （1）首先，需要在Maven中添加SpringBoot和Kettle的相关依赖： <dependency> <groupId>org.pentaho</groupId> <artifactId>kettle-core</artifactId> <version>9.1.0.0-324</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.pentaho</groupId> <artifactId>kettle-engine</artifactId> <version>9.1.0.0-324</version> </dependency> （2）其次，可以使用Kettle自带的Job和Transformation的API，通过编写Java代码实现Kettle的操作、执行等功能。 （3）如果要实现数据源的多样化，可以使用Spring Data，通过配置数据源的方式，实现与不同数据库的数据交互。 （4）为了防止数据的泄露，可以使用Spring Security来保护Kettle的资源，并控制用户权限。 总之，通过SpringBoot整合Kettle，能够实现快速开发、方便部署、易于维护等优点，实现数据清洗、转换、整合等多种操作，满足企业业务需求。

kettle 安装 部署

对于 Kettle（也称为 Pentaho Data Integration），您可以按照以下步骤进行安装和部署： 1. 下载 Kettle：您可以从 Pentaho 官方网站（https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/）或者官方 GitHub 仓库（https://github.com/pentaho/pentaho-kettle/releases）下载最新版本的 Kettle。 2. 解压缩文件：将下载的文件解压缩到您选择的目录中。 3. 配置 Java 环境：确保您的计算机上已经安装了 Java 运行时环境（JRE）或者 Java 开发工具包（JDK），并设置了正确的 Java 环境变量。 4. 启动 Kettle：进入解压缩后的 Kettle 目录，找到 spoon.sh（Linux / macOS）或 spoon.bat（Windows）文件，并执行它以启动 Kettle 客户端。 5. 连接到数据库：在 Kettle 客户端中，创建一个新的转换或作业，并配置数据库连接。您可以通过添加数据库连接信息来连接到所需的数据库。 6. 开始使用 Kettle：使用 Kettle 的图形化界面，您可以创建数据转换和作业，定义数据流和处理逻辑等。Kettle 提供了丰富的组件和功能，可帮助您进行数据集成、转换和清洗等操作。 请注意，这只是一个简单的安装和部署过程概述。根据您的操作系统和实际需求，可能会有一些特定的步骤或配置。建议您查阅 Kettle 官方文档或社区支持资源，以获取更详细的指导和帮助。

kettle用java脚本

Kettle 是一种用于 ETL（Extract, Transform, Load）的开源工具，它可以在数据仓库和业务智能方面发挥作用。你可以使用 Java 脚本来执行 Kettle 中的转换和作业。 首先，确保你已经安装了 Kettle，然后按照以下步骤来使用 Java 脚本执行 Kettle 转换： 1. 创建一个新的 Java 项目，并将 Kettle 的相关 JAR 文件添加到项目的依赖中。你可以在 Kettle 的安装目录中找到这些 JAR 文件。 2. 在 Java 代码中导入 Kettle 的相关类： java import org.pentaho.di.core.KettleEnvironment; import org.pentaho.di.core.exception.KettleException; import org.pentaho.di.trans.Trans; 3. 在代码中初始化 Kettle 环境： java KettleEnvironment.init(); 4. 加载 Kettle 转换定义文件： java Trans trans = new Trans("path_to_transformation_file.ktr"); 确保将 "path_to_transformation_file.ktr" 替换为你实际的转换定义文件路径。 5. 执行 Kettle 转换： java trans.execute(null); trans.waitUntilFinished(); 6. 检查转换是否成功完成： java if (trans.getErrors() > 0) { System.out.println("转换执行出错！"); } 这样，你就可以使用 Java 脚本来执行 Kettle 转换了。记得根据实际情况进行适当的异常处理和资源释放。

kettle rest接口调用

Kettle 是一款开源的数据集成工具，支持通过 REST 接口进行调用。它提供了一组 RESTful API，可以用于执行转换（Transformation）和作业（Job）。 要使用 Kettle 的 REST 接口进行调用，您需要了解以下几个关键概念： 1. 转换（Transformation）：表示数据处理的流程。它由一系列的步骤（Steps）组成，每个步骤执行特定的数据处理操作。 2. 作业（Job）：表示一组转换和其他控制逻辑的组合，用于实现更复杂的工作流程。 3. 转换和作业的定义文件：转换使用 .ktr 文件进行定义，作业使用 .kjb 文件进行定义。 下面是使用 Kettle REST API 进行转换和作业调用的一般步骤： 1. 构建请求：根据 API 文档，构建包含必要参数和请求体的 HTTP 请求。 2. 发送请求：使用 HTTP 客户端库发送请求到 Kettle 的 REST 接口。 3. 处理响应：解析服务器返回的响应，获取需要的信息。 以下是一些常见的 Kettle REST API 调用示例： - 执行转换：使用 POST 请求发送转换定义文件（.ktr 文件）到 /kettle/executeTrans 接口。 - 执行作业：使用 POST 请求发送作业定义文件（.kjb 文件）到 /kettle/executeJob 接口。 - 获取转换或作业的状态：使用 GET 请求访问 /kettle/status 接口，并提供转换或作业的 ID。 - 获取转换或作业的日志：使用 GET 请求访问 /kettle/log 接口，并提供转换或作业的 ID。 请注意，具体的 API 调用方式和参数取决于您使用的 Kettle 版本和配置。建议查阅 Kettle 的官方文档或相关资源，以获取更详细的信息和示例代码。 希望这些信息对您有所帮助！如果您有任何进一步的问题，请随时提问。

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141社交网络中的信息完整性保护摘要路易斯·加西亚-普埃约Facebook美国门洛帕克lgp@fb.com贝尔纳多·桑塔纳·施瓦茨Facebook美国门洛帕克bsantana@fb.com萨曼莎·格思里Facebook美国门洛帕克samguthrie@fb.com徐宝轩Facebook美国门洛帕克baoxuanxu@fb.com信息渠道。这些网站促进了分发，Facebook和Twitter等社交媒体平台在过去十年中受益于大规模采用，反过来又助长了传播有害内容的可能性，包括虚假和误导性信息。这些内容中的一些通过用户操作（例如共享）获得大规模分发，以至于内容移除或分发减少并不总是阻止其病毒式传播。同时，社交媒体平台实施解决方案以保持其完整性的努力通常是不透明的，导致用户不知道网站上发生的任何完整性干预。在本文中，我们提出了在Facebook News Feed中的内容共享操作中添加现在可见的摩擦机制的基本原理，其设计和实现挑战，以�

fluent-ffmpeg转流jsmpeg

以下是使用fluent-ffmpeg和jsmpeg将rtsp流转换为websocket流的示例代码： ```javascript const http = require('http'); const WebSocket = require('ws'); const ffmpeg = require('fluent-ffmpeg'); const server = http.createServer(); const wss = new WebSocket.Server({ server }); wss.on('connection', (ws) => { const ffmpegS

Python单选题库(2).docx

Python单选题库(2) Python单选题库(2)全文共19页，当前为第1页。Python单选题库(2)全文共19页，当前为第1页。Python单选题库 Python单选题库(2)全文共19页，当前为第1页。 Python单选题库(2)全文共19页，当前为第1页。 Python单选题库 一、python语法基础 1、Python 3.x 版本的保留字总数是 A.27 B.29 C.33 D.16 2.以下选项中，不是Python 语言保留字的是 A while B pass C do D except 3.关于Python 程序格式框架，以下选项中描述错误的是 A Python 语言不采用严格的"缩进"来表明程序的格式框架 B Python 单层缩进代码属于之前最邻近的一行非缩进代码，多层缩进代码根据缩进关系决定所属范围 C Python 语言的缩进可以采用Tab 键实现 D 判断、循环、函数等语法形式能够通过缩进包含一批Python 代码，进而表达对应的语义 4.下列选项中不符合Python语言变量命名规则的是 A TempStr B I C 3_1 D _AI 5.以下选项中

利用脑信号提高阅读理解的信息检索模型探索

380∗→利用脑信号更好地理解人类阅读理解叶紫怡1、谢晓辉1、刘益群1、王志宏1、陈雪松1、张敏1、马少平11北京国家研究中心人工智能研究所计算机科学与技术系清华大学信息科学与技术学院，中国北京yeziyi1998@gmail.com，xiexh_thu@163.com，yiqunliu@tsinghua.edu.cn，wangzhh629@mail.tsinghua.edu.cn，，chenxuesong1128@163.com，z-m@tsinghua.edu.cn， msp@tsinghua.edu.cn摘要阅读理解是一个复杂的认知过程，涉及到人脑的多种活动。然而，人们对阅读理解过程中大脑的活动以及这些认知活动如何影响信息提取过程知之甚少此外，随着脑成像技术（如脑电图（EEG））的进步，可以几乎实时地收集大脑信号，并探索是否可以将其用作反馈，以促进信息获取性能。在本文中，我们精心设计了一个基于实验室的用户研究，以调查在阅读理解过程中的大脑活动。我们的研究结果表明，不同类型�

结构体指针强制类型转换是什么意思？

结构体指针强制类型转换是指将一个结构体指针强制转换为另一个结构体指针类型，以便对其进行操作。这种转换可能会导致一些错误，因为结构体的数据成员在内存中的重新分配可能会导致内存对齐问题。下面是一个示例代码，演示了如何进行结构体指针强制类型转换： ```c struct person { char name[20]; int age; }; struct student { char name[20]; int age; int grade; }; int main() { struct person p = {"Tom", 20}; s

局域网网络安全设计.doc

xx学院 计算机工程技术学院(软件学院) 毕 业 设 计 " " "题目： 局域网网络安全设计 " "专业： " " "学生姓名： "学号： " "大一班级： "大三班级： " "指导教师姓名： "职称： " 2017年 3月 25日 xx学院计算机工程技术学院 计算机网络技术 专业毕业设计任务书 填表日期： 2017 年 3 月 25 日 "项目名 "局域网网络安全设计 " "学生 " "学生号 " "联系电" " "姓名 " " " "话 " " "指导 " "单位 " "联系电" " "教师 " " " "话 " " "项目 " " "简介 "本项目模拟某企业的局域网内部网络，运用一些网络技术，加上网络安" " "全设备，从而使该企业的局域网网络处于相对安全的局面。 " "设 "目标： " "计 "模拟某企业的局域网内部网络，实现企业局域网内部网络的安全，防止" "任 "非法设备接入内网并将其阻断 " "务 "配置防火墙的安全策略，防止来自外部网络的侵害 " "、 "3.允许内部主机能够访问外网 " "目 "计划： " "标 "确定设计的选题，明确具体的研究方向 " "与 "查阅相关的技术文献，并通过实验检验选题的可行性 " "计 "起草设计论文的主要内容，撰写设计文档 " "划 "初稿交由指导老师审阅 " " "修改完善设计文档，完成设计任务 " "指导教师评语： " " " " " "指导教师评分： " " " "指导教师签名： " "年 月 日 " "答辩专家组对毕业设计答辩评议及成绩评定： " " " " " " " "答辩组长： （签章） " " " " " "年 月 日 " "学院毕业审核意见： " " " " " "院长： （签章） " "年 月 日 " 局域网网络安全设计 摘 要 近几年来，Internet技术日趋成熟，已经开始了从以提供和保证网络联通性为主要目 标的第一代Internet技术向以提供网络数据信息服务为特征的第二代Internet技术的过 渡。这些都促使了计算机网络互联技术迅速的大规模使用。众所周知，作为全球使用范 围最大的信息网，Internet自身协议的开放性极大地方便了各种计算机连网，拓宽了共 享资源。但是，由于在早期网络协议设计上对安全问题的忽视，以及在管理和使用上的 无政府状态，逐渐使Internet自身安全受到严重威胁，与它有关的安全事故屡有发生。 网络安全的威胁主要表现在：非授权访问，冒充合法用户，破坏数据完整性，干扰系统 正常运行，利用网络传播病毒，线路窃听等方面。因此本论文为企业构架网络安全体系 ，主要运用vlan划分、防火墙技术、病毒防护等技术，来实现企业的网络安全。 关键词：端口安全，网络，安全，防火墙，vlan II Abstract In recent years, Internet technology has matured, has begun to provide and guarantee from the network connectivity as the main target of the first generation of Internet technology to provide network data services for the characteristics of the second generation of Internet technology transition. These all contributed to the rapid computer networking technology of large- scale use. As we all know, the world's largest information network use of, Internet openness of their agreement greatly facilitate a variety of computer networking to broaden the sharing of resources. However, in the early design of network protocols on security issues of neglect, as well as in management and use of the anarchy, the Internet increasingly serious threat to their security, and its related security incidents happened quite frequently. Netw