Kettle数据处理全攻略：转换、步骤详解

"kettle 详细使用手册" Kettle，也称为 Pentaho Data Integration (PDI)，是一款强大的ETL（Extract, Transform, Load）工具，主要用于数据的抽取、转换和加载，以支持数据仓库和大数据处理项目。它提供了丰富的数据处理组件，包括Job和转换，用于实现数据的采集、转换、导入、导出等多种功能。 1. **变量**：在Kettle中，变量是全局性的，可以在整个工作流或转换中使用，用于存储和传递数据。它们可以被不同步骤共享，增加了灵活性和可复用性。 2. **Job和转换**：Job是Kettle中的高级流程，由一系列相互关联的转换和控制结构组成，如条件分支、循环等。转换则专注于单一的数据处理任务，由多个步骤（Steps）按照特定顺序执行。Job可以调用转换，而转换也可以嵌套在Job中，形成复杂的工作流程。 3. **转换**：转换中的每个步骤都有特定的功能，例如数据读取、清洗、转换、写入等。步骤之间通过连线表示数据流的方向。连线的颜色代表不同的数据流动状态，例如错误、正常等。 4. **步骤类型**：Kettle支持多种数据输入和输出步骤，例如： - 文本文件输入和输出：处理文本文件数据。 - 表输入和输出：从关系型数据库中读取或写入数据。 - 获取系统信息：获取运行环境的信息。 - 生成记录：用于创建指定数量的空白记录。 - Cube输入：处理多维数据。 - Excel输入和输出：处理Excel文件。 - XML输入和输出：处理XML文件。 - 获取文件名和行数：获取文件相关信息。 - 数据库查询和存储过程调用：执行SQL语句或数据库操作。 - 字段选择、过滤、排序：数据预处理操作。 - 序列化、去重、分组统计：数据管理操作。 - JavaScript值、执行SQL语句：允许自定义脚本和数据库操作。 - 映射（子转换）：将一个转换嵌入另一个转换中，用于复用和模块化。 5. **控制流和数据流**：Kettle中的Job和转换不仅处理数据，还包含控制流元素，如决策、循环、跳过等，可以根据业务规则控制数据处理流程。 6. **数据库连接**：Kettle支持多种数据库，可以配置并保存数据库连接信息，方便在不同步骤中使用。 7. **数据处理组件**：从简单的数据过滤到复杂的字段计算，Kettle提供了大量的内置组件来满足各种数据处理需求。例如，字段选择用于选择或排除字段，计算器可以进行字段计算，行转列和列转行用于数据结构的转换，值映射用于字段值的替换，等等。 8. **性能优化**：Kettle还提供了如合并记录、排序合并、聚合记录等功能，用于优化数据处理效率，尤其是在处理大量数据时。 9. **与其他系统的集成**：Kettle可以通过HTTP客户端、Web服务器查询等方式与其他系统交互，支持实时数据处理和集成。 10. **异常处理**：例如Abort步骤用于在遇到特定条件时中断流程，而被冻结的步骤（BlockingStep）和记录关联（Cartesian Output）则用于处理特定的数据流控制和关联问题。 Kettle是一个功能全面且强大的ETL工具，其丰富的组件和灵活的工作流程设计使得数据处理变得简单易行，无论是在小型项目还是大型企业级应用中都能发挥重要作用。