Linux环境下详细部署Kettle作业与定时运行
4星 · 超过85%的资源 需积分: 32 43 浏览量
更新于2024-09-14
8
收藏 475KB DOCX 举报
"这篇文章主要介绍了如何在Linux环境下部署Kettle,包括从Windows向Linux迁移增量数据导入作业的详细步骤,以及使用Kettle进行自动化任务调度的方法。"
在Linux上部署Kettle,首先需要确保在Windows环境中已经准备好所有的Kettle作业(.kjb)和转换(.ktr)文件。这些文件是Kettle数据集成工具中的核心元素,用于定义数据处理流程。在创建和测试好作业和转换后,可以开始部署到Linux服务器。
在Linux部署Kettle的步骤如下:
1. **设置环境**:确保Linux服务器上已安装Java Development Kit (JDK),并正确配置了环境变量。这通常是通过修改`~/.bashrc`或`~/.bash_profile`文件来完成的。
2. **文件传输**:使用文件传输工具,如PSFTP,将Windows下的.kjb和.ktr文件上传到Linux服务器的指定目录,例如`/home/ubuntu/`。
3. **解压Kettle**:通过`wget`下载Kettle的社区版(PDI Community Edition)的归档文件,如`pdi-ce-4.3.0-stable.tar.gz`。然后使用`tar`命令解压,这将生成一个名为`data-integration`的目录,即Linux版本的Kettle。
4. **移动作业和转换**:将.kjb和.ktr文件复制到你想运行Kettle作业的目录,例如`/mnt/kettle`。可以使用`cp`命令完成此操作。
5. **创建脚本**:在`/mnt/kettle`目录下,创建一个shell脚本(如`test.sh`)和一个日志文件(如`display.log`),用于执行Kettle作业和记录输出。使用`vi`编辑器编写`test.sh`,内容应包含Kettle的`kitchen.sh`命令行执行你的作业,例如:`/home/ubuntu/data-integration/kitchen.sh -file=/mnt/kettle/my_job.kjb`。
6. **赋予权限**:为`test.sh`和`display.log`文件添加执行和写入权限,以确保脚本能顺利运行。使用`chmod`命令分别对两个文件进行设置,如`chmod a+x test.sh`和`chmod a+w display.log`。
7. **设置定时任务**:利用Linux的`crontab`命令来配置定时任务。通过`crontab -e`进入定时任务编辑模式,根据需要添加一条定时执行`test.sh`的规则。例如,如果你希望每天凌晨1点运行作业,可以添加`0 1 * * * /mnt/kettle/test.sh >> /mnt/kettle/display.log 2>&1`。
8. **保存并退出**:在`vi`编辑器中,按`Esc`键,然后输入`:wq!`保存并退出。如果不打算保存改动,可以输入`:q!`直接退出。
以上步骤完成后,Kettle作业将在指定时间自动在Linux环境中执行,实现数据的增量导入。这种方法使得数据处理任务能够在无需人工干预的情况下按计划进行,极大地提高了效率和可靠性。记得定期检查`display.log`日志文件,以便了解作业的执行状态和可能出现的任何错误。
2018-06-29 上传
2023-03-16 上传
2021-10-11 上传
2021-12-10 上传
2019-11-27 上传
点击了解资源详情
h1l2q3f4
- 粉丝: 6
- 资源: 4
最新资源
- Android圆角进度条控件的设计与应用
- mui框架实现带侧边栏的响应式布局
- Android仿知乎横线直线进度条实现教程
- SSM选课系统实现:Spring+SpringMVC+MyBatis源码剖析
- 使用JavaScript开发的流星待办事项应用
- Google Code Jam 2015竞赛回顾与Java编程实践
- Angular 2与NW.js集成:通过Webpack和Gulp构建环境详解
- OneDayTripPlanner:数字化城市旅游活动规划助手
- TinySTM 轻量级原子操作库的详细介绍与安装指南
- 模拟PHP序列化:JavaScript实现序列化与反序列化技术
- ***进销存系统全面功能介绍与开发指南
- 掌握Clojure命名空间的正确重新加载技巧
- 免费获取VMD模态分解Matlab源代码与案例数据
- BuglyEasyToUnity最新更新优化:简化Unity开发者接入流程
- Android学生俱乐部项目任务2解析与实践
- 掌握Elixir语言构建高效分布式网络爬虫