Kettle的安装及简单使用

一、kettle概述

1、什么是kettle

Kettle是一款开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。

2、Kettle工程存储方式

（1）以XML形式存储

（2）以资源库方式存储(数据库资源库和文件资源库)

3、Kettle的两种设计

4、Kettle的组成

5、kettle特点

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二、kettle安装部署和使用

Windows下安装

（1）概述

在实际企业开发中，都是在本地环境下进行kettle的job和Transformation开发的，可以在本地运行，也可以连接远程机器运行

（2）安装步骤

1、安装jdk

2、下载kettle压缩包，因kettle为绿色软件，解压缩到任意本地路径即可

3、双击Spoon.bat，启动图形化界面工具，就可以直接使用了

案例1：MySQL to MySQL

把stu1的数据按id同步到stu2，stu2有相同id则更新数据

1、在mysql中创建testkettle数据库，并创建两张表

create database testkettle;

use testkettle;

create table stu1(id int,name varchar(20),age int);

create table stu2(id int,name varchar(20));

2、往两张表中插入一些数据

insert into stu1 values(1001,'zhangsan',20),(1002,'lisi',18), (1003,'wangwu',23);

insert into stu2 values(1001,'wukong');

在data-integration\lib文件下添加mysql驱动

3、把pdi-ce-8.2.0.0-342.zip文件拷贝到win环境中指定文件目录，解压后双击Spoon.bat，启动图形化界面工具，就可以使用了

主界面：

在kettle中新建转换--->输入--->表输入-->表输入双击

在数据库连接栏目点击新建，填入mysql相关配置，并测试连接

建立连接后，选择刚刚建好的连接，填入SQL，并预览数据：

以上说明stu1的数据输入ok的，现在我们需要把输入stu1的数据同步到stu2输出的数据(ctrl+shift进行连线)

注意：拖出来的线条必须是深灰色才关联成功，若是浅灰色表示关联失败

转换之前，需要做保存

执行成功之后，可以在mysql查看，stu2的数据

mysql> select * from stu2;
+------+----------+
| id   | name     |
+------+----------+
| 1001 | zhangsan |
| 1002 | lisi     |
| 1003 | wangwu   |
+------+----------+
3 rows in set (0.00 sec)

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案例2：使用作业执行上述转换，并且额外在表stu2中添加一条数据

1、新建一个作业

2、按图示拉取组件

3、双击Start编辑Start

4、双击转换，选择案例1保存的文件

5、在mysql的stu1中插入一条数据，并将stu2中id=1001的name改为wukong

mysql> insert into stu1 values(1004,'stu1',22);
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

mysql> update stu2 set name = 'wukong' where id = 1001;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

6、双击SQL脚本编辑

7、加上Dummy，如图所示：

8、保存并执行

9、在mysql数据库查看stu2表的数据

mysql> select * from stu2;
+------+----------+
| id   | name     |
+------+----------+
| 1001 | zhangsan |
| 1002 | lisi     |
| 1003 | wangwu   |
| 1004 | stu1     |
| 1005 | kettle   |
+------+----------+
5 rows in set (0.00 sec)

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案例3：将hive表的数据输出到hdfs

1、因为涉及到hive和hbase的读写，需要修改相关配置文件

修改解压目录下的data-integration\plugins\pentaho-big-data-plugin下的plugin.properties，设置active.hadoop.configuration=hdp26，并将如下配置文件拷贝到data-integration\plugins\pentaho-big-data-plugin\hadoop-configurations\hdp26下

指定需要读取的configuration文件是谁

2、启动hadoop集群、hiveserver2服务

3、进入hive shell，创建kettle数据库，并创建dept、emp表

create database kettle;

use kettle;

CREATE TABLE dept(
    deptno int,
    dname string,
    loc string
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';

CREATE TABLE emp(
    empno int,
    ename string,
    job string,
    mgr int,
    hiredate string,
    sal double,
    comm int,
    deptno int
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';

4、插入数据

insert into dept values(10,'accounting','NEW YORK'),(20,'RESEARCH','DALLAS'),(30,'SALES','CHICAGO'),(40,'OPERATIONS','BOSTON');

insert into emp values(7369,'SMITH','CLERK',7902,'1980-12-17',800,NULL,20),(7499,'ALLEN','SALESMAN',7698,'1980-12-17',1600,300,30),(7521,'WARD','SALESMAN',7698,'1980-12-17',1250,500,30),(7566,'JONES','MANAGER',7839,'1980-12-17',2975,NULL,20);

5、按下图建立流程图

• 表输入

• 表输入2

• 排序记录

• 记录集连接

• 字段选择

• 文本文件输出(设置最小宽度)

6、保存并运行查看hdfs

• 运行

• 查看HDFS文件

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案例4：读取hdfs文件并将sal大于1000的数据保存到hbase中

1、在HBase中创建一张people表

hbase(main):004:0> create 'people','info'

2、按下图建立流程图

• 文本文件输入

• 设置过滤记录

• 设置HBase output

  编辑hadoop连接，并配置zookeeper地址

• 执行转换

• 查看hbase people表的数据

  scan 'people'
  

  注意：若报错没有权限往hdfs写文件，在Spoon.bat中第119行添加参数

  "-DHADOOP_USER_NAME=root" "-Dfile.encoding=UTF-8"

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标签：stu2,kettle,简单,int,Kettle,stu1,mysql,安装,id
来源： https://www.cnblogs.com/atao-BigData/p/16398868.html