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kettle使用

作者:互联网

kettle入门实战

kettle入门实战

Gavin

 

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

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4、Kettle的组成

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5、kettle特点

 


二、kettle安装部署和使用

1、 kettle安装地址(官网地址

https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855

下载地址:https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/

资料下载:

链接:https://pan.baidu.com/s/149fBww3eiD7vLN2p2egCxg

提取码:gyhr

2、Windows下安装使用

(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

安装jdk

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

双击Spoon.bat,启动图形化界面工具,就可以直接使用了

3、案例1

案例一 把stu1的数据按id同步到stu2,stu2有相同id则更新数据

(1)在mysql中创建两张表

mysql> create database kettle;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> use kettle;
Database changed

mysql> create table stu1(id int,name varchar(20),age int);
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

mysql> create table stu2(id int,name varchar(20));
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

(2)往两张表中插入一些数据

mysql> insert into stu1 values(1001,'zhangsan',20),(1002,'lisi',18), (1003,'wangwu',23);
Query OK, 3 rows affected (0.05 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> insert into stu2 values(1001,'wukong');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

(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

 

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在kettle中新建转换--->输入--->表输入-->表输入双击

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在数据库连接栏目点击新建

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以上错误说明,少了mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar

解决方法:

在data-integration\lib文件下添加mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar

再重启,再次操作

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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

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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

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转换之前,需要做保存

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之后,在mysql查看,stu2的数据,注意(自己转换都是改成N)

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

若:改动

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//查出来的数据有所变动
mysql> select * from stu2;
+------+----------+
| id   | name     |
+------+----------+
| 1001 | zhangsan |
| 1002 | lisi     |
| 1003 | wangwu   |
+------+----------+
3 rows in set (0.00 sec)

4、案例2:使用作业执行上述转换,并且额外在表student2中添加一条数据

(1)新建一个作业

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(2) 按图示拉取组件

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(3)双击Start编辑Start

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(4)双击转换,选择案例1保存的文件

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(5)双击SQL,编辑SQL语句,先在mysql的kettle数据库中插入一条数据

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

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之后,加上Dummy,如图所示:

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之后,必须保存,不然不会生效

接下来,我们就可以执行了

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再次,在mysql数据库查看,有数据了

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

5、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

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(2)启动hdfs,yarn,hbase集群的所有进程,启动hiveserver2服务

[root@hadoop1 ~]# /opt/module/hadoop-2.7.2/sbin/start-all.sh
开启HBase前启动Zookeeper
[root@hadoop1 ~]# /opt/module/hbase-1.3.1/bin/start-hbase.sh
[root@hadoop1 ~]# /opt/module/hive/bin/hiveserver2

(3)进入beeline,查看10000端口开启情况

[root@hadoop1 ~]# /opt/module/hive/bin/beeline
Beeline version 1.2.1 by Apache Hive
beeline> !connect jdbc:hive2://hadoop1.x:10000(回车)
Connecting to jdbc:hive2://hadoop1.x:10000
Enter username for jdbc:hive2://hadoop1.x:10000: root(输入root)
Enter password for jdbc:hive2://hadoop1.x:10000:(直接回车)
Connected to: Apache Hive (version 1.2.1)
Driver: Hive JDBC (version 1.2.1)
Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
0: jdbc:hive2://hadoop1.x:10000>(到了这里说明成功开启10000端口)

(4)创建两张表dept和emp

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';

(5)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);

(6)按下图建立流程图

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(7)设置表输入,连接hive

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(8)设置排序属性

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(9)设置连接属性

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(10)设置字段选择

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(11)设置文件输出

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(12)保存并运行查看hdfs

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6、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中创建一张表用于存放数据

[root@hadoop1 ~]$ /opt/module/hbase-1.3.1/bin/hbase shell
hbase(main):004:0> create 'people','info'

(2)按下图建立流程图

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(3)设置文件输入,连接hdfs

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(4)设置过滤记录

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(5)设置HBase output

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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=atguigu" "-Dfile.encoding=UTF-8"


三、创建资源库

1、数据库资源库

数据库资源库是将作业和转换相关的信息存储在数据库中,执行的时候直接去数据库读取信息,很容易跨平台使用

1)点击右上角connect,选择Other Resporitory

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2) 选择Database Repository

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3) 建立新连接

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4) 填好之后,点击finish,会在指定的库中创建很多表,至此数据库资源库创建完成

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5) 连接资源库

默认账号密码为admin

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6) 将之前做过的转换导入资源库

(1)选择从xml文件导入

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(2)随便选择一个转换

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(3)点击保存,选择存储位置及文件名

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(4)打开资源库查看保存结果

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2、文件资源库

将作业和转换相关的信息存储在指定的目录中,其实和XML的方式一样

创建方式跟创建数据库资源库步骤类似,只是不需要用户密码就可以访问,跨

平台使用比较麻烦

1)选择connect

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2)点击add后点击Other Repositories

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3)选择File Repository

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4)填写信息

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四、 Linux下安装使用

1、单机

1)jdk安装

2)安装包上传到服务器,解压

注意:1. 把mysql驱动拷贝到lib目录下 \2. 将本地用户家目录下的隐藏目录C:\Users\自己用户名.kettle,整个上传到linux的家目录/home/MrZhou/下

3)运行数据库资源库中的转换:

[root@hadoop1 data-integration]$./pan.sh -rep=my_repo -user=admin -pass=admin -trans=stu1tostu2 -dir=/

参数说明:

-rep 资源库名称 -user 资源库用户名 -pass 资源库密码 -trans 要启动的转换名称 -dir 目录(不要忘了前缀 /)

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4)运行资源库里的作业:

记得把作业里的转换变成资源库中的资源

[root@hadoop1 data-integration]$./kitchen.sh -rep=repo1 -user=admin -pass=admin -job=jobDemo1 -logfile=./logs/log.txt -dir=/

参数说明: -rep - 资源库名 -user - 资源库用户名 -pass – 资源库密码 -job – job名 -dir – job路径 -logfile – 日志目录

 

2、 集群模式(了解)

1) 准备三台服务器,hadoop1.x作为Kettle主服务器,服务器端口号为8080,hadoop2.x和hadoop3.x作为两个子服务器,端口号分别为8081和8082。

2) 安装部署jdk

3) hadoop完全分布式环境搭建,并启动进程(因为要使用hdfs)

4) 上传解压kettle的安装包

5) 进到/opt/module/data-integration/pwd目录,修改配置文件

修改主服务器配置文件carte-config-master-8080.xml

<slaveserver>
    <name>master</name>
    <hostname>hadoop1.x</hostname>
    <port>8080</port>
    <master>Y</master>
    <username>cluster</username>
    <password>cluster</password>
  </slaveserver>

修改从服务器配置文件carte-config-8081.xml

 <masters>
    <slaveserver>
      <name>master</name>
      <hostname>hadoop102</hostname>
      <port>8080</port>
      <username>cluster</username>
      <password>cluster</password>
      <master>Y</master>
    </slaveserver>
  </masters>
  <report_to_masters>Y</report_to_masters>
  <slaveserver>
    <name>slave1</name>
    <hostname>hadoop2.x</hostname>
    <port>8081</port>
    <username>cluster</username>
    <password>cluster</password>
    <master>N</master>
  </slaveserver>

修改从配置文件carte-config-8082.xml

<masters>
    <slaveserver>
      <name>master</name>
      <hostname>hadoop102</hostname>
      <port>8080</port>
      <username>cluster</username>
      <password>cluster</password>
      <master>Y</master>
    </slaveserver>
  </masters>
  <report_to_masters>Y</report_to_masters>
  <slaveserver>
    <name>slave2</name>
    <hostname>hadoop3.x</hostname>
    <port>8082</port>
    <username>cluster</username>
    <password>cluster</password>
    <master>N</master>
  </slaveserver>

6) 分发整个kettle的安装目录,xsync data-integration

7) 启动相关进程,在hadoop1.x,hadoop2.x,hadoop3.x上执行

[root@hadoop1.x data-integration]# ./carte.sh hadoop1.x 8080
[root@hadoop2.x data-integration]#./carte.sh hadoop2.x 8081
[root@hadoop3.x data-integration]#./carte.sh hadoop3.x 8082

8) 访问web页面

http://hadoop1.x:8080

 


3、案例:读取hive中的emp表,根据id进行排序,并将结果输出到hdfs上

注意: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

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(1) 创建转换,编辑步骤,填好相关配置

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(2) 创建子服务器,填写相关配置,跟集群上的配置相同

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(3) 创建集群schema,选中上一步的几个服务器

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(4) 对于要在集群上执行的步骤,右键选择集群,选中上一步创建的集群schema

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(5) 创建Run Configuration,选择集群模式,直接运行

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五、调优

1、调整JVM大小进行性能优化,修改Kettle根目录下的Spoon脚本。

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参数参考:

-Xmx2048m:设置JVM最大可用内存为2048M。

-Xms1024m:设置JVM促使内存为1024m。此值可以设置与-Xmx相同,以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。

-Xmn2g:设置年轻代大小为2G。整个JVM内存大小=年轻代大小 + 年老代大小 + 持久代大小。持久代一般固定大小为64m,所以增大年轻代后,将会减小年老代大小。此值对系统性能影响较大,Sun官方推荐配置为整个堆的3/8。

-Xss128k:设置每个线程的堆栈大小。JDK5.0以后每个线程堆栈大小为1M,以前每个线程堆栈大小为256K。更具应用的线程所需内存大小进行调整。在相同物理内存下,减小这个值能生成更多的线程。但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的,不能无限生成,经验值在3000~5000左右。

2、 调整提交(Commit)记录数大小进行优化,Kettle默认Commit数量为:1000,可以根据数据量大小来设置Commitsize:1000~50000

3、尽量使用数据库连接池;

4、尽量提高批处理的commit size;

5、尽量使用缓存,缓存尽量大一些(主要是文本文件和数据流);

6、Kettle是Java做的,尽量用大一点的内存参数启动Kettle;

7、可以使用sql来做的一些操作尽量用sql;

Group , merge , stream lookup,split field这些操作都是比较慢的,想办法避免他们.,能用sql就用sql;

8、插入大量数据的时候尽量把索引删掉;

9、尽量避免使用update , delete操作,尤其是update,如果可以把update变成先delete, 后insert;

10、能使用truncate table的时候,就不要使用deleteall row这种类似sql合理的分区,如果删除操作是基于某一个分区的,就不要使用delete row这种方式(不管是deletesql还是delete步骤),直接把分区drop掉,再重新创建;

11、尽量缩小输入的数据集的大小(增量更新也是为了这个目的);

12、尽量使用数据库原生的方式装载文本文件(Oracle的sqlloader, mysql的bulk loader步骤)。

标签:资源库,mysql,root,kettle,使用,hadoop1,data
来源: https://www.cnblogs.com/root-123/p/16572124.html