在前一篇里介绍了ETL和Kettle的基本概念，内容偏重于理论。从本篇开始，让我们进入实践阶段。工欲善其事，必先利其器。既然我们要用Kettle构建Hadoop ETL应用，那么先要做的就是安装Kettle。本篇首先阐述选择安装环境所要考虑的因素，之后详细介绍Kettle的安装过程，最后说明Kettle配置文件、启动脚本和JDBC驱动管理。本专题后面的实践部分都是基于这里所安装的Kettle之上完成的。
Kettle作为用户规模最多的开源ETL工具，强大简洁的功能深受广大ETL从业者的欢迎。但kettle本身的调度监控功能却非常弱。Pentaho官方都建议采用crontab(Unix平台)和计划任务(Windows平台)来完成调度功能。所以大家在实施kettle作业调度功能的时候，通常采用以下几种方式：使用spoon程序来启动Job，使用crontab或计划任务，自主开发java程序来调用kettle的类库。
这样就算你可以入门了，我相信在不断的探索中你会有更多的心得的。在此也要提醒一点，KETTLE的性能可能会有不稳定的情况出现，所以注意保存你已经做过的东西。
本文描述在CentOS 7.2上安装和运行Kettle 8.3的步骤。
Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行， 数据抽取高效稳定。Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。
kettle 是纯 java 开发，开源的 ETL工具，用于数据库间的数据迁移 。可以在 Linux、windows、unix 中运行。有图形界面，也有命令脚本还可以二次开发。
Kettle是一款国外开源的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。中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。
ETL是EXTRACT（抽取）、TRANSFORM（转换）、LOAD（加载）的简称，实现数据从多个异构数据源加载到数据库或其他目标地址，是数据仓库建设和维护中的重要一环也是工作量较大的一块。当前知道的ETL工具有informatica, datastage,kettle,ETL Automation,sqoop,SSIS等等。这里我们聊聊kettle的学习吧（如果你有一定的kettle使用，推荐看看Pentaho Kettle解决方案，这里用kettle实践kimball的数据仓库理论）
ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于开发或者运维人员来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少，这里我们要学习的ETL工具就是Kettle！
kettle 3.2 曾经的版本号里仅仅有 variable 和 argument，kettle 3.2 中。又引入了 parameter 概念。variable 即environment variables（环境变量或全局变量）。即使是不同的转换它们也拥有相同的值；而argument（位置參数）和parameter（命名參数），能够映射为局部变量，仅仅针对一个特定的转换，比方像是限定结果集的大小和过滤条件。
博客上有很多关于PDI源码编译的文章，但大多版本较早，或是有些文件已经找不多，本博客基于2021年10月的PDI源码编译过程制作而成，并在编译过程中解决了对应的问题，解决方案放在博客最后。
Kettle简介：Kettle 是 PDI 以前的名称，PDI 的全称是Pentaho Data Integeration，Kettle 本意是水壶的意思，表达了数据流的含义。Kettle是一款国外开源的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。Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。作为Pentaho的一个重要组成部分，现在在国内项目应用上逐渐增多。
在linux系统下，如果下载并安装了应用程序，在启动时很有可能在键入它的名称时出现"command not found"的提示内容。如果每次都到安装目标文件夹内，找到可执行文件 来进行操作就太繁琐了，这种情况下就涉及到环境变量PATH的设置问题，而PATH的设置也是在linux下定制环境变量的一个组成部分。 环境变量配置的两个方法： 1）修改/etc/profile文件 推荐使用这种方法，因为所有用户的shell都有权使用这些环境变量，缺点是可能会给系统带来安全性问题。 这里是针对所有的用户的,所有的she
Kettle是一个Java编写的ETL工具，主作者是Matt Casters，2003年就开始了这个项目，最新稳定版为7.1。 2005年12月，Kettle从2.1版本开始进入了开源领域，一直到4.1版本遵守LGPL协议，从4.2版本开始遵守Apache Licence 2.0协议。 Kettle在2006年初加入了开源的BI公司Pentaho, 正式命名为：Pentaho Data Integeration，简称“PDI”。 自2017年9月20日起，Pentaho已经被合并于日立集团下的新公司： Hitachi Vantara。 总之，Kettle可以简化数据仓库的创建，更新和维护，使用Kettle可以构建一套开源的ETL解决方案。
在linux系统下，如果下载并安装了应用程序，在启动时很有可能在键入它的名称时出现”command not found”的提示内容。如果每次都到安装目标文件夹内，找到可执行文件
Kettle是国外免费的开源轻量级ETL工具，是基于Java语言开发的，可以在Windows.Linux,UNIX系统上运行，且绿色不需安装，可用于各种数据库之间的连接。
Hitachi Data Systems于2017年改名为Hitachi Vantara 了.
答：ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少，这里我要学习的ETL工具是Kettle！
carte是由kettle所提供的web server的程序， carte也被叫做子服务器（slave） 在kettle调用集群（cluster）来进行分布式分发、处理任务的时候，
输出如下，缺省的集群名称为elasticsearch，已经启动一个名为“yO9AEg-”的节点。
网络上有不少Kettle的文章，但实际上都大同小异，都是些非常基础的文章，实际上在使用过程中还有遇到不少的坑，这部分在网上资料比较少，这里主要讲一下我们在使用过程中遇到的各种问题，属于难得的实践经验。
用在linux环境下调度kettle脚本为案例说明在Linux环境下做定时任务的过程
资源库是用来保存转换任务的，用户通过图形界面创建的的转换任务可以保存在资源库中。
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)，对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少。
Kettle 是 PDI 以前的名称，PDI 的全称是Pentaho Data Integeration，Kettle 本意是水壶的意思，表达了数据流的含义。Kettle是一款国外开源的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。Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。作为Pentaho的一个重要组成部分，现在在国内项目应用上逐渐增多。
最好的学习资料就是官网，附上官网文档地址： PDI官方文档地址 https://help.hitachivantara.com/Documentation/Pentaho/9.2/Products/Pentaho_Data_Integration
https://gitee.com/yaukie/x-smart-kettle-server
写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一
DataEase是一款号称人人可用的开源数据可视化分析工具，在Github上已经有4.1K+Star。致力于帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势，从而实现业务的改进与优化。DataEase 支持丰富的数据源连接，能够通过拖拽方式快速制作图表，并可以分享给他人。
Kettle的建立数据库连接、使用kettle进行简单的全量对比插入更新：kettle会自动对比用户设置的对比字段，若目标表不存在该字段，则新插入该条记录。若存在，则更新。
Kettle简介：Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。（引用百度百科）
一文快速搞懂系列讲究快速入门掌握一个新的大数据组件,帮助新手了解大数据技术,以下是系列文章:
Kettle是一款国外开源的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。
前几天帮助程序员小姐姐小花解决了使用Kettle从Excel中抽取数据到MySQL问题，小姐姐特别高兴，请你吃了一顿饭，好一顿魂牵梦绕。小姐姐好几天都没有联系了，今天小姐姐又抱着电脑来找你了。你知道，又有新的问题来了。
TASKCTL默认采用pan命令方式调度kettle转换作业。除此之外，我们还提供了taskctl-plugin-kettle（Soap服务）插件的方式驱动kettle转换。相比原生的pan命令，Soap服务直接驱动kettle核心进行调度。资源消耗更低、速度更快，支持高并发。
本文要点：Kettle的建立数据库连接、使用kettle进行简单的全量对比插入更新：kettle会自动对比用户设置的对比字段，若目标表不存在该字段，则新插入该条记录。若存在，则更新。
精简模式下仅部署dataease和MySQL，集群模式下将部署dataease、doris-fe、doris-be、kettle、mysql。
♂️简介：Kettle 是一款国外开源的 ETL 工具，纯 Java 编写，绿色无需安装，数据抽取高效稳定(数据迁移工具)。Kettle 中有两种脚本文件，transformation 和 job
taskctl是一款国内开源的ETL工具，纯C编写，可以在Window、Linux、Unix上运行。
ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，这里介绍一个ETL工具Kettle，这个工具很强大，支持图形化的GUI设计界面，然后可以以工作流的形式流转，在做一些简单或复杂的数据抽取、质量检测、数据清洗、数据转换、数据过滤等方面有着比较稳定的表现。
这里的需求比较简单，可以通过pt-archiver来做，也通过kettle之类工具来做。kettle的话比较重，可支持的数据整型功能也更强大。
一、实验目的 1. 现有Hadoop集群只有一个NameNode，现在要增加一个NameNode。 2. 两个NameNode构成HDFS Federation。 3. 不重启现有集群，不影响数据访问。 二、实验环境 4台CentOS release 6.4虚拟机，IP地址为 192.168.56.101 master 192.168.56.102 slave1 192.168.56.103 slave2 192.168.56.104 kettle 其中kettle是新增的一台“干净”的机器，已经配置好免密码ssh，将作为新增的NameNode。 软件版本： hadoop 2.7.2 hbase 1.1.4 hive 2.0.0 spark 1.5.0 zookeeper 3.4.8 kylin 1.5.1 现有配置： master作为hadoop的NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManager，hbase的HMaster slave1、slave2作为hadoop的DataNode、NodeManager，hbase的HRegionServer 同时master、slave1、slave2作为三台zookeeper服务器 三、配置步骤 1. 编辑master上的hdfs-site.xml文件，修改后的文件内容如下所示。
在Linux上面kettle-spoon启动问题 文件大小限制问题 修改此文件 /etc/security/limits.conf * soft nofile 327680 * hard nofil
开源ETL工具(Kettle) V5.1.0 免费Spoon版 http://www.cr173.com/soft/30051.html ETL工具大全，你了解多少 http://bbs.csdn.net/topics/390349305 Kettle_抽取数据举例 http://blog.csdn.net/huangyanlong/article/details/42264543
kettle是基于JVM的所以大家只要有安装好的JVM解压后直接启动即可。这里推荐使用jvm8。
我在2017年写了一本名为《Hadoop构建数据仓库实践》的书。在这本书中，较为详细地讲解了如何利用Hadoop（Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop，CDH）生态圈组件构建传统数据仓库。例如，使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据到Hadoop系统，使用Hive进行数据转换和装载处理等等。作为进阶，书中还说明了数据仓库技术中的渐变维、代理键、角色扮演维度、层次维度、退化维度、无事实事实表、迟到事实、累计度量等常见问题在Hadoop上的处理。它们都是通过Hive SQL来实现的，其中有些SQL语句逻辑复杂，可读性也不是很好。
在工作中，我们有时候会遇到这种情况。老系统或其他系统使用的数oracle数据库，现在使用新系统，需要使用mysql数据库。但是之前数据也要迁移过来。那么这种请求下怎么办呢？我们可以使用kettle来进行数据迁移。
最近在做一个数仓项目，其中就用到了Kettle。对于像我这样的小白来说，自然也是第一次使用。但好在熟能生巧，在快速掌握了如何使用之后，便打算单独拿一期来好好为大家科普一下什么是Kettle，以及如何简单入门~
Spoon是Kettle的集成开发环境（IDE）。它基于SWT提供了图形化的用户接口，主要用于ETL的设计。 在Kettle安装目录下，有启动Spoon的脚本。如Windows下的Spoon.bat，类UNIX下的spoon.sh。Windows用户还可以通过执行Kettle.exe启动Spoon。Spoon的屏幕截图如图1所示。
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