Kettle 入门

Kettle 入门 - Incanus - OSCHINA - 中文开源技术交流社区

1 概述

1.1 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。

1.2 Kettle 工程存储方式

• 以 XML 形式存储
• 以资源库方式存储（数据库资源库和文件资源库）

1.3 Kettle 的两种设计

1.4 Kettle 的组成

1、勺子（Spoon.bat/spoon.sh）: 是一个图形化的界面，可以让我们用图形化的方式开发转换和作业，Windows 选择Spoon.bat，Linux 选择 spoon.sh

2、煎锅（Pan.bat/pan.sh）: 利用 Pan 可以用命令行的形式调用 Trans

3、厨房（Kitchen.bat/kitchen.sh）: 利用 Kitchen 可以使用命令行调用 Job

4、菜单（Carte.bat/ Carte.sh）：Carte 是一个轻量级的 Web 容器，用于建立专用、远程的 ETL Server

1.5 Kettle 的特点

2 安装部署

官网地址

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

下载地址

[https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/](https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data Integration/)

2.1 Windows 下安装使用

安装 JDK

下载 Kettle 压缩包，Kettle 是绿色软件，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

2.2 单机

运行数据库资源库中的转换

[djm@hadoop102 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 /)

运行资源库里的作业：

[djm@hadoop102 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

2.3 集群安装

准备三台服务器，hadoop102 作为 Kettle 主服务器，服务器端口号为 8080，hadoop103 和 hadoop104 作为两个子服务器，端口号分别为 8081 和 8082

上传解压 kettle 的安装包

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>hadoop102</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>hadoop103</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>hadoop104</hostname>
    <port>8082</port>
    <username>cluster</username>
    <password>cluster</password>
    <master>N</master>
</slaveserver>

分发

启动相关进程，在 hadoop102,hadoop103,hadoop104 上执行

[djm@hadoop102 data-integration]$./carte.sh hadoop102 8080
[djm@hadoop103 data-integration]$./carte.sh hadoop103 8081
[djm@hadoop104 data-integration]$./carte.sh hadoop104 8082

3 案例

3.1 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;
mysql> use kettle;
mysql> create table stu1(id int,name varchar(20),age int);
mysql> create table stu2(id int,name varchar(20));

2）往两张表中插入数据

mysql> insert into stu1 values(1001,'zhangsan',20),(1002,'lisi',18), (1003,'wangwu',23);
mysql> insert into stu2 values(1001,'wukong');

3）在 kettle 中新建转换

4）分别在输入和输出中拉出表输入和插入/更新

5）双击表输入对象，填写相关配置，测试是否成功

6）双击 更新/插入对象，填写相关配置

7）保存转换，启动运行，去 mysql 表查看结果

3.2 案例 二：

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 编辑属性

4）双击转换，选择案例 1 保存的文件

5）双击 SQL，编辑 SQL 语句

6）保存执行

3.3 案例 三：

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

2）创建两张表 dept 和 emp

CREATE TABLE dept(deptno int, dname string,loc string)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '	';
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 '	';

3）导入数据

load data local inpath '/opt/module/datas/dept.txt' into table dept;
load data local inpath '/opt/module/datas/emt.txt' into table emp;

4）按下图建立流程图

5）设置表输入，连接 Hive

6）设置排序记录属性

7）设置连接属性

8）设置字段选择

9）设置文件输出

10）保存并查看 HDFS

3.4 案例 四：

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

[djm@hadoop102 ~]$ /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

3）设置文件输入，连接 HDFS

4）设置过滤记录

5）设置 HBase output

6）保存执行

4 创建资源库

4.1 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

2）选择 Database Repository

3）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

4. 连接资源库，默认账号密码为 admin

5. 将之前做过的转换导入资源库

4.2 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）点击右上角 connect，选择 Other Resporitory

2）选择 File Repository

3）填写信息

5 优化

1、调整 JVM 大小进行性能优化，修改 Kettle 根目录下的 Spoon 脚本

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

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）