kettle资源库表结构说明

kettle 组件讲解Kettle 组件讲解Kettle 是一个开源的ETL（Extract-Transform-Load）工具，也是Pentaho Data Integration（PDI）的一部分。

它提供了一种简单而强大的方法来从不同的数据源提取数据，进行转换和加载到目标系统中。

在本文中，我们将详细讲解Kettle的组件及其功能。

1. 数据输入组件Kettle提供了多种数据输入组件，包括文本文件输入、数据库表输入、Excel文件输入等。

这些组件使得从不同的数据源中提取数据变得简单。

例如，文本文件输入组件可以从文本文件中读取数据，并将其发送到下一个步骤进行处理。

2. 数据输出组件Kettle同样提供了多种数据输出组件，例如文本文件输出、数据库表输出、Excel文件输出等。

这些组件可以将数据加载到不同的目标系统中。

例如，数据库表输出组件可以将数据写入到数据库表中。

3. 转换组件转换组件是Kettle中最重要的组件之一。

它提供了多种转换操作，例如字段计算、数据过滤、数据合并等。

通过这些组件，我们可以对数据进行各种各样的转换操作，以满足特定的需求。

4. 数据清洗组件数据清洗是数据转换过程中的重要一环。

Kettle提供了多种数据清洗组件，例如去重组件、空值处理组件、格式转换组件等。

这些组件可以帮助我们清洗数据，提高数据的质量。

5. 聚合组件聚合组件是Kettle中的另一个重要组件。

它可以对数据进行聚合操作，例如求和、计数、平均值等。

通过聚合组件，我们可以快速计算出需要的统计结果。

6. 数据输出组件除了数据加载到目标系统外，Kettle还提供了多种数据输出组件，例如邮件输出组件、文件输出组件等。

这些组件可以将转换后的数据以不同的方式输出，以满足不同的需求。

7. 调度组件Kettle的调度组件可以帮助我们实现定时执行任务的功能。

通过调度组件，我们可以设置任务执行的时间、频率以及其他相关参数。

这样，我们就可以实现自动化地执行数据转换任务。

KETTLE简单使用说明文档1. 下载和安装要运行此工具你必须安装SUN 公司的JAVA 运行环境 1.4 或者更高版本,相关资源你可以到网络上搜索JDK 进行下载。

设置JAVA 运行环境变量,JAVA_HOME 和PATHKETTLE 的下载可以到/取得最新版本,下载后解压,就可以直接运行。

2.kettle主要有两部分组成，主对象树，核心对象，3.新建一个kettle文件(数据库之间做处理)1)转换右键点击新建，如图所示2) 设置数据库连接,上图DB连接右键新建(支持多库连接): 如图:3）核心对象里面有很多组件，通过拖拽来供给我们做操作，如图4）添加一个源输入，打开输入文件夹，可以看到各种输入类型，支持文件，数据库等。

如图5）这里通过数据库操作，那我们这里拖拽一个表输入组件6）双击打开，可以看到你可以选择上面连接的数据库，然后通过获取sql语句来选择你要输入的源表进行操作。

并且sql语句支持传递变量参数和占位符参数，以及多表关联sql。

如下图7）输入表已经OK，那输出表呢，那我看下输出组件。

如图8）选中两个组件，右键新建节点连接。

如下图9）双击打开表输出，选择输出的数据库，以及目标表和输入表与目标表的字段映射10）映射选择以及匹配11）点击箭头弹出启动界面，点击启动，该kettle文件即可执行数据的迁移了12）上面是一个简单的数据库转换操作。

在表输入和表输出直接可以加不同组件对数据进行筛选过滤。

通过转换文件夹下的组件。

如图转换可以处理中文乱码，字段数字的计算，值的转换，序列的生成等等脚本可以用java代码，javascript,sql脚本等等查询支持调用存储过程，两个表直接关联查询等等以上只是针对kettle工具的简单实用介绍。

KETTLE详细设计KETTLE是一种用于提供数据集成、转换和加载功能的开源工具，经常用于数据仓库、数据集市和ETL（抽取、转换和加载）过程。

它提供了图形用户界面，允许用户通过拖放操作来定义数据集成任务，并提供了强大的数据处理功能和可扩展的插件机制。

以下是KETTLE的详细设计，包括架构、核心模块和主要功能。

1.架构- Spoon：用于设计和配置任务的图形界面工具。

- Kitchen：用于以命令行方式执行任务。

- Pan：用于批量执行任务。

这些模块可以独立运行，也可以通过调用KETTLE的API进行集成。

2.核心模块-元数据存储：用于保存任务和转换的定义和配置信息，支持多种数据库和文件格式。

-作业管理器：用于管理任务和转换的执行，包括执行控制、错误处理和监控。

-转换引擎：用于执行数据转换和操作，支持各种数据处理任务，如数据筛选、合并、变换和聚合。

-数据加载：用于向目标系统加载转换后的数据。

3.主要功能-数据连接和访问：支持多种数据源和文件格式，包括关系数据库、文件、XML、JSON等。

可以通过定义连接和查询来访问数据源。

-数据转换和操作：提供了丰富的数据转换和操作功能，如数据筛选、排序、合并、分割、变换、聚合等。

可以通过拖放操作来定义转换和操作的步骤和顺序。

-错误处理和监控：提供了强大的错误处理和监控机制，可以捕获和处理数据转换过程中的错误和异常。

还可以定义报警和日志输出，以便及时发现和解决问题。

-调度和批量执行：支持任务的调度和批量执行，可以定义作业流并规定作业的执行顺序和依赖关系。

支持并行执行和资源调度，以提高任务的执行效率。

-插件机制和扩展性：提供了可扩展的插件机制，允许用户根据需求开发自定义插件并集成到KETTLE中。

还提供了丰富的内置插件，包括数据转换、文件处理、数据库操作等。

总结：KETTLE是一种功能强大的数据集成、转换和加载工具，具有丰富的功能和灵活的架构。

它通过图形用户界面和拖放操作提供了可视化的数据处理方式，使得任务的设计和配置变得简单和直观。

Kettle程序分析1.简介ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。

Kettle是一款国外开源的ETL工具，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。

2.相关概念Job：一个作业，由不同逻辑功能的entry组件构成，数据从一个entry组件传递到另一个entry组件，并在entry组件中进行相应的处理。

Transformation：完成针对数据的基础转换，即一个数据转换过程。

Entry:实体，即job型组件。

用来完成特定功能应用，是job的组成单元、执行单元。

Step:步骤，是Transformation的功能单元，用来完成整个转换过程的一个特定步骤。

Hop:工作流或转换过程的流向指示，从一个组件指向另一个组件，在kettle源工程中有三种hop，无条件流向、判断为真时流向、判断为假时流向。

3.体系结构kettle平台是整个系统的基础，包括元数据管理引擎、数据集成引擎、UI和插件管理模块。

(1)元数据管理引擎元数据管理引擎管理ktr、kjb或者元数据库，插件通过该引擎获取基本信息，主要包括TransMeta、JobMeta和StepMeta三个类。

TransMeta类，定义了一个转换（对应一个.ktr文件），提供了保存和加载该文件的方法；JobMeta类，同样对应于一个工作(对应一个.kjb文件)，提供保存和加载方法；StepMeta类，保存的是Step的一些公共信息的类，每个类的具体的元数据将保存在显示了StepMetaInterface的类里面。

(2)数据集成引擎数据集成引擎包括Step引擎、Job引擎和数据库访问引擎三大部分，主要负责调用插件，并返回相应信息。

(3)UIUI显示Spoon这个核心组件的界面，通过xul实现菜单栏、工具栏的定制化，显示插件界面接口元素，其中的TransGraph类和JobGraph类是用于显示转换和Job的类。

kettle 分区表摘要：一、Kettle 分区表简介1.Kettle 是什么2.Kettle 分区表的作用二、Kettle 分区表的创建与使用1.创建分区表2.分区表的使用三、Kettle 分区表的优势与局限1.优势a.提高数据处理效率b.简化数据查询c.支持多种数据存储类型2.局限a.仅支持特定数据库b.对硬件资源有一定要求四、Kettle 分区表的展望1.未来发展趋势2.与其他数据处理技术的结合正文：Kettle 是一个开源的数据集成工具，广泛应用于数据仓库和数据处理领域。

通过Kettle，用户可以轻松地将不同来源、格式和结构的数据进行集成、转换和传输。

为了提高数据处理效率和简化数据查询，Kettle 引入了分区表的概念。

本文将为您详细介绍Kettle 分区表的相关知识。

一、Kettle 分区表简介Kettle 是一个功能强大的数据集成工具，可以帮助用户高效地处理大量数据。

在实际应用中，为了提高数据处理效率和简化数据查询，Kettle 引入了分区表的概念。

分区表是一种特殊的数据表，可以将数据按照一定规则进行分区，从而实现对数据的快速查询和处理。

二、Kettle 分区表的创建与使用1.创建分区表要创建Kettle 分区表，首先需要对数据表进行分区设置。

在Kettle 中，可以通过“表”面板中的“分区”选项卡来设置分区表。

分区设置包括分区列、分区函数和分区方式等。

在设置完分区表后，可以将数据表导出为分区表。

2.分区表的使用创建好分区表后，用户可以在Kettle 中进行数据处理操作。

通过使用Kettle 的转换功能，用户可以对分区表进行查询、过滤、排序和聚合等操作。

此外，Kettle 还提供了丰富的数据处理组件，可以实现对分区表的进一步处理。

三、Kettle 分区表的优势与局限1.优势Kettle 分区表具有以下优势：a.提高数据处理效率：通过分区表，可以快速地查询和处理数据，提高数据处理速度。

KETTLE详细设计说明书V0.1变更记录1 Kettle界面介绍双击Kettle.exe或者Spoon.bat打开Kettle图形界面化如下：(图1.1)Kettle中有两类设计分别是：Transformation（转换）与Job（作业），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常用三大家族：Spoon、Pan、Kitchen。

Spoon:通过图形界面方式设计、运行、调试Job与Transformation。

Pan:通过脚本命令方式来运行Transformation。

Kitchen:通过脚本命令方式来运行Job，一般就是通过调用Kitchen脚本来完成定时任务。

说明：当打开Kettle时显示的是Kettle的相关版本信息与GNU相关协议说明。

(图1.2)说明：打开Kettle时弹出的窗口提示以资源库方式登录相关信息，关于乌江水电项目工程存储方式是以XML文件方式来进行存储，所以我就直接点击“没有资源库”。

图(1.3)说明：进入Kettle设计界面。

提示关于Spoon相关信息，这里直接点击“关闭”按钮。

(图1.4) 说明：图片中所使用到的字母位置标识说明。

(A)：Kettle所使用到的菜单栏。

(B)：在使用Kettle时所涉及使用到的对象。

(C)：Kettle中所有的组件。

(D)：根据选择(B)或者(C)显示相应的结果。

(E)：Kettle设计界面。

(图1.5)说明：文件：是对Kettle所生成的Job与Trans进行相关的操作，如：新建、打开、保存、导入、导出等相关操作。

(图1.6)说明：编辑：是对Kettle当前打开的Job与Trans进行相关的操作，如：复制、撤销、环境变量显示、资源库查看、图形界面自定义调整(颜色、字体、样式)等相关操作。

(图1.7)说明：视图：是对Kettle当前打开的Job与Trans进行放大、缩小相关操作。

(图1.8)说明：资源库：是对Kettle中所使用到的资源库进行操作，如：资源库连接、断开、当前用户编辑等操作。

kettle 分层解析摘要：一、Kettle介绍1.Kettle的定义2.Kettle的作用二、Kettle的组件1.Kettle主界面2.Kettle元数据3.Kettle作业设计器4.Kettle转换设计器5.Kettle数据源6.Kettle数据目标三、Kettle的安装与配置1.安装环境2.安装步骤3.配置Kettle四、Kettle的使用1.导入和导出数据2.数据转换3.作业调度五、Kettle的案例分析1.案例一2.案例二3.案例三正文：一、Kettle介绍Kettle是一款开源的ETL工具，主要用于数据抽取、转换和加载。

它具有强大的功能和灵活的配置选项，可以帮助用户轻松地处理各种数据问题。

Kettle不仅可以用于数据集成，还可以用于数据清洗、数据转换、数据汇总等任务，是数据处理领域的重要工具之一。

二、Kettle的组件1.Kettle主界面：Kettle的主界面提供了各种工具栏、菜单和选项卡，方便用户进行各种操作。

2.Kettle元数据：Kettle元数据用于描述数据源和目标的数据结构，帮助用户更好地理解数据。

3.Kettle作业设计器：Kettle作业设计器用于创建和管理数据处理作业，包括各种转换和任务。

4.Kettle转换设计器：Kettle转换设计器用于创建和管理数据转换步骤，包括各种操作和函数。

5.Kettle数据源：Kettle支持多种数据源，如数据库、文件、Web服务等，方便用户连接和提取数据。

6.Kettle数据目标：Kettle支持多种数据目标，如数据库、文件、Web服务等，方便用户将处理后的数据加载到目标系统中。

三、Kettle的安装与配置1.安装环境：Kettle支持各种操作系统，如Windows、Linux和Mac OS 等。

用户需要确保安装环境满足Kettle的系统要求。

2.安装步骤：用户可以下载Kettle的安装包，然后按照安装向导的提示完成安装过程。

3.配置Kettle：安装完成后，用户需要配置Kettle，包括设置数据源和目标、激活插件等。

kettle的数据库配置的表分析以下场景，⽤mysql来举例说明。

本⽂是在初步了解了kettle的数据库配置之后，做的总结和分析。

将kettle中的配置⽤数据库管理的时候，在创建了⼀个新的数据库，还没有做任何kettle中的job和转换的时候，数据库中已经⾃动创建好了⼀些基础的表，这些表中有的有数据，那是kettle本⾝的配置信息，有的表没有数据，那是因为这是⼀个新的数据库，我们还没有做任何配置。

从这个⾓度来说，任何⼀个系统，应该有三种配置：基础系统配置1：系统为了⼯作所⾃带的配置，这些数据在系统创建的时候，⾃动初始化，这些属于字典或者基础配置，在业务使⽤过程中，⼀般不会发⽣变化。

以kettle为例，⽐如系统⽀持的数据库类型等配置信息。

基础⽤户⾃定义配置2：系统为了⼯作所⾃定义的配置，这些配置在系统创建好之后，有⽤户⾃⼰定义的信息，在业务使⽤过程中，可以发⽣变化。

以kettle为例，⽐如⽤户⾃⼰定义的⼀些因⼯作需要⽽配置的数据库连接信息。

业务流程的配置3：这个需要系统的使⽤者⾃⼰定义，这些数据随时会发⽣变化；以kettle为例，⽐如job和转换等。

下⾯，我们根据上⾯分析的配置类型，来说明常⽤的kettle的配置。

新的数据库创建好之后，kettle在数据库中⾃动创建的表：select table_namefrom information_schema.tables where table_schema='kettle' ;# table_name'R_CLUSTER''R_CLUSTER_SLAVE''R_CONDITION''R_DATABASE''R_DATABASE_ATTRIBUTE''R_DATABASE_CONTYPE''R_DATABASE_TYPE''R_DEPENDENCY''R_DIRECTORY''R_ELEMENT''R_ELEMENT_ATTRIBUTE''R_ELEMENT_TYPE''R_JOB''R_JOBENTRY''R_JOBENTRY_ATTRIBUTE''R_JOBENTRY_COPY''R_JOBENTRY_DATABASE''R_JOBENTRY_TYPE''R_JOB_ATTRIBUTE''R_JOB_HOP''R_JOB_LOCK''R_JOB_NOTE''R_LOG''R_LOGLEVEL''R_NAMESPACE''R_NOTE''R_PARTITION''R_PARTITION_SCHEMA''R_REPOSITORY_LOG''R_SLAVE''R_STEP''R_STEP_ATTRIBUTE''R_STEP_DATABASE''R_STEP_TYPE''R_TRANSFORMATION''R_TRANS_ATTRIBUTE''R_TRANS_CLUSTER''R_TRANS_HOP''R_TRANS_LOCK''R_TRANS_NOTE''R_TRANS_PARTITION_SCHEMA''R_TRANS_SLAVE''R_TRANS_STEP_CONDITION''R_USER''R_VALUE''R_VERSION'合计61个表。

kettle同步表结构Kettle是一款十分强大的ETL工具，它可以用来进行数据的抽取、转换以及加载。

其中，同步表结构是Kettle的一个重要功能，它可以将源表的结构以及数据自动同步到目标表中，大大方便了数据迁移以及数据管理的工作。

那么，下面就让我们一步步来了解如何使用Kettle同步表结构。

第一步，启动Kettle软件，选择新建任务，将任务命名为“同步表结构”。

第二步，将需要同步结构的源表和目标表分别拉入“转换”界面的工作区。

第三步，连接源表和目标表的数据库，比如连接MySQL数据库，需要选择“JDBC连接”，然后输入数据库的连接信息，包括用户名、密码、数据库地址以及数据库类型。

第四步，将需要同步的源表拉入工作区，并右键单击这个表，选择“复制表”，然后在出现的对话框中，选择目标表所在的数据库，并将表名设置为目标表的名字，最后单击“确定”，此时就会出现一个新的表，其结构与源表完全相同。

第五步，将源表中的数据导入到目标表中，此时可以选择使用Kettle的“表输入”步骤。

将表输入步骤拖入工作区，并将它连入数据源的输出端口上，然后输入源表的SQL语句，最后将表输入的输出端口连入目标表的输入端口上。

第六步，保存任务，并运行任务，此时就会完成表结构的同步操作。

如果需要，还可以选择更新目标表中的数据，这样就可以将源表中的数据也同步到目标表中了。

总之，Kettle的表结构同步功能可以极大地提高数据管理的效率，特别是在进行数据迁移或整合的时候，使用这个功能能够避免手动修改表结构的繁琐操作，同时还能保证数据的一致性和完整性。

通过本文的介绍，相信大家已经掌握了Kettle同步表结构的基本操作方法，希望本文能对大家有所帮助。

kettle 同步表结构一、前言在进行数据库开发时，表结构同步是一个非常重要的问题。

在不同的环境中，表结构可能会有所不同，需要进行同步操作。

本文将介绍如何使用 kettle 工具进行表结构同步。

二、kettle 简介Kettle 是一款开源的 ETL 工具，可以用于数据抽取、转换和加载。

它支持多种数据源和目标，并提供了丰富的转换和加载功能。

三、kettle 同步表结构的原理Kettle 同步表结构的原理比较简单：首先通过JDBC 连接到源数据库，然后读取源数据库中指定表的元数据信息；接着通过 JDBC 连接到目标数据库，读取目标数据库中指定表的元数据信息；最后比较两个元数据信息是否相同，如果不同，则根据差异生成相应的SQL 语句执行。

四、kettle 同步表结构操作步骤1. 新建一个 kettle 作业2. 添加一个“Get Table Names”组件，并设置相应参数3. 添加一个“Copy Tables”组件，并设置相应参数4. 运行作业并查看结果五、详细操作流程1. 新建一个 kettle 作业打开kettle 工具，在左侧菜单栏中选择“Job”，右键点击空白区域，选择“New Job”新建一个作业。

给作业起一个有意义的名称，比如“sync_table_structure”。

2. 添加一个“Get Table Names”组件，并设置相应参数在作业中添加一个“Get Table Names”组件，该组件用于获取指定数据库中的表名。

右键点击空白区域选择“Add”，选择“Job Entries”，然后选择“Get Table Names”。

在“Get Table Names”组件的属性面板中，需要设置以下参数：- Connection：选择源数据库连接- Schema：指定要同步的表所属的模式- Wildcard：指定要同步的表名，可以使用通配符3. 添加一个“Copy Tables”组件，并设置相应参数在作业中添加一个“Copy Tables”组件，该组件用于将源数据库中指定表的结构同步到目标数据库。

kettle同步表结构同步表结构是指在数据库中创建一张新的表，并将已存在的表复制到新表中，以保持两张表的结构一致。

这样的操作通常用于备份数据、数据迁移或者在不同数据库之间同步数据。

在进行同步表结构之前，首先需要创建一个与原表结构相同的新表。

可以通过以下SQL语句创建一个新表：CREATE TABLE new_table LIKE original_table;这个语句会创建一个新表new_table，并且与original_table具有相同的结构，包括列名、列类型、约束等。

接下来，可以使用INSERT语句将原表中的数据复制到新表中，可以通过以下语句将原表的数据复制到新表中：INSERT INTO new_table SELECT * FROM original_table;这个语句会将原表original_table中的所有行复制到新表new_table中。

但是，如果原表中有自动增长的列或者其他特殊的列属性，需要进行一些特殊的处理。

例如，如果原表中有自动增长的列，可以使用以下语句复制数据：INSERT INTO new_table (column1, column2, ...) SELECT column1, column2, ... FROM original_table;这样可以避免将原表中的自动增长列的值复制到新表中。

此外，在进行表结构同步时，还需要考虑外键约束、索引、触发器等其他表相关的对象。

可以使用SHOWCREATETABLE语句获取表的建表语句，包括所有的约束和索引信息。

例如，可以使用以下语句获取原表的创建语句：SHOW CREATE TABLE original_table;然后，可以使用获取到的建表语句来创建新表，包括所有的约束和索引。

例如：CREATE TABLE new_table--列定义ENGINE=InnoDB;--复制所有的约束和索引语句最后，还需要考虑将新表的名称改为与原表相同，或者将原表删除，并将新表重命名为原表的名称，以达到同步表结构的目的。

kettle 行转列详解Kettle是一种功能强大的ETL工具，它支持数据抽取、转换和加载，可以用于各种数据仓库和BI项目。

在实际开发中，我们经常需要将行数据转化为列数据，或者将列数据转化为行数据。

此时，Kettle 可以派上用场，通过它提供的功能，轻松完成数据转化的任务。

本文就围绕Kettle的“行转列”这一功能进行详细的介绍，希望能为读者提供实用的指导。

一、准备工作在进行行转列之前，我们需要准备好相关的数据源和目标，建议先在数据库中创建好相关的表。

为了演示方便，这里我们以如下的表结构为例:tbl_source:id name1 Lucy2 Jacktbl_target:id column_name column_value1 name Lucy2 name Jack这里，tbl_source是我们需要将其转化为列的源数据表，tbl_target是我们需要将其转化为列的目标数据表。

二、打开Kettle并创建作业在准备好所需的数据源和目标之后，我们打开Kettle工具，并创建一个新的作业，如下图所示:在作业中我们需要完成以下两个步骤:数据抽取和数据转换。

三、进行数据抽取在我们的例子中，数据抽取的作用是从数据源中获取数据，这里我们使用“Table Input”步骤来读取数据源表，如下图所示:需要注意的是，我们需要指定连接到哪个数据库，以及在哪个数据表中读取数据。

同时，我们还需要设置“执行SQL”语句，以获取我们需要的数据。

在本例中，输入的SQL语句如下:SELECT * FROM tbl_source;运行完成之后，我们可以得到如下的结果:id name1 Lucy2 Jack四、进行数据转换在数据抽取阶段完成之后，我们需要对数据进行转化。

在本例中，我们需要将“name”这个列数据，转换成“column_name”和“column_value”这两个字段，并写入到目标表中。

这里，我们使用Kettle的“Row denormaliser”步骤来实现这一转化，如下图所示: 需要说明的是，我们需要在“Row denormaliser”步骤中进行详细的配置，具体如下:①在“denormalise”选项卡中，选择“Unpivot”，以把列数据转化为行数据。

kettle的资源库在kettle中的转换或者作业等资源的存储的仓库称为资源库：分为⽂件资源库、数据库资源库。

⼀个转换或者作业可以属于某个资源库或者⼀个单独的⽂件形态存在。

⼀、数据库资源库1.1在mysql中创建⼀个数据库作为数据库资源库1.2创建数据库资源库⼯具--》资源库--》连接资源库--》点击加号--》选择创建数据库资源库因为我们要使⽤mysql作为资源库，所以kettle需要连接到mysql，也就是说需要mysql的驱动包，我们要把驱动包拷贝到kettle的lib⽬录下。

创建数据库连接并且通过测试选择创建或更新1.3创建完成后，验证数据库中是否创建了很多的表看到这些表，就表⽰创建完成了⼀个数据库资源库了。

1.4创建⼀个转换，并且创建⼀个DB连接，验证这个不共享的DB连接能不能在资源库中共享经过测试是可以的。

⼆、⽂件资源库⼯具--》资源库--》断开资源库使⽤上⾯的步骤来退出数据库资源库2.1创建⽂件资源库和上⾯创建数据库资源库的⽅式⼀样，但是选择的是创建⽂件资源库。

2.2在⽂件资源库下，创建⼀个DB连接，验证是否能在⽂件资源库内共享答案是可以的三、需求：将mysql中的表导出成txt⽂件在ldp_huyu数据库中有如下的⼀张person表3.1建⽴如下图的转换其中表输⼊的配置：其中⽂本⽂件输出的配置：3.2运⾏这个转换最后⽣成⽂件四、数据库资源库和⽂件资源库的⽐较使⽤数据库来管理，更容易跨平台和共享，但是在版本控制⽅⾯不如⽂件资源库好，并且数据库需要⾛⽹络，⽹络连接的异常也会导致job失败使⽤⽂件资源库⽐较⿇烦的是跨平台，⼀般和svn等版本控制的⼯具结合使⽤。

Kettle配置使用说明----4ed6e1fa-6ea4-11ec-a27d-7cb59b590d7d1.文件结构1.1kettle4.0.1此文件夹存储Ketter4 0.1桌面应用程序/Ketter4 0.1/spoon。

Bat是用于运行软件的批处理文件。

双击以运行它。

1.2workspace该文件夹以整个警察部队KTR文件和工作文件的文件夹命名。

开始这份工作是一个总的开始大纲。

1.3script此文件夹是存储在其中的数据库创建脚本。

目前，它是Oracle 10g版本1.4model存储的是powerdesign的CDM概念模型文件，用于根据需要生成PDM和脚本。

2.文件路径配置系统使用系统所在路径的相对路径。

无论它在哪个目录中，请将其放入0.1，工作区文件夹也放在同一目录中。

当然，您可以随意更改文件夹的名称。

3.运行环境配置先运行一次/壶4 0.1/勺。

蝙蝠，不是Linux。

如果你使用windows，你可以使用/${userhome}/I在Ketter下找到一个。

Ketter的文件夹主要包括以下内容：response.xml－记录资源库信息（自己去勾）水壶财产——这是件好事。

您可以在任何可以在软件中使用环境变量的地方使用配置信息（键值对配置），类似于全局变量。

当然是有利有弊,配置点什么数据库连接和一些常用的东西之外别把那里当仓库,想下全更多的局部变量会给系统带来什么风险。

a_fileinput=file:///e:/test_server/srcfile/a_fileoutput=file:///e:/test_server /errfile/这两个属性是用于配置读取excel文件并输出错误excel文件的路径配置。

由于文件名和存储位置不同，用户需要自行配置。

存在修改系统中文件路径的风险。

当然，这是无法避免的。

它只能在项目的早期阶段与用户建立。

3.1数据库您可以运行SQL脚本来创建自己的表空间和数据表，也可以连接到我的数据库进行测试。

资料库配置方法tiyukeji@说明：资源配置库是为了存储KETTLE 所有对象的数据库。

类似于一个CS 界面化程序。

在我们建立的所有对象，以及对象之间的关系都会存储在数据库表中。

这样在做数平台转移测试环境搭建时就比较方便，只需把资源库数据备份文件导入就新的数据中就可以了，并且在调试数据作业、监控作业运行结果时很方便。

在使用过程中遇到过几个怪异的问题，在这里提一下：●KETTLE 有的时候出现很多的错误。

这时候就把你用户下的，如：JA V A空指针，那就把C:\Documents and Settings\tanhongwei-ghq 下的.kettle .pentaho 删除掉。

●在建立共享控件的时候，命名要用英文的。

如果不用的话就会报错，如果报错，那就要把C:\Documents and Settings\tanhongwei-ghq\.kettle\shared.xml 用UE打开，把乱码手动更改一下就可以了。

●做JOB 日志跟踪的时候，数据库连接要用JDBC的连接方式。

有好的时候KETTLE 只支持JDBC 的连接方式，所以在做其他连接的时候，能用JDBC 最好用这个。

简要介绍一下资料库的配置方法：●运行Spoon.bat●点击新建按钮再次点击新建按钮●填写相应配置信息，这个就是要建立资源库的配置界面，要注意的是Access 选项，KETTLE 只支持JDBC配置资源库方式。

●配置完毕后，可以点击TEST 按钮。

测试一下，在测试完毕后，点击OK ，再点击OK填写一些名称：（这个随便写一个就行）●在点击创建或者更新按钮●弹出对话中输入管理员密码：admin 点击确定●点击是●出现一个SQL 语句的对话框，点击执行按钮这样配置库就建立完了，输入用户名：admin 密码：admin 登陆最后：简要说说几个表。

主要启引导作用，如果需要了解可以自己打开数据看一下。

这样有利于理解KETTLE 的工作原理。

在数据仓库和大数据处理中，表的分区是一种组织和管理数据的方法，它将表内的数据按照特定的分区键进行划分和存储。

Kettle（也称为Pentaho Data Integration）是一种流行的ETL（抽取、转换和加载）工具，可以用于处理和管理数据。

在Kettle中，可以使用"Table Input"和"Table Output"等步骤来读取和写入数据到表分区。

要在Kettle中进行表分区，你可以按照以下步骤操作：1. 首先，在数据库中创建一个具有分区的表，并确定要用于分区的键。

2. 在Kettle中创建一个Transformation（转换）。

3. 在Transformation中，使用"Table Input"步骤来读取源数据。

4. 使用"Table Output"步骤来向分区表写入数据。

在"Table Output"步骤的设置中，选择要写入的目标表，然后在"Mapping"选项中，将源数据字段映射到目标表的字段。

5. 在"Table Output"步骤的"Fields"选项中，将分区键作为输出字段之一，并在所对应的字段上进行设置。

这些设置可能会因DBMS类型而有所不同。

6. 运行转换，将数据从源表导入到目标表的分区中。

需要注意的是，具体的表分区方法和设置可能会因数据库类型和版本而有所不同。

因此，在使用Kettle进行表分区之前，确保你已经了解并适配了目标数据库的表分区语法和特性。

此外，Kettle提供了一些其他的步骤和功能，可以用于数据转换、清洗和处理等操作，以满足具体的需求。