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數(shù)據(jù)中臺工具及教程：Kettle

 芥子c1yw3tb42g 2024-05-22 發(fā)布于陜西







核心功能詳解

1. 數(shù)據(jù)提?。‥xtract）

  • 廣泛的數(shù)據(jù)源支持：Kettle 可以從各種數(shù)據(jù)源中提取數(shù)據(jù)，包括傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫（如 Oracle、MySQL、SQL Server）、NoSQL 數(shù)據(jù)庫（如 MongoDB、Cassandra）、文件系統(tǒng)（如 CSV、JSON、XML）、大數(shù)據(jù)平臺（如 Hadoop、HDFS）、云存儲（如 Amazon S3、Google Cloud Storage）、Web 服務(wù)（REST、SOAP）和消息隊列（如 Kafka）。

  • 靈活的數(shù)據(jù)提取方式：支持全量提取、增量提取、變更數(shù)據(jù)捕獲（CDC），適應(yīng)不同業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)需求。

2. 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（Transform）

  • 數(shù)據(jù)清洗：通過內(nèi)置的清洗組件，如去重、過濾、填充缺失值、標準化數(shù)據(jù)格式等，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。

  • 復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：支持各種復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換操作，包括數(shù)據(jù)聚合、分組、拆分、排序、連接（JOIN）、數(shù)據(jù)映射、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換等。

  • 腳本和自定義代碼：支持通過 JavaScript、Groovy、Java 等腳本語言進行自定義的數(shù)據(jù)處理，滿足特定業(yè)務(wù)需求。

3. 數(shù)據(jù)加載（Load）

  • 多種目標支持：Kettle 可以將處理后的數(shù)據(jù)加載到多種目標，包括數(shù)據(jù)倉庫（如 Teradata、Snowflake）、數(shù)據(jù)庫（如 MySQL、PostgreSQL）、大數(shù)據(jù)存儲（如 HDFS、Hive）、云平臺、文件系統(tǒng)等。

  • 批量和實時加載：支持批量加載和實時流處理，確保數(shù)據(jù)的及時性和可用性。

架構(gòu)細節(jié)

1. 核心組件

  • Spoon：圖形化設(shè)計工具，用于設(shè)計、測試和調(diào)試 ETL 流程。用戶可以通過拖拽組件和連接線，直觀地構(gòu)建數(shù)據(jù)流和作業(yè)。

  • Pan：用于執(zhí)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的命令行工具。通常用于自動化腳本和批處理任務(wù)。

  • Kitchen：用于執(zhí)行作業(yè)的命令行工具。作業(yè)可以包含多個轉(zhuǎn)換步驟和條件邏輯，適用于復(fù)雜的 ETL 流程。

  • Carte：輕量級 Web 服務(wù)器，用于遠程執(zhí)行和監(jiān)控 ETL 作業(yè)和轉(zhuǎn)換，支持分布式處理和遠程管理。

2. 運行時架構(gòu)

  • 執(zhí)行引擎：Kettle 的執(zhí)行引擎支持并行處理和多線程，能夠高效地執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和加載任務(wù)。

  • 連接池：通過配置連接池，Kettle 可以優(yōu)化數(shù)據(jù)庫連接的使用，提高性能和資源利用率。

  • 日志和監(jiān)控：Kettle 提供詳細的日志和監(jiān)控功能，可以記錄每個 ETL 步驟的執(zhí)行情況，支持故障排查和性能優(yōu)化。

實際應(yīng)用場景

1. 客戶360度視圖

  • 數(shù)據(jù)整合：從 CRM、ERP、營銷自動化、客戶支持等系統(tǒng)提取數(shù)據(jù)，清洗并整合到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫中。

  • 數(shù)據(jù)分析：利用整合后的數(shù)據(jù)，分析客戶行為、偏好和價值，為營銷和客戶服務(wù)提供支持。

2. 供應(yīng)鏈管理

  • 實時數(shù)據(jù)同步：使用 Kettle 實時同步供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，包括采購、庫存、生產(chǎn)、物流等，確保數(shù)據(jù)的一致性和實時性。

  • 數(shù)據(jù)分析：分析供應(yīng)鏈效率、庫存水平和物流狀況，優(yōu)化供應(yīng)鏈流程，降低成本，提高效率。

3. 財務(wù)數(shù)據(jù)整合

  • 跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合：從不同財務(wù)系統(tǒng)（如 ERP、財務(wù)管理軟件）中提取數(shù)據(jù)，進行清洗和整合，形成統(tǒng)一的財務(wù)視圖。

  • 報表生成和分析：生成各種財務(wù)報表，支持財務(wù)分析和決策。

在數(shù)據(jù)中臺中的具體貢獻

1. 數(shù)據(jù)整合

  • 全局數(shù)據(jù)視圖：Kettle 可以將企業(yè)各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行整合，形成全局的數(shù)據(jù)視圖，支持數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)決策。

  • 數(shù)據(jù)流管理：通過設(shè)計和管理數(shù)據(jù)流，實現(xiàn)數(shù)據(jù)從源頭到目標系統(tǒng)的高效流動和轉(zhuǎn)換。

2. 數(shù)據(jù)治理

  • 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制：在 ETL 過程中，對數(shù)據(jù)進行清洗、校驗和標準化，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。

  • 元數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)血緣：記錄數(shù)據(jù)的來源、轉(zhuǎn)換過程和目標位置，支持數(shù)據(jù)的可追溯性和治理。

3. 數(shù)據(jù)服務(wù)化

  • API 接口：通過 Kettle 提供的數(shù)據(jù)服務(wù)接口，支持前端應(yīng)用和其他系統(tǒng)實時獲取和使用數(shù)據(jù)。

  • 數(shù)據(jù)集市：按需加載數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)集市，提供個性化的數(shù)據(jù)服務(wù)，支持業(yè)務(wù)應(yīng)用和分析需求。

高級功能和優(yōu)化

1. 高級調(diào)優(yōu)

  • 性能調(diào)優(yōu)：優(yōu)化 SQL 查詢、使用批量處理、合理配置并行處理，提高 ETL 過程的性能。

  • 資源管理：通過連接池管理、內(nèi)存優(yōu)化和資源分配，提升系統(tǒng)的資源利用效率。

2. 自動化和調(diào)度

  • 自動化作業(yè)：利用 Kitchen 和 Pan 工具，實現(xiàn) ETL 作業(yè)的自動化執(zhí)行和調(diào)度。

  • 調(diào)度系統(tǒng)集成：與操作系統(tǒng)的調(diào)度工具（如 Windows Task Scheduler、Linux Cron）集成，實現(xiàn)定時執(zhí)行和監(jiān)控。

3. 安全和權(quán)限管理

  • 數(shù)據(jù)安全：在 ETL 過程中，確保數(shù)據(jù)傳輸和存儲的安全性，支持加密和訪問控制。

  • 權(quán)限管理：通過用戶權(quán)限管理，控制對數(shù)據(jù)和 ETL 作業(yè)的訪問權(quán)限，確保數(shù)據(jù)的安全和合規(guī)。


使用教程

1. 安裝與環(huán)境配置

1.1 下載和安裝

  1. 下載：

    • 訪問 Pentaho 的官網(wǎng)下載頁面，下載 Pentaho Data Integration（Kettle）的最新版本。下載鏈接：Pentaho Data Integration Download

  2. 解壓：

    • 將下載的 ZIP 文件解壓到本地目錄。

  3. 啟動 Spoon：

    • 進入解壓后的目錄，運行 spoon.bat（Windows）或 spoon.sh（Linux/MacOS）來啟動 Spoon。

1.2 環(huán)境配置

  1. Java 環(huán)境：

    • 確保安裝了 JDK（Java Development Kit），并將 JAVA_HOME環(huán)境變量指向 JDK 安裝路徑。

  2. 數(shù)據(jù)庫驅(qū)動：

    • 如果要連接到特定數(shù)據(jù)庫，需要下載對應(yīng)的 JDBC 驅(qū)動，并將驅(qū)動 JAR 文件放入 lib目錄中。

2. 基礎(chǔ)操作

2.1 連接數(shù)據(jù)源

  1. 新建連接：

    • 打開 Spoon，選擇 “File” -> “New” -> “Database connection”。

    • 配置數(shù)據(jù)庫連接參數(shù)，包括數(shù)據(jù)庫類型、主機地址、端口、數(shù)據(jù)庫名稱、用戶名和密碼。

  2. 測試連接：

    • 配置完成后，點擊 “Test” 按鈕，確保連接成功。

2.2 數(shù)據(jù)提取與預(yù)覽

  1. 新建轉(zhuǎn)換（Transformation）：

    • 選擇 “File” -> “New” -> “Transformation”。

    • 從左側(cè)的組件面板中，拖拽 “Table Input” 組件到工作區(qū)。

  2. 配置 SQL 查詢：

    • 雙擊 “Table Input” 組件，配置數(shù)據(jù)庫連接和 SQL 查詢，點擊 “Preview” 按鈕預(yù)覽數(shù)據(jù)。

3. 設(shè)計 ETL 過程

3.1 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

  1. 添加轉(zhuǎn)換組件：

    • 在轉(zhuǎn)換中添加所需的組件，如 “Filter Rows” 進行數(shù)據(jù)過濾，“Sort Rows” 進行數(shù)據(jù)排序等。

  2. 連接組件：

    • 使用鼠標右鍵連接各個組件，設(shè)計數(shù)據(jù)流。

  3. 配置組件：

    • 雙擊組件進行配置，如設(shè)置過濾條件、排序字段等。

3.2 數(shù)據(jù)加載

  1. 添加目標組件：

    • 拖拽 “Table Output” 組件到工作區(qū)，連接到轉(zhuǎn)換組件的輸出。

  2. 配置目標表：

    • 雙擊 “Table Output” 組件，配置目標數(shù)據(jù)庫連接和目標表，定義字段映射關(guān)系。

4. 作業(yè)管理

4.1 創(chuàng)建作業(yè)（Job）

  1. 新建作業(yè)：

    • 選擇 “File” -> “New” -> “Job”。

    • 拖拽 “Start” 和 “Transformation” 組件到工作區(qū)，連接起來。

  2. 配置作業(yè)步驟：

    • 雙擊 “Transformation” 組件，選擇要執(zhí)行的轉(zhuǎn)換文件。

    • 添加其他步驟，如 “Mail” 發(fā)送通知郵件、“Shell” 執(zhí)行腳本等。

4.2 調(diào)度作業(yè)

  1. 設(shè)置調(diào)度：

    • 在作業(yè)設(shè)計界面中，添加 “Job Scheduler” 組件，配置執(zhí)行時間和頻率。

    • 或者使用操作系統(tǒng)的調(diào)度工具（如 Windows Task Scheduler 或 Linux Cron）來調(diào)度執(zhí)行 Kettle 作業(yè)。

5. 高級功能

5.1 使用腳本

  1. JavaScript 組件：

    • 在轉(zhuǎn)換中添加 “Modified JavaScript Value” 組件，編寫自定義 JavaScript 代碼進行復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理。

  2. 用戶定義函數(shù)：

    • 編寫和調(diào)用用戶定義函數(shù)（UDF），以擴展 Kettle 的功能。

5.2 數(shù)據(jù)庫連接池

  1. 配置連接池：

    • 在 Spoon 中配置數(shù)據(jù)庫連接池，提高數(shù)據(jù)庫連接的復(fù)用性和性能。

5.3 性能優(yōu)化

  1. 調(diào)優(yōu)轉(zhuǎn)換和作業(yè)：

    • 優(yōu)化 SQL 查詢，減少數(shù)據(jù)量和提高處理速度。

    • 使用批量處理，減少數(shù)據(jù)庫操作的次數(shù)。

    • 合理設(shè)置并行處理，充分利用多核 CPU 性能。

6. 實踐案例

6.1 數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)

  1. 數(shù)據(jù)提?。?/strong>

    • 從多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)提取數(shù)據(jù)，清洗并轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式。

  2. 數(shù)據(jù)加載：

    • 將清洗后的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫的事實表和維度表中，設(shè)計星型或雪花型模型。

6.2 實時數(shù)據(jù)同步

  1. 數(shù)據(jù)監(jiān)聽：

    • 使用 Kettle 監(jiān)聽數(shù)據(jù)庫變化（如 CDC），實時提取變更數(shù)據(jù)。

  2. 流處理：

    • 實時處理變更數(shù)據(jù)，并同步到目標系統(tǒng)，如數(shù)據(jù)倉庫或 NoSQL 數(shù)據(jù)庫。









描述 Kettle 執(zhí)行流程

  1. 啟動 Spoon：

    • 使用 Spoon 設(shè)計和測試轉(zhuǎn)換（Transformation）和作業(yè)（Job）。

    • 配置數(shù)據(jù)庫連接、數(shù)據(jù)源和目標，創(chuàng)建 ETL 流程。

  2. 設(shè)計轉(zhuǎn)換和作業(yè)：

    • 在 Spoon 中拖拽組件（如 Table Input、Filter Rows、Table Output 等）到工作區(qū)。

    • 通過連接組件，設(shè)計數(shù)據(jù)流和處理邏輯。

    • 配置每個組件的詳細參數(shù)和腳本。

  3. 保存轉(zhuǎn)換和作業(yè)：

    • 將設(shè)計好的轉(zhuǎn)換和作業(yè)保存為 .ktr（Transformation 文件）和 .kjb（Job 文件）。

  4. 執(zhí)行作業(yè)和轉(zhuǎn)換：

    • 使用 Kitchen（命令行工具）來執(zhí)行作業(yè)，或者使用 Pan 來執(zhí)行單個轉(zhuǎn)換。

    • 通過命令行參數(shù)指定要執(zhí)行的 .ktr或 .kjb文件。

  5. 數(shù)據(jù)提?。‥xtract）：

    • 從指定的數(shù)據(jù)源中提取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)源可以是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL 數(shù)據(jù)庫、文件、Web 服務(wù)等。

    • 使用 Table Input 或其他輸入組件讀取數(shù)據(jù)。

  6. 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（Transform）：

    • 在數(shù)據(jù)提取之后，使用各種轉(zhuǎn)換組件對數(shù)據(jù)進行清洗、過濾、轉(zhuǎn)換和聚合。

    • 可以使用 Filter Rows、Sort Rows、Join Rows、Add Constants 等組件。

    • 使用腳本組件（如 Modified JavaScript Value）進行復(fù)雜的轉(zhuǎn)換邏輯。

  7. 數(shù)據(jù)加載（Load）：

    • 將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)加載到目標系統(tǒng)，如數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)等。

    • 使用 Table Output 或其他輸出組件將數(shù)據(jù)寫入目標位置。

  8. 日志和監(jiān)控：

    • 在執(zhí)行過程中，Kettle 記錄詳細的日志，包含每個步驟的執(zhí)行時間、處理的數(shù)據(jù)量、錯誤信息等。

    • 使用 Carte 或其他監(jiān)控工具查看和管理執(zhí)行情況。

詳細流程步驟

  1. 啟動 Spoon：

    • 啟動 Spoon 應(yīng)用，打開設(shè)計界面。

  2. 設(shè)計轉(zhuǎn)換和作業(yè)：

    • 在 Spoon 中，創(chuàng)建新的轉(zhuǎn)換（Transformation）。

    • 從左側(cè)面板中拖拽 “Table Input” 組件到工作區(qū)，用于從數(shù)據(jù)源提取數(shù)據(jù)。

    • 配置 “Table Input” 組件的數(shù)據(jù)庫連接和 SQL 查詢。

    • 添加 “Filter Rows” 組件，用于數(shù)據(jù)清洗和過濾。

    • 配置過濾條件，將數(shù)據(jù)流連接到下一個組件。

    • 添加 “Table Output” 組件，用于將數(shù)據(jù)加載到目標系統(tǒng)。

    • 配置目標數(shù)據(jù)庫連接和目標表。

  3. 保存轉(zhuǎn)換和作業(yè)：

    • 保存轉(zhuǎn)換為 .ktr文件，作業(yè)為 .kjb文件。

  4. 執(zhí)行作業(yè)和轉(zhuǎn)換：

    • 打開命令行，使用 kitchen.sh -file=/path/to/job.kjb執(zhí)行作業(yè)，或者 pan.sh -file=/path/to/transformation.ktr執(zhí)行轉(zhuǎn)換。

  5. 數(shù)據(jù)提?。‥xtract）：

    • “Table Input” 組件從數(shù)據(jù)源提取數(shù)據(jù)，根據(jù)配置的 SQL 查詢獲取所需數(shù)據(jù)。

  6. 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（Transform）：

    • 數(shù)據(jù)流經(jīng) “Filter Rows” 組件，根據(jù)設(shè)置的過濾條件處理數(shù)據(jù)，去除不符合條件的數(shù)據(jù)。

    • 可以添加其他轉(zhuǎn)換組件進行進一步的數(shù)據(jù)處理和清洗。

  7. 數(shù)據(jù)加載（Load）：

    • 處理后的數(shù)據(jù)通過 “Table Output” 組件加載到目標系統(tǒng)。

    • 配置字段映射關(guān)系，確保數(shù)據(jù)正確插入目標表。

  8. 日志和監(jiān)控：

    • 查看 Spoon 中的日志窗口，監(jiān)控每個步驟的執(zhí)行情況。

    • 使用 Carte 或其他監(jiān)控工具，遠程監(jiān)控和管理 ETL 過程。

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