Kettle_Linux下安装使用_调优

四、 Linux下安装使用

1、单机

  • jdk安装

  • 安装包上传到服务器，并解压

    注意：

    1. 把mysql驱动拷贝到lib目录下

    2. 将windows本地用户家目录下的隐藏目录C:\Users\自己用户名\.kettle 目录，

      整个上传到linux的用户的家目录下，root用户的家目录为/root/

  • 运行数据库资源库中的转换：

    cd /usr/local/soft/data-integration
./pan.sh -rep=my_repo -user=admin -pass=admin -trans=tran1

    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 /)（如果是以ktr文件运行时，需要指定ktr文件的路径）

  • 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

    记得把作业也变成资源库中的资源

    cd /usr/local/soft/data-integration
./kitchen.sh -rep=my_repo -user=admin -pass=admin -job=job1 -logfile=./logs/log.txt

    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（当直接运行kjb文件的时候需要指定）
    -logfile – 日志目录

2、 集群模式

  • 准备三台服务器

    master作为Kettle主服务器，服务器端口号为8080，

    node1和node2作为两个子服务器，端口号分别为8081和8082。

  • 安装部署jdk

  • hadoop完全分布式环境搭建

  • 上传并解压kettle的安装包至/usr/local/soft/目录下

  • 进到/usr/local/soft/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>master</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>master</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>node1</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>master</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>node2</hostname>
    <port>8082</port>
    <username>cluster</username>
    <password>cluster</password>
    <master>N</master>
</slaveserver>

  • 分发整个kettle的安装目录，通过scp命令

  • 启动相关进程，在master,node1,node2上分别执行

[root@master]# ./carte.sh master 8080
[root@node1]# ./carte.sh node1 8081
[root@node2]# ./carte.sh node2 8082
  • 访问web页面

http://master:8080

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

  • 创建转换，编辑步骤，填好相关配置

    直接使用trans1

  • 创建子服务器，填写相关配置，跟集群上的配置相同

  • 创建集群schema，选中上一步的几个服务器

  • 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

  • 创建Run Configuration,选择集群模式

  • 直接运行，选择集群模式运行

    image-20210130145846848

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。

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)。

posted @ 2022-06-22 00:01  a-tao必须奥利给  阅读(1118)  评论(0)    收藏  举报