What

起源

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。

架构

Kettle是一个组件化的集成系统，包括如下几个主要部分：
1.Spoon：图形化界面工具(GUI方式)，Spoon允许你通过图形界面来设计Job和Transformation，可以保存为文件或者保存在数据库中。
也可以直接在Spoon图形化界面中运行Job和Transformation，
2.Pan：Transformation执行器(命令行方式)，Pan用于在终端执行Transformation，没有图形界面。
3.Kitchen：Job执行器(命令行方式)，Kitchen用于在终端执行Job，没有图形界面。
4.Carte：嵌入式Web服务，用于远程执行Job或Transformation，Kettle通过Carte建立集群。
5.Encr：Kettle用于字符串加密的命令行工具，如：对在Job或Transformation中定义的数据库连接参数进行加密。

基本概念

1.Transformation：定义对数据操作的容器，数据操作就是数据从输入到输出的一个过程，可以理解为比Job粒度更小一级的容器，我们将任务分解成Job，然后需要将Job分解成一个或多个Transformation，每个Transformation只完成一部分工作。
2.Step：是Transformation内部的最小单元，每一个Step完成一个特定的功能。
3.Job：负责将Transformation组织在一起进而完成某一工作，通常我们需要把一个大的任务分解成几个逻辑上隔离的Job，当这几个Job都完成了，也就说明这项任务完成了。
4.Job Entry：Job Entry是Job内部的执行单元，每一个Job Entry用于实现特定的功能，如：验证表是否存在，发送邮件等。可以通过Job来执行另一个Job或者Transformation，也就是说Transformation和Job都可以作为Job Entry。
5.Hop：用于在Transformation中连接Step，或者在Job中连接Job Entry，是一个数据流的图形化表示。

在Kettle中Job中的JobEntry是串行执行的，故Job中必须有一个Start的JobEntry；Transformation中的Step是并行执行的。

Why

组件对比

目前，ETL工具的典型代表有:

商业软件：Informatica PowerCenter，IBM InfoSphere DataStage，Oracle Data Integrator，Microsoft SQL Server Integration Services等
开源软件：Kettle，Talend，Apatar，Scriptella等

纯java编写，可以跨平台运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。

相对于传统的商业软件，Kettle是一个易于使用的，低成本的解决方案。

Spoon是基于SWT（SWT使用了本地操作系统的组件库，性能更好，界面更符合本地操作系统的风格）开发的，支持多平台：

Microsoft Windows: all platforms since Windows 95, including Vista
Linux GTK: on i386 and x86_64 processors, works best on Gnome
Apple's OSX: works both on PowerPC and Intel machines
Solaris: using a Motif interface (GTK optional)
AIX: using a Motif interface
HP-UX: using a Motif interface (GTK optional)
FreeBSD: preliminary support on i386, not yet on x86_64

Kettle使用场景

Migrating data between applications or databases 在应用程序或数据库之间进行数据迁移
Exporting data from databases to flat files 从数据库导出数据到文件
Loading data massively into databases 导入大规模数据到数据库
Data cleansing 数据清洗
Integrating applications 集成应用程序

How

1.下载

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

也可以自己build，Maven项目架构。

mvn clean package -Drelease -Dmaven.test.skip=true

详见：https://github.com/pentaho/pentaho-kettle

2.安装

安装JRE1.7+（Pan需要在JRE1.7+下运行）。
Kettle免安装，在windows环境下，直接解压到指定目录即可。

3.实践

（1）在Spoon中设计Transformation和Job
运行Transformation和Job有2种方式。
方式一：直接在Spoon中运行。
方式二：在控制台终端运行（可以传递命令行参数），例如：

使用Pan运行Transformation：Pan.bat /file C:\\Users\\chench9\\Desktop\\Tutorial\\hello.ktr
使用Kitchen运行Job：Kitchen.bat /file C:\\Users\\chench9\\Desktop\\Tutorial\\hello.kjb list /norep

（2）运行结果Step Metrics解读

Read: the number of rows coming from previous Steps.
Written: the number of rows leaving from this Step toward the next.
Input: the number of rows read from a file or table.
Output: the number of rows written to a file or table.
Errors: errors in the execution. If there are errors, the whole row will become red.

（3）Kettle Java API
可以通过Java API的方式，将Kettle与第三方应用程序集成。
Kettle本身不提供对外的REST API，但是有一个Step为REST Client。
引用了Kettle所依赖的lib包之后，可以通过Java API方式在第三方应用中运行Job或Transformation

（4）集群部署
Kettle集群是一个Master/Slave架构。
Kettle集群是通过Carte服务组建的，集群模式主要用于远程执行Job。
本质上来讲Carte就是一个Web服务，其实就是使用了一个嵌入式Jetty容器。
初次调用Carte HTTP服务时用户名/密码: cluster/cluster。

启动master节点

启动master节点很简单，直接启动Carte服务即可，如：sh carte.sh localhost 8080
或者通过配置文件启动Master节点，首先编辑Master配置内容如下：

<slave_config>
    <slaveserver>
        <name>master1</name>
        <hostname>moc.bankcomm.com</hostname>
        <port>8080</port>
        <username>cluster</username>
        <password>cluster</password>
        <master>Y</master>
    </slaveserver>
</slave_config>

启动slave节点

在Slave节点上添加配置文件：slave_dyn_8080.xml，编辑内容如下：

<slave_config>
    <masters>
        <slaveserver>
            <name>master1</name>
            <hostname>moc.bankcomm.com</hostname>
            <port>8080</port>
            <username>cluster</username>
            <password>cluster</password>
            <master>Y</master>
        </slaveserver>
    </masters>

    <report_to_masters>Y</report_to_masters>
    
    <slaveserver>
        <name>slave1-8080</name>
        <hostname>kettle.slave1</hostname>
        <port>8080</port>
        <username>cluster</username>
        <password>cluster</password>
        <master>N</master>
    </slaveserver>
</slave_config>

启动slave节点：Carte.bat D:\\pdi-ce-8.1-SNAPSHOT\\data-integration\\slave_dyn_8080.xml

（5）Kettle内置的Step
https://wiki.pentaho.org/display/EAI/List+of+Available+Pentaho+Data+Integration+Plug-Ins Kettle插件

（6) 总结

使用简单，学习曲线平缓
无需编写SQL就可以实现ETL

注意事项

运行Transformation或Job时，在Spoon中设置的环境变量在重启之后需要重新设置；如果是命令行参数，在终端运行时作为参数传递即可。
在使用Java API调用Job和Transformation时，除了需要引用kettle所依赖的lib包，在代码中初始化Kettle运行时环境之前，需要添加插件。参考：https://stackoverflow.com/questions/44866152/pentaho-kettle-cant-run-transformation-due-to-plugin-missing
在使用Java API运行Job和Transformation时，环境变量可以在2个地方设置：${user.home}/.kettle/kettle.properties，System.setProperty()
在Transformation中类型为command line argument的参数在集成Kettle API的应用中可以通过System.setProperty()设置并传递

kettle的坑

1.集群化部署
（1）不能在<slaveserver>节点中使用<network_interface>替代<hostname>，否则启动时报错：

java.lang.NullPointerException
        at org.pentaho.di.core.Const.getIPAddress(Const.java:1775)
        at org.pentaho.di.www.SlaveServerConfig.checkNetworkInterfaceSetting(SlaveServerConfig.java:378)
        at org.pentaho.di.www.SlaveServerConfig.<init>(SlaveServerConfig.java:200)
        at org.pentaho.di.www.Carte.parseAndRunCommand(Carte.java:202)
        at org.pentaho.di.www.Carte.main(Carte.java:162)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
        at org.pentaho.commons.launcher.Launcher.main(Launcher.java:92)

（2）当集群中的slave节点失效之后，master不会更新slave列表。
虽然官方宣称每隔30秒就会检测slave的状态，但是实际部署时发现master并不会更新slave列表。

2.高可用支持
3.如何避坑
4.基于开源版我们可以用来做什么，如何实现定时调度，如何实现高可用
5.开源社区版本与企业版本主要区别是什么？
企业版Kettle不是独立的，而是集成在Pentaho Business Analytics商业套件中，作为ETL组件。在企业版中Kettle多一个Pentaho资源库。

【参考资料】
http://www.pentaho.com/ Pentaho主页
https://github.com/pentaho/pentaho-kettle Kettle源码
https://wiki.pentaho.com/display/EAI/ 文档（最新）
https://forums.pentaho.com/ Kettle论坛
《解决方案：使用PDI构建开源ETL解决方案》

posted on 2020-04-24 11:30 *（00）* 阅读(1900) 评论(0) 编辑收藏举报

会员力量，点亮园子希望

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