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Kettle工具入门

Kettle工具入门
- Kettle是什么？
- 为什么要用Kettle？
- 怎么用Kettle？
  - 下载运行
  - 简单应用
    - 表到表转换
    - json到表的操作
- 参考

Kettle是什么？

Kettle是水壶。
“多喝热水”是我们对女朋友美好的祝福。因为未经处理的生水（原始数据），含有各种杂质（脏数据），无法直接饮用（入库），为此，我们需要一个水壶（kettle）烧开水。倒入（extract）水壶的生水（原始数据），可能来自很多地方，如趵突泉（数据库）、黑虎泉（excel）、小清河（json）等，这些水只有烧开（transform）后,才能入口（Load）饮用。

当Kettle不再是水壶时，它是一个常用的ETL（Extract-Transform-Load）工具，负责接收抽取的数据，进行转换后，加载到目的端。Kettle应用于以下场景：

不同应用或数据库之间整合数据；
将数据库中的文件导出为文本文件；
大批量数据装载进数据库；
数据清洗；
集成应用相关项目使用。

为什么要用Kettle？

Kettle用纯Java编写，跨平台，绿色无需安装，数据抽取高效。Kettle具有下面几个特点，总而言之，牛逼就是了。

使用简单，通过图形界面实现功能，无需编码，面向元数据来设计；
支持多种输入和输出格式，包括文本文件、数据表、以及各种数据库引擎；
转换功能强大。

怎么用Kettle？

Kettle有两种脚本文件，Transformation用来完成针对数据的基础转换，Job用来控制整个工作流。

Spoon——转换/工作(Transform/Job)设计工具 (GUI)
Kitchen——工作(Job)执行器 (命令行)
Span——转换(Trasform)执行器 (命令行)

下载运行

Kettle是基于Java开发的，因此，在使用之前，你需要配置Java相关的环境。
1、到官网下载需要的版本；
2、解压到目标文件夹；
3、根据不同的环境，运行Spoon.bat/Spoon.sh/Spoon.command，看到熟悉的界面了么，如果你不嫌烦的话，可以把快捷方式添加到桌面上。
Kettle工具入门[通俗易懂]
是不是很简单？

简单应用

kettle功能特别强大，不是一时半会儿能学会使用的，下面用几个简单例子，讲述简单应用。

表到表转换

背景：某项目数据由公共信息平台以表推送的形式提供，这部分数据和系统设计比较：字段不对应、无主键、人为录入存在特殊字符，无数据字典。针对这种特点，选择ETL工具Kettle作为数据转换工具。应用场景：不同应用或数据库之间整合数据。
1、建立转换，文件-新建转换，选择DB连接，根据提示建立新的数据库连接。

如果没有相应的数据库驱动，可能会报错，这时候需要下载对应的驱动，放在data/intergration/lib文件夹中，然后重启Spoon；
2、选择核心对象-输入，将表输入选项拖拽到右侧工作窗口；

双击表输入窗口，对输入内容进行编辑,选择前面建立的数据库连接，并通过拼写sql或者获取sql的方式，确定输入内容；

3、按照2中同样的方式，选择输出，将表输出拖拽到右侧工作窗口；
长按shift，点击表输入，拖拽箭头到表输出，建立两张表之间的联系；

4、双击表输出，对内容进行编辑；
5、成功编辑后，点击执行按钮，一次完整的转换就完成啦

入库流程比较简单，实际工作显然不会是这样的，我们为了偷懒，省去了数据转换（Transform）的工作。这部分工作用到的应用较多，多集中在转换文件夹下，在此不做赘述。

json到表的操作

背景：在Github上获取了千万级别（其实五百多万）条企业工商数据（详情点击这里），格式有.json/.csv/.xls，字段包括：

{
    "name":"企业名称",
    "code":"统一社会信用代码",
    "registrationDay":"注册日期",
    "character":"企业类型",
    "legalRepresentative":"法人代表",
    "capital":"注册资金",
    "businessScope":"经营范围",
    "province":"所在省份",
    "city":"地区",
    "address":"注册地址"
}

为了方便处理这些数据，需要将数据入库。应用场景：大批量数据装载进数据库。
1、新建一个转换的Job，建立DB连接，不再赘述；

2、根据数据格式，在目标库中建表；

DROP TABLE IF EXISTS "public"."ent_registration";
CREATE TABLE "public"."ent_registration" (
  "name" varchar(255) COLLATE "pg_catalog"."default",
  "code" varchar(255) COLLATE "pg_catalog"."default" NOT NULL,
  "registrationday" varchar(255) COLLATE "pg_catalog"."default",
  "capital" varchar(255) COLLATE "pg_catalog"."default",
  "legalrepresentative" varchar(255) COLLATE "pg_catalog"."default",
  "character" varchar(255) COLLATE "pg_catalog"."default",
  "businessscope" varchar(10000) COLLATE "pg_catalog"."default",
  "province" varchar(255) COLLATE "pg_catalog"."default",
  "city" varchar(255) COLLATE "pg_catalog"."default",
  "address" varchar(255) COLLATE "pg_catalog"."default"
)
;
COMMENT ON COLUMN "public"."ent_registration"."name" IS '名称';
COMMENT ON COLUMN "public"."ent_registration"."code" IS '统一社会信用代码';
COMMENT ON COLUMN "public"."ent_registration"."registrationday" IS '注册时间';
COMMENT ON COLUMN "public"."ent_registration"."capital" IS '注册资金';
COMMENT ON COLUMN "public"."ent_registration"."legalrepresentative" IS '法人代表';
COMMENT ON COLUMN "public"."ent_registration"."character" IS '企业类型';
COMMENT ON COLUMN "public"."ent_registration"."businessscope" IS '经营范围';
COMMENT ON COLUMN "public"."ent_registration"."province" IS '省份';
COMMENT ON COLUMN "public"."ent_registration"."city" IS '地区';
COMMENT ON COLUMN "public"."ent_registration"."address" IS '注册地址';

3、核心对象里面，建一个json input和表输出，按住shift拖出两者的关联关系；

4、编辑【jsoninput】，在【文件或路径】处，写入json文件地址，点击【增加】添加到【选中的文件】，在【选中的文件】中，【通配符】填写.*.*\.json，【包含子目录】选是,此步骤的目的是，指定数据来源为文件夹下所有json数据；

5、在字段选项卡中，点击getfields，按照图片所示，选择字段；

6、编辑【表输出】，输入【目标表】，选择【指定数据库字段】，获取所有表映射；

7、点击运行，数据量大，可能需要多等一会儿。