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kettle使用

2022-08-10 14:04:08  阅读：144  来源： 互联网

标签：资源库 mysql root kettle 使用 hadoop1 data


kettle入门实战

kettle入门实战

Gavin

 

一、kettle概述

1、什么是kettle

Kettle是一款开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。

2、Kettle工程存储方式

（1）以XML形式存储

（2）以资源库方式存储(数据库资源库和文件资源库)

3、Kettle的两种设计

img

4、Kettle的组成

img

5、kettle特点

 

二、kettle安装部署和使用

1、 kettle安装地址（官网地址）

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

下载地址：https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/

资料下载：

链接：https://pan.baidu.com/s/149fBww3eiD7vLN2p2egCxg

提取码：gyhr

2、Windows下安装使用

（1）概述

在实际企业开发中，都是在本地环境下进行kettle的job和Transformation开发的，可以在本地运行，也可以连接远程机器运行

（2）安装步骤

安装jdk

下载kettle压缩包，因kettle为绿色软件，解压缩到任意本地路径即可

双击Spoon.bat，启动图形化界面工具，就可以直接使用了

3、案例1

案例一 把stu1的数据按id同步到stu2，stu2有相同id则更新数据

(1)在mysql中创建两张表

mysql> create database kettle;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
​
mysql> use kettle;
Database changed
​
mysql>  create table stu1(id int,name varchar(20),age int);
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
​
mysql> create table stu2(id int,name varchar(20));
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

（2）往两张表中插入一些数据

mysql> insert into stu1 values(1001,'zhangsan',20),(1002,'lisi',18), (1003,'wangwu',23);
Query OK, 3 rows affected (0.05 sec)
Records: 3  Duplicates: 0  Warnings: 0
​
mysql> insert into stu2 values(1001,'wukong');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

（3）把pdi-ce-8.2.0.0-342.zip文件拷贝到win环境中指定文件目录，解压后

 

img

在kettle中新建转换--->输入--->表输入-->表输入双击

img

img

在数据库连接栏目点击新建

img

以上错误说明，少了mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar

解决方法：

在data-integration\lib文件下添加mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar

再重启，再次操作

img

 

 

以上说明stu1的数据输入ok的，现在我们需要把输入stu1的数据同步到stu2输出的数据

img

img

注意：拖出来的线条必须是深灰色才关联成功，若是浅灰色表示关联失败

img

img

img

img

img

转换之前，需要做保存

img

之后，在mysql查看，stu2的数据，注意（自己转换都是改成N）

mysql> select * from  stu2;
+------+--------+
| id   | name   |
+------+--------+
| 1001 | wukong |
| 1002 | lisi   |
| 1003 | wangwu |
+------+--------+
3 rows in set (0.00 sec)

若：改动

img

//查出来的数据有所变动
mysql> select * from  stu2;
+------+----------+
| id   | name     |
+------+----------+
| 1001 | zhangsan |
| 1002 | lisi     |
| 1003 | wangwu   |
+------+----------+
3 rows in set (0.00 sec)

4、案例2：使用作业执行上述转换，并且额外在表student2中添加一条数据

(1)新建一个作业

img

(2) 按图示拉取组件

img

(3)双击Start编辑Start

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(4)双击转换，选择案例1保存的文件

img

(5)双击SQL，编辑SQL语句，先在mysql的kettle数据库中插入一条数据

mysql> insert into stu1 values(1004,'stu1',22);
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

img

img

img

之后，加上Dummy，如图所示：

img

之后，必须保存，不然不会生效

接下来，我们就可以执行了

img

再次，在mysql数据库查看，有数据了

mysql> select * from stu2;
+------+----------+
| id   | name     |
+------+----------+
| 1001 | zhangsan |
| 1002 | lisi     |
| 1003 | wangwu   |
| 1004 | stu1     |
| 1005 | kettle   |
+------+----------+
5 rows in set (0.00 sec)

5、案例3：将hive表的数据输出到hdfs

（1）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

img

(2)启动hdfs，yarn，hbase集群的所有进程，启动hiveserver2服务

[root@hadoop1 ~]# /opt/module/hadoop-2.7.2/sbin/start-all.sh
开启HBase前启动Zookeeper
[root@hadoop1 ~]# /opt/module/hbase-1.3.1/bin/start-hbase.sh
[root@hadoop1 ~]# /opt/module/hive/bin/hiveserver2

(3)进入beeline，查看10000端口开启情况

[root@hadoop1 ~]# /opt/module/hive/bin/beeline
Beeline version 1.2.1 by Apache Hive
beeline> !connect jdbc:hive2://hadoop1.x:10000（回车）
Connecting to jdbc:hive2://hadoop1.x:10000
Enter username for jdbc:hive2://hadoop1.x:10000: root（输入root）
Enter password for jdbc:hive2://hadoop1.x:10000:（直接回车）
Connected to: Apache Hive (version 1.2.1)
Driver: Hive JDBC (version 1.2.1)
Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
0: jdbc:hive2://hadoop1.x:10000>（到了这里说明成功开启10000端口）

(4)创建两张表dept和emp

CREATE TABLE dept(deptno int, dname string,loc string)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t';

CREATE TABLE emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm int,
deptno int)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t';

(5)插入数据

insert into dept values(10,'accounting','NEW YORK'),(20,'RESEARCH','DALLAS'),(30,'SALES','CHICAGO'),(40,'OPERATIONS','BOSTON');
insert into emp values(7369,'SMITH','CLERK',7902,'1980-12-17',800,NULL,20),(7499,'ALLEN','SALESMAN',7698,'1980-12-17',1600,300,30),(7521,'WARD','SALESMAN',7698,'1980-12-17',1250,500,30),(7566,'JONES','MANAGER',7839,'1980-12-17',2975,NULL,20);

(6)按下图建立流程图

img

(7)设置表输入，连接hive

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(8)设置排序属性

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(9)设置连接属性

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(10)设置字段选择

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(11)设置文件输出

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img

img

img

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(12)保存并运行查看hdfs

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6、案例4：读取hdfs文件并将sal大于1000的数据保存到hbase中

(1) 在HBase中创建一张表用于存放数据

[root@hadoop1 ~]$ /opt/module/hbase-1.3.1/bin/hbase shell
hbase(main):004:0> create 'people','info'

(2)按下图建立流程图

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(3)设置文件输入，连接hdfs

img

img

(4)设置过滤记录

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(5)设置HBase output

img

img

注意：若报错没有权限往hdfs写文件，在Spoon.bat中第119行添加参数

"-DHADOOP_USER_NAME=atguigu" "-Dfile.encoding=UTF-8"

三、创建资源库

1、数据库资源库

数据库资源库是将作业和转换相关的信息存储在数据库中，执行的时候直接去数据库读取信息，很容易跨平台使用

1)点击右上角connect，选择Other Resporitory

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2) 选择Database Repository

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3) 建立新连接

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4) 填好之后，点击finish，会在指定的库中创建很多表，至此数据库资源库创建完成

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5) 连接资源库

默认账号密码为admin

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6) 将之前做过的转换导入资源库

(1)选择从xml文件导入

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(2)随便选择一个转换

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(3)点击保存，选择存储位置及文件名

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(4)打开资源库查看保存结果

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2、文件资源库

将作业和转换相关的信息存储在指定的目录中，其实和XML的方式一样

创建方式跟创建数据库资源库步骤类似，只是不需要用户密码就可以访问，跨

平台使用比较麻烦

1)选择connect

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2)点击add后点击Other Repositories

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3)选择File Repository

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4)填写信息

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四、 Linux下安装使用

1、单机

1)jdk安装

2)安装包上传到服务器，解压

注意：1. 把mysql驱动拷贝到lib目录下 \2. 将本地用户家目录下的隐藏目录C:\Users\自己用户名.kettle，整个上传到linux的家目录/home/MrZhou/下

3)运行数据库资源库中的转换：

[root@hadoop1 data-integration]$./pan.sh -rep=my_repo -user=admin -pass=admin -trans=stu1tostu2 -dir=/

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 /)

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4)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

[root@hadoop1 data-integration]$./kitchen.sh -rep=repo1 -user=admin -pass=admin -job=jobDemo1 -logfile=./logs/log.txt -dir=/

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 -logfile – 日志目录

 

2、 集群模式(了解)

1) 准备三台服务器，hadoop1.x作为Kettle主服务器，服务器端口号为8080，hadoop2.x和hadoop3.x作为两个子服务器，端口号分别为8081和8082。

2) 安装部署jdk

3) hadoop完全分布式环境搭建，并启动进程(因为要使用hdfs)

4) 上传解压kettle的安装包

5) 进到/opt/module/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>hadoop1.x</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>hadoop102</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>hadoop2.x</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>hadoop102</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>hadoop3.x</hostname>
    <port>8082</port>
    <username>cluster</username>
    <password>cluster</password>
    <master>N</master>
  </slaveserver>

6) 分发整个kettle的安装目录，xsync data-integration

7) 启动相关进程，在hadoop1.x,hadoop2.x,hadoop3.x上执行

[root@hadoop1.x data-integration]# ./carte.sh hadoop1.x 8080
[root@hadoop2.x data-integration]#./carte.sh hadoop2.x 8081
[root@hadoop3.x data-integration]#./carte.sh hadoop3.x 8082

8) 访问web页面

http://hadoop1.x:8080

 

3、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

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(1) 创建转换，编辑步骤，填好相关配置

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(2) 创建子服务器，填写相关配置，跟集群上的配置相同

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(3) 创建集群schema，选中上一步的几个服务器

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(4) 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

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(5) 创建Run Configuration,选择集群模式，直接运行

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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。

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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)。

标签：资源库,mysql,root,kettle,使用,hadoop1,data
来源： https://www.cnblogs.com/root-123/p/16572124.html

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