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Kettle的安裝及簡單使用

2021-10-25 06:58:22 資料庫

Kettle的安裝及簡單使用

目錄
  • Kettle的安裝及簡單使用
    • 一、kettle概述
    • 二、kettle安裝部署和使用
      • Windows下安裝
      • 案例1：MySQL to MySQL
      • 案例2：使用作業執行上述轉換，并且額外在表stu2中添加一條資料
      • 案例3：將hive表的資料輸出到hdfs
      • 案例4：讀取hdfs檔案并將sal大于1000的資料保存到hbase中
    • 三、創建資源庫
      • 1、資料庫資源庫
      • 2、檔案資源庫
    • 四、 Linux下安裝使用
      • 1、單機
      • 2、 集群模式
      • 案例：讀取hive中的emp表，根據id進行排序，并將結果輸出到hdfs上
    • 五、調優

一、kettle概述

1、什么是kettle

Kettle是一款開源的ETL工具，純java撰寫，可以在Window、Linux、Unix上運行，綠色無需安裝，資料抽取高效穩定，

2、Kettle工程存盤方式

（1）以XML形式存盤

（2）以資源庫方式存盤(資料庫資源庫和檔案資源庫)

3、Kettle的兩種設計

image.png

4、Kettle的組成

image.png

5、kettle特點

image.png

二、kettle安裝部署和使用

Windows下安裝

（1）概述

在實際企業開發中，都是在本地環境下進行kettle的job和Transformation開發的，可以在本地運行，也可以連接遠程機器運行

（2）安裝步驟

1、安裝jdk

2、下載kettle壓縮包，因kettle為綠色軟體，解壓縮到任意本地路徑即可

3、雙擊Spoon.bat，啟動圖形化界面工具，就可以直接使用了

案例1：MySQL to MySQL

把stu1的資料按id同步到stu2，stu2有相同id則更新資料

1、在mysql中創建testkettle資料庫，并創建兩張表

create database testkettle;

use testkettle;

create table stu1(id int,name varchar(20),age int);

create table stu2(id int,name varchar(20));

2、往兩張表中插入一些資料

insert into stu1 values(1001,'zhangsan',20),(1002,'lisi',18), (1003,'wangwu',23);

insert into stu2 values(1001,'wukong');

3、把pdi-ce-8.2.0.0-342.zip檔案拷貝到win環境中指定檔案目錄，解壓后雙擊Spoon.bat，啟動圖形化界面工具，就可以使用了

image.png

主界面：

image.png

在kettle中新建轉換--->輸入--->表輸入-->表輸入雙擊

image.png

在data-integration\lib檔案下添加mysql驅動

image.png

在資料庫連接欄目點擊新建，填入mysql相關配置，并測驗連接

image.png

建立連接后，選擇剛剛建好的連接，填入SQL，并預覽資料：

image.png

以上說明stu1的資料輸入ok的，現在我們需要把輸入stu1的資料同步到stu2輸出的資料

image.png

注意：拖出來的線條必須是深灰色才關聯成功，若是淺灰色表示關聯失敗

image.png

轉換之前，需要做保存

image.png

執行成功之后，可以在mysql查看，stu2的資料

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

案例2：使用作業執行上述轉換，并且額外在表stu2中添加一條資料

1、新建一個作業

image.png

2、按圖示拉取組件

image.png

3、雙擊Start編輯Start

image.png

4、雙擊轉換，選擇案例1保存的檔案

image.png

5、在mysql的stu1中插入一條資料，并將stu2中id=1001的name改為wukong

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

mysql> update stu2 set name = 'wukong' where id = 1001;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

6、雙擊SQL腳本編輯

image.png

7、加上Dummy，如圖所示：

image.png

8、保存并執行

image.png

9、在mysql資料庫查看stu2表的資料

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

案例3：將hive表的資料輸出到hdfs

1、因為涉及到hive和hbase（后續案例）的讀寫，需要修改相關組態檔

修改解壓目錄下的data-integration\plugins\pentaho-big-data-plugin下的plugin.properties，設定active.hadoop.configuration=hdp26，并將如下組態檔拷貝到data-integration\plugins\pentaho-big-data-plugin\hadoop-configurations\hdp26下

image.png

2、啟動hadoop集群、hiveserver2服務

3、進入hive shell，創建kettle資料庫，并創建dept、emp表

create database kettle;

use kettle;

CREATE TABLE dept(
    deptno int,
    dname string,
    loc string
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

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 ',';

4、插入資料

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);

5、按下圖建立流程圖

image.png

  • 表輸入
image.png
  • 表輸入2
image.png
  • 排序記錄
image.png
  • 記錄集連接
image.png
  • 欄位選擇
image.png image.png
  • 文本檔案輸出
image.png image.png

6、保存并運行查看hdfs

  • 運行
image.png
  • 查看HDFS檔案
image-20210129215501794.png

案例4：讀取hdfs檔案并將sal大于1000的資料保存到hbase中

1、在HBase中創建一張people表

hbase(main):004:0> create 'people','info'

2、按下圖建立流程圖

image.png

  • 文本檔案輸入
image.png image.png
  • 設定過濾記錄
image.png

  • 設定HBase output

    編輯hadoop連接，并配置zookeeper地址

image.png image.png
  • 執行轉換
image.png

  • 查看hbase people表的資料

    scan 'people'

    注意：若報錯沒有權限往hdfs寫檔案，在Spoon.bat中第119行添加引數

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

三、創建資源庫

1、資料庫資源庫

資料庫資源庫是將作業和轉換相關的資訊存盤在資料庫中，執行的時候直接去資料庫讀取資訊，方便跨平臺使用

  • 在MySQL中創建kettle資料庫

    mysql> create database kettle;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

  • 點擊右上角connect，選擇Other Resporitory

image.png
  • 選擇Database Repository
image.png
  • 建立新連接
image.png image.png image.png
  • 填好之后，點擊finish，會在指定的庫中創建很多表，至此資料庫資源庫創建完成
image.png

  • 連接資源庫

    默認賬號密碼為admin

image.png

  • 將之前做過的轉換匯入資源庫

    • 選擇從xml檔案匯入

      image.png

    • 點擊保存，選擇存盤位置及檔案名

    image.png

    • 查看MySQL中kettle庫中的R_TRANSFORMATION表，觀察轉換是否保存

      image.png

2、檔案資源庫

將作業和轉換相關的資訊存盤在指定的目錄中，其實和XML的方式一樣

創建方式跟創建資料庫資源庫步驟類似，只是不需要用戶密碼就可以訪問，跨

平臺使用比較麻煩

  • 選擇connect

  • 點擊add后點擊Other Repositories

  • 選擇File Repository

  • 填寫資訊

image.png

四、 Linux下安裝使用

1、單機

  • jdk安裝

  • 安裝包上傳到服務器，并解壓

    注意：

    1. 把mysql驅動拷貝到lib目錄下

    2. 將windows本地用戶家目錄下的隱藏目錄C:\Users\自己用戶名\.kettle 目錄，

      整個上傳到linux的用戶的家目錄下，root用戶的家目錄為/root/

  • 運行資料庫資源庫中的轉換：

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

    引數說明：

    ? -rep 資源庫名稱

    ? -user 資源庫用戶名

    ? -pass 資源庫密碼

    ? -trans 要啟動的轉換名稱

    ? -dir 目錄(不要忘了前綴 /)（如果是以ktr檔案運行時，需要指定ktr檔案的路徑）

image.png

  • 運行資源庫里的作業：

    記得把作業里的轉換變成資源庫中的資源

    記得把作業也變成資源庫中的資源

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

    引數說明：
    -rep - 資源庫名
    -user - 資源庫用戶名
    -pass – 資源庫密碼
    -job – job名
    -dir – job路徑（當直接運行kjb檔案的時候需要指定）
    -logfile – 日志目錄

    image.png

2、 集群模式

  • 準備三臺服務器

    master作為Kettle主服務器，服務器埠號為8080，

    node1和node2作為兩個子服務器，埠號分別為8081和8082，

  • 安裝部署jdk

  • hadoop完全分布式環境搭建

  • 上傳并解壓kettle的安裝包至/usr/local/soft/目錄下

  • 進到/usr/local/soft/data-integration/pwd目錄，修改組態檔

    • 修改主服務器組態檔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>

    • 修改從服務器組態檔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>

    • 修改從組態檔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>

  • 分發整個kettle的安裝目錄，通過scp命令

  • 分發/root/.kettle目錄到node1、node2

  • 啟動相關行程，在master,node1,node2上分別執行

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

http://master:8080

案例：讀取hive中的emp表，根據id進行排序，并將結果輸出到hdfs上

注意：因為涉及到hive和hbase的讀寫，需要修改相關組態檔，

修改解壓目錄下的data-integration\plugins\pentaho-big-data-plugin下的plugin.properties，設定active.hadoop.configuration=hdp26，并將如下組態檔拷貝到data-integration\plugins\pentaho-big-data-plugin\hadoop-configurations\hdp26下

image.png

  • 創建轉換，編輯步驟，填好相關配置

    直接使用trans1

  • 創建子服務器，填寫相關配置，跟集群上的配置相同

image.png image.png image.png

  • 創建集群schema，選中上一步的幾個服務器

    image.png

  • 對于要在集群上執行的步驟，右鍵選擇集群，選中上一步創建的集群schema

    image.png

  • 創建Run Configuration,選擇集群模式

    image.png

  • 直接運行，選擇集群模式運行

    image-20210130145846848

五、調優

1、調整JVM大小進行性能優化，修改Kettle根目錄下的Spoon腳本，

img

引數參考：

-Xmx2048m：設定JVM最大可用記憶體為2048M，

-Xms1024m：設定JVM促使記憶體為1024m，此值可以設定與-Xmx相同，以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配記憶體，

-Xmn2g：設定年輕代大小為2G，整個JVM記憶體大小=年輕代大小 + 年老代大小 + 持久代大小，持久代一般固定大小為64m，所以增大年輕代后，將會減小年老代大小，此值對系統性能影響較大，Sun官方推薦配置為整個堆的3/8，

-Xss128k：設定每個執行緒的堆疊大小，JDK5.0以后每個執行緒堆疊大小為1M，以前每個執行緒堆疊大小為256K，更具應用的執行緒所需記憶體大小進行調整，在相同物理記憶體下，減小這個值能生成更多的執行緒，但是作業系統對一個行程內的執行緒數還是有限制的，不能無限生成，經驗值在3000~5000左右，

2、 調整提交（Commit）記錄數大小進行優化，Kettle默認Commit數量為：1000，可以根據資料量大小來設定Commitsize：1000~50000

3、盡量使用資料庫連接池；

4、盡量提高批處理的commit size；

5、盡量使用快取，快取盡量大一些（主要是文本檔案和資料流）；

6、Kettle是Java做的，盡量用大一點的記憶體引數啟動Kettle；

7、可以使用sql來做的一些操作盡量用sql；

Group , merge , stream lookup,split field這些操作都是比較慢的，想辦法避免他們.，能用sql就用sql；

8、插入大量資料的時候盡量把索引刪掉；

9、盡量避免使用update , delete操作，尤其是update,如果可以把update變成先delete, 后insert；

10、能使用truncate table的時候，就不要使用deleteall row這種類似sql合理的磁區，如果洗掉操作是基于某一個磁區的，就不要使用delete row這種方式（不管是deletesql還是delete步驟）,直接把磁區drop掉，再重新創建；

11、盡量縮小輸入的資料集的大小（增量更新也是為了這個目的）；

12、盡量使用資料庫原生的方式裝載文本檔案(Oracle的sqlloader, mysql的bulk loader步驟)，

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/shujuku/335141.html

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  • day02-2-商鋪查詢快取

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