Spring Boot 集成 Kettle
Kettle 简介
Kettle 最初由 Matt Casters 开发,是 Pentaho 数据集成平台的一部分。它提供了一个用户友好的界面和丰富的功能集,使用户能够轻松地设计、执行和监控 ETL 任务。Kettle 通过其强大的功能和灵活性,帮助企业高效地处理大规模数据集成任务。
主要组成部分
- Spoon:
- 用途:Spoon 是 Kettle 的图形化设计工具。用户可以使用 Spoon 设计和调试 ETL 转换和作业。
- 功能:拖放式界面、预览数据、测试 ETL 流程、管理连接、编写脚本等。
- Pan:
- 用途:Pan 是一个命令行工具,用于执行由 Spoon 设计的 ETL 转换。
- 功能:通过命令行执行转换、调度作业、集成到其他自动化流程中。
- Kitchen:
- 用途:Kitchen 是一个命令行工具,用于执行由 Spoon 设计的 ETL 作业。
- 功能:通过命令行执行作业、调度作业、集成到其他自动化流程中。
- Carte:
- 用途:Carte 是一个轻量级的 Web 服务器,提供远程执行和监控功能。
- 功能:远程执行和监控 ETL 转换和作业、查看日志、管理集群等。
- Repositories:
- 用途:存储和管理 ETL 转换和作业的地方。
- 功能:可以使用数据库或文件系统作为存储库,支持版本控制和共享。
主要功能和特点
-
数据提取:
- 支持多种数据源,如关系数据库、文件(CSV、Excel、XML 等)、大数据平台(Hadoop、Hive 等)、云存储(Amazon S3、Google Drive 等)、Web 服务和 API 等。
-
数据转换:
- 丰富的转换步骤,包括数据清洗、数据聚合、数据过滤、数据排序、数据连接、数据拆分、数据类型转换等。
-
数据加载:
- 支持将数据加载到多种目标系统中,如关系数据库、大数据平台、文件系统、云存储等。
-
调度和自动化:
- 支持通过命令行工具(Pan 和 Kitchen)和调度器(如 cron 或 Windows 任务计划)进行调度和自动化执行。
-
扩展性:
- 提供了插件机制,用户可以编写自定义插件,扩展 Kettle 的功能。
- 支持 JavaScript 和 Java 进行脚本编写,增强转换和作业的灵活性。
-
集群和并行处理:
- 支持集群模式,能够在分布式环境中并行处理大规模数据。
- 提供了分布式 ETL 执行和负载均衡功能。
-
数据质量和数据治理:
- 提供了数据验证、数据一致性检查和数据校验功能,帮助确保数据的质量和一致性。
-
实时数据处理:
- 支持实时数据流处理,通过集成 Kafka、MQTT 等流处理平台,实现实时数据的提取、转换和加载。
集成 Kettle
将 Kettle(Pentaho Data Integration, PDI)集成到 Spring Boot 项目中,可以实现 ETL 流程的自动化和集成化处理。以下是详细的集成过程:
准备工作
- 下载 Kettle:从 Pentaho 官网下载 Kettle(PDI)的最新版本,并解压到本地目录。
- Spring Boot 项目:确保已有一个 Spring Boot 项目,或新建一个 Spring Boot 项目。
引入 Kettle 依赖
在 Spring Boot 项目的 pom.xml
文件中添加 Kettle 所需的依赖。你可以将 Kettle 的 JAR 文件添加到本地 Maven 仓库,或直接在项目中引入这些 JAR 文件。
<dependencies>
<!-- Spring Boot 依赖 -->
<!-- Kettle 依赖 -->
<dependency>
<groupId>pentaho-kettle</groupId>
<artifactId>kettle-core</artifactId>
<version>9.4.0.0-343</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>pentaho-kettle</groupId>
<artifactId>kettle-engine</artifactId>
<version>9.4.0.0-343</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>pentaho-kettle</groupId>
<artifactId>kettle-dbdialog</artifactId>
<version>9.4.0.0-343</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-vfs2</artifactId>
<version>2.7.0</version>
</dependency>
<!-- 根据需要添加其他 Kettle 依赖 -->
<!-- 操作数据库数据时添加相应的数据库依赖 -->
</dependencies>
处理密码加密
在 resources
目录下创建 kettle-password-encoder-plugins.xml
文件,用于配置密码加密插件:
<password-encoder-plugins>
<password-encoder-plugin id="Kettle">
<description>Kettle Password Encoder</description>
<classname>org.pentaho.support.encryption.KettleTwoWayPasswordEncoder</classname>
</password-encoder-plugin>
</password-encoder-plugins>
kettle-core依赖中org.pentaho.support.encryption.KettleTwoWayPasswordEncoder类实现了TwoWayPasswordEncoderInterface接口,用于处理密码的加密和解密操作。
添加 Spoon 的任务文件
在 Kettle(Pentaho Data Integration,PDI)中,作业(Job)和转换(Transformation)是两种核心的 ETL 组件,它们在设计和功能上有着本质的区别。
转换(Transformation)
- 数据处理流程:转换是一个数据处理流程,专注于数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。
- 行级处理:转换以行级处理数据,每次处理一行数据,并将其传递给下一步骤。
- 任务文件为.ktr文件。
作业(Job)
- 任务管理和控制流程:作业是一个任务管理和控制流程,负责调度和控制一系列任务的执行顺序。
- 步骤级处理:作业以步骤为单位处理任务,每次执行一个步骤,然后根据条件决定执行下一个步骤。
- 任务文件为.kjb文件。
区别
- 转换处理数据行,作业处理任务步骤。
- 转换中的步骤是并行执行的,而作业中的步骤是顺序执行的。
- 转换侧重于数据的处理和转换,作业侧重于任务的调度和管理。
- 转换主要通过数据流控制,作业提供了丰富的逻辑控制(条件判断、循环、错误处理等)。
- 转换适用于复杂的数据处理流程,作业适用于任务调度和控制。
在 Spring Boot 项目的 resources
目录下,创建一个 kettle
目录,并将 Kettle 的任务文件(如 转换1.ktr
)复制到该目录中。
编写 Kettle 服务类
创建一个服务类,用于执行 Kettle 转换或作业。
package com.example.kettletest.service.impl;
import com.example.kettletest.service.KettleJobService;
import org.pentaho.di.core.KettleEnvironment;
import org.pentaho.di.core.exception.KettleException;
import org.pentaho.di.core.exception.KettleXMLException;
import org.pentaho.di.core.util.EnvUtil;
import org.pentaho.di.job.Job;
import org.pentaho.di.job.JobMeta;
import org.pentaho.di.trans.Trans;
import org.pentaho.di.trans.TransMeta;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
/**
* @author 罗森
* @date 2024/6/6 13:21
*/
@Service
public class KettleJobServiceImpl implements KettleJobService {
@Override
public void runTaskFile(String taskFileName) {
// 初始化 Kettle 环境
try {
KettleEnvironment.init();
EnvUtil.environmentInit();
} catch (KettleException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
// 执行任务文件
if (taskFileName.endsWith(".ktr")) {
taskFileKTR(taskFileName);
} else if (taskFileName.endsWith(".kjb")) {
taskFileKJB(taskFileName);
} else {
throw new IllegalArgumentException("Unsupported file type: " + taskFileName);
}
}
/**
* 针对kjb文件的操作
* @param taskFileName
*/
public void taskFileKJB(String taskFileName) {
try {
// 获取资源文件路径
ClassPathResource resource = new ClassPathResource("kettle/" + taskFileName);
File jobFile = resource.getFile();
// 加载 KJB 文件
JobMeta jobMeta = new JobMeta(jobFile.getAbsolutePath(), null);
// 创建作业对象
Job job = new Job(null, jobMeta);
// 启动作业
job.start();
// 等待作业完成
job.waitUntilFinished();
if (job.getErrors() > 0) {
System.out.println("There were errors during job execution.");
} else {
System.out.println("Job executed successfully.");
}
} catch (IOException | KettleXMLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 针对ktr文件的操作
* @param taskFileName
*/
public void taskFileKTR(String taskFileName) {
try {
// 获取资源文件路径
ClassPathResource resource = new ClassPathResource("kettle/" + taskFileName);
File transFile = resource.getFile();
// 加载 KTR 文件
TransMeta transMeta = new TransMeta(transFile.getAbsolutePath());
// 创建转换对象
Trans trans = new Trans(transMeta);
// 启动作业
trans.execute(null);
// 等待作业完成
trans.waitUntilFinished();
if (trans.getErrors() > 0) {
System.err.println("There were errors during Transformation execution.");
} else {
System.out.println("Transformation executed successfully!");
}
} catch (IOException | KettleException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
常见问题解决办法
-
运行后报错信息为:
Unable to find plugin with ID 'Kettle'. If this is a test, make sure kettle-core tests jar is a dependency. If this is live make sure a kettle-password-encoder-plugins.xml exits in the classpath.
**解决办法:**在
resources
目录下创建kettle-password-encoder-plugins.xml
文件。 -
运行后报错信息为:
ERROR (version 9.4.0.0-343, build 0.0 from 2022-11-08 07.50.27 by buildguy) : A serious error occurred during job execution: 无法找到作业的开始点.
**解决办法:**为Spoon制作的作业任务增加开始节点。
-
运行后报错信息为:
Can't run transformation due to plugin missing.
**解决办法:**此问题通常出现在涉及类似于导出excel文件、json文件时。在初始化 Kettle 环境之前指明相关插件的绝对路径(相关插件通常在Kettle本地解压文件夹中的plugins目录下),新增以下代码:
StepPluginType.getInstance().getPluginFolders().add(new PluginFolder("E:\\Kettle\\pdi-ce-9.4.0.0-343\\data-integration\\plugins", false, true));
将代码中的地址换成您本地的绝对地址。
(END)
by luosen.
原文地址:https://blog.csdn.net/catoop/article/details/143823522
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