使用Kettle进行数据同步（增量）

文章目录

kettle介绍
kettle安装
kettle使用
- 使用kettle同步关系型数据库数据（MySQL示例）
- - 1. 创建一个转换
  - 2. 选择表输入
  - 3. 格式转换
  - 4. 执行脚本
  - 5. 创建job
- 使用kettle同步NoSql数据（MongoDB示例）
- - 创建转换时的注意事项
  - MongoDBInput怎么创建
  - job的创建
- 如何在Linux上面运行已经创建好的job？
- - 1、把创建好的job传输到Linux机器上面
  - 2、编辑kjb文件
  - 3、执行任务

kettle介绍

Kettle 是一款国外开源的 ETL 工具，纯 Java 编写，绿色无需安装，数据抽取高效稳定(数据迁移工具)。Kettle
中有两种脚本文件，transformation 和 job，transformation 完成针对数据的基础转换，job
则完成整个工作流的控制。 Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。
Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。
Kettle家族目前包括4个产品：Spoon、Pan、CHEF、Kitchen。
SPOON 允许你通过图形界面来设计ETL转换过程（Transformation）。
PAN 允许你批量运行由Spoon设计的ETL转换 (例如使用一个时间调度器)。Pan是一个后台执行的程序，没有图形界面。
CHEF 允许你创建任务（Job）。任务通过允许每个转换，任务，脚本等等，更有利于自动化更新数据仓库的复杂工作。任务通过允许每个转换，任务，脚本等等。任务将会被检查，看看是否正确地运行了。

KITCHEN 允许你批量使用由Chef设计的任务 (例如使用一个时间调度器)。KITCHEN也是一个后台运行的程序。

kettle安装

进入下面链接下载：
wget https://nchc.dl.sourceforge.net/project/pentaho/Pentaho%209.0/client-tools/pdi-ce-9.0.0.0-423.zip
大小约为1.5个G，需要搭梯子加速
下载完成之后直接解压就可以使用，不用安装

kettle使用

由于kettle是纯java编写，没有web界面，自带了spoon为gui界面，Linux环境下需要安装桌面才能使用图形化界面，建议在Windows下面使用spoon，然后把生成的文件放到服务器上面执行

使用kettle同步关系型数据库数据（MySQL示例）

安装好了kettle之后再Windows下我们执行spoon.bat ，然后等待一段时间，会出现如下界面

1. 创建一个转换

在欢迎界面选择菜单栏文件—>新建—> 转换

2. 选择表输入

在这之前你也许应该要先下载一个MySQL的数据库连接驱动，然后放到安装目录的 lib目录下面，其他数据库同理。
接下来在左边的核心对象里面选择表输入，拖到右侧面板，如图：

双击表输入弹出如下界面。
在下面的界面里面首先需要新建一个数据库连接，创建完成之后再编写SQL语句。
在下图中蓝色方框里面是一个记录表，记录了当前同步的记录的ID

3. 格式转换

再上一个步骤里面创建好了转换之后我们需要把查询结果转换为JSON格式（可选）。
同理，我们再左侧输出里面选中一个JSON output 然后放到右边面板

接着双击刚刚创建的JSON输出，操作选择 output value，把结果输出到下一个步骤，同时，JSON的字段名为data，其输出格式如图所示

4. 执行脚本

kettle为我们提供了多种脚本的支持，这里我们使用java脚本，把刚刚查询的数据发送到mq。

创建脚本
在左侧的核心对象选择脚本—>java脚本，拖放到右侧面板
选择代码模板
双击我们刚刚创建的脚本，在弹出的选择框里面我们可以快速生成一个代码模板，如图：
编写代码
在选择了代码模板之后，我们开始编写脚本代码，不过在这之前需要先把脚本运行所需要的依赖放到安装目录下面的lib目录下，例如我的脚本就需要kafka的客户端驱动。


import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;import java.util.Properties;private static final KafkaProducer<String, String> producer;//需要到日志管理平台申请一个主题和分区private static final String TOPIC="testLogTopic";//需要到日志管理平台申请一个主题和分区private static final int PARTITION=1;private static final String SERVER_PATH="172.16.161.51:9002,172.16.161.51:9003,172.16.161.51:9004";
static{/*** 一般这里的属性不用更改*/Properties props = new Properties();props.put("bootstrap.servers", SERVER_PATH);//xxx服务器ipprops.put("acks", "all");//所有follower都响应了才认为消息提交成功，即"committed"props.put("retries", 0);//retries = MAX 无限重试，直到你意识到出现了问题:)props.put("batch.size", 16384);//producer将试图批处理消息记录，以减少请求次数.默认的批量处理消息字节数//batch.size当批量的数据大小达到设定值后，就会立即发送，不顾下面的linger.msprops.put("linger.ms", 1);//延迟1ms发送，这项设置将通过增加小的延迟来完成--即，不是立即发送一条记录，producer将会等待给定的延迟时间以允许其他消息记录发送，这些消息记录可以批量处理props.put("buffer.memory", 33554432);//producer可以用来缓存数据的内存大小。props.put("key.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer");props.put("value.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");producer = new KafkaProducer<String, String>(props);
}public boolean processRow(StepMetaInterface smi, StepDataInterface sdi) throws KettleException {Object[] r = getRow();if (r == null) {setOutputDone();return false;}// It is always safest to call createOutputRow() to ensure that your output row's Object[] is large// enough to handle any new fields you are creating in this step.r = createOutputRow(r, data.outputRowMeta.size());String res = get(Fields.In, "data").getString(r);
try{//String val = new String(res.getBytes(),"utf-8");//发送消息producer.send(new ProducerRecord<String, String>(TOPIC,PARTITION,null, res));//logBasic(val);
}catch(Exception e){logError(e.getMessage(), e);}// Send the row on to the next step.putRow(data.outputRowMeta, r);return true;
}

5. 创建job

在转换创建完成之后需要创建一个job用来运行我们创建的转换
菜单栏—>文件—>新建—>作业
如图，创建好job之后再左侧的核心对象里面选择start，转换，成功等组件拖放到右侧面板

在这个job中：

start
start标记着本次任务的开始，双击start可以设置该job的执行方案，比如重复执行等等

转换
双击转换可以选择我们在之前创建的转换文件

脚本
转换步骤完成之后我们需要更新一下下一次开始同步的时候需要的ID的值，所以我们可以添加一个脚本来执行更新操作

使用kettle同步NoSql数据（MongoDB示例）

这里创建作业和转换的步骤和前面大同小异，就不详细介绍了，主要说明几点区别

创建转换时的注意事项

由于kettle里面转换时并发执行的，在编写转换的时候需要注意有些步骤坑需要阻塞，如图：
在下面的转换里面第一步查询到了一个开始ID之后然后把结果设置到一个变量里面，然后在MongoDBinput里面就可以使用刚刚设置的变量，但是在这三个步骤里面由于是并行执行的，所以如果不添加阻塞步骤，可能会导致MongoDBinput这个步骤获取不到最新的变量

MongoDBInput怎么创建

连接创建
查询编写
字段映射
下图中的复选框标识是否将结果以一个字段返回，如果是的话，结果将会是一个名为data的JSON字符串

job的创建

在job里面有两个转换，一个是同步数据的转换，另一个是更新同步位置的转换，如下图所示，这个步骤是为了在一次任务同步完成之后更新下一次任务开始时的ID

如何在Linux上面运行已经创建好的job？

在这之前需要把我们用到的依赖jar包先放到Linux机器上面的kettle安装目录下面的lib目录里面去，比如MySQL的驱动等等。

1、把创建好的job传输到Linux机器上面

2、编辑kjb文件

编辑我们创建好的kjb文件，由于job文件中的转换路径发生了变化，所以需要修改为正确的路径
如图，搜索filename关键字可以找到对应的需要修改的位置，把路径修改为目前Linux里面的路径就可以了。

3、执行任务

执行下面的代码就可以运行我们创建好的job了

../data-integration/kitchen.sh -file=mongoSync.kjb