Kettle体系结构与源码分析--精选文档

1、Kettle程序分析1. 简介ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。Kettle是一款国外开源的ETL工具，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。2. 相关概念Job：一个作业，由不同逻辑功能的entry组件构成，数据从一个entry组件传递到另一个entry组件，并在entry组件中进行相应的处理。Transformation：完成针对数据的基础转换，即一个数据转换过程。Entry:实体，即job型组件。用来完成特定功能应用，是job的组成单元、执行单元。Step:步骤，是Transformation的功能单元，用来完成整个转换过程的一个特定步骤。Hop:工作流或转换过程的流向指示，从一个组件指向另一个组件，在kettle源工程中有三种hop，无条件流向、判断为真时流向、判断为假时流向。3. 体系结构kettle平台是整个系统的基础，包括元数据管理引擎、数据集成引擎、UI和插件管理模块。(1) 元数据管理引擎元数据管理引擎管理ktr、kjb

2、或者元数据库，插件通过该引擎获取基本信息，主要包括TransMeta、JobMeta和StepMeta三个类。TransMeta类，定义了一个转换（对应一个.ktr文件），提供了保存和加载该文件的方法；JobMeta类，同样对应于一个工作(对应一个.kjb文件)，提供保存和加载方法；StepMeta类，保存的是Step的一些公共信息的类，每个类的具体的元数据将保存在显示了StepMetaInterface的类里面。(2) 数据集成引擎数据集成引擎包括Step引擎、Job引擎和数据库访问引擎三大部分，主要负责调用插件，并返回相应信息。(3) UIUI显示Spoon这个核心组件的界面，通过xul实现菜单栏、工具栏的定制化，显示插件界面接口元素，其中的TransGraph类和JobGraph类是用于显示转换和Job的类。l TransGraph类TransGraph类与显示选中转换标签后，红框内的编辑区对象对应org.pentaho.di.ui.spoon.trans包中的TransGraph类。l JobGraph类JobGraph类与显示选中Job标签后，红框内的编辑区对象对应org.p

3、entaho.di.ui.spoon.job包中的JobGraph类。(4) 插件管理模块Kettle是众多“可供插入的地方”（扩展点）和“可以插入的东西”（扩展）共同组成的集合体。在我们的生活中，电源接线板就是一种“扩展点”，很多“扩展”（也就是电线插头）可以插在它上面。插件管理引擎主要负责插件的注册，在Kettle中不管是以后的扩展还是系统集成的功能，本质上来讲都是插件，管理方式和运行机制是一致的。系统集成的功能点也均实现了对应的扩展接口，只是在插接的说明上略有不同。Kettle的扩展点包括step插件、job entry插件、Database插件、Partioner插件、debugging插件。4. 功能模块Kettle的主要包括四大功能模块：Chef工作(job)设计工具(GUI方式)；Kitchen工作(job)执行器(命令行方式)；Spoon转换(transform)设计工具(GUI方式)；Span转换(trasform)执行器(命令行方式)。(1) Chef工作(job)设计器这是一个GUI工具，操作方式主要通过拖拽。何谓工作？多个作业项，按特定的工作流串联起来，形成一项

4、工作。正如：我的工作是软件开发。我的作业项是：设计、编码、测试！先设计，如果成功，则编码，否则继续设计，编码完成则开始设计，周而复始，作业完成。1) Chef中的作业项转换：指定更细的转换任务，通过Spoon生成，通过Field来输入参数；SQL：sql语句执行；FTP：下载ftp文件；邮件：发送邮件；检查表是否存在；检查文件是否存在；执行shell脚本：如dos命令。批处理：(注意：windows批处理不能有输出到控制台)。Job包：作为嵌套作业使用。JavaScript执行：如果有自已的Script引擎，可以很方便的替换成自定义Script，来扩充其功能；SFTP：安全的Ftp协议传输；HTTP方式的上传/下载。2) 工作流工作流是作业项的连接方式，分为三种：无条件，成功，失败。为了方便工作流使用，KETTLE提供了几个辅助结点单元(也可将其作为简单的作业项)：Start单元：任务必须由此开始。设计作业时，以此为起点。OK单元：可以编制做为中间任务单元，且进行脚本编制，用来控制流程。ERROR单元：用途同上。DUMMY单元：什么都不做，主要是用来支持多分支的情况。3) 存储方式支持

5、XML存储，或存储到指定数据库中。一些默认的配置(如数据库存储位置)，在系统的用户目录下，单独建立了一个.Kettle目录，用来保存用户的这些设置。4) LogView：可查看执行日志。(2) Kitchen作业执行器是一个作业执行引擎，用来执行作业。这是一个命令行执行工具，参数如下： -rep : Repository name任务包所在存储名 -user : Repository username执行人 -pass : Repository password执行人密码 -job : The name of the job to launch任务包名称 -dir : The directory (dont forget the leading / or /) -file : The filename (Job XML) to launch -level : The logging level (Basic, Detailed, Debug, Rowlevel, Error, Nothing)指定日志级别 -log : The logging file to write to指定日志文

6、件 -listdir: List the directories in the repository列出指定存储中的目录结构。 -listjobs : List the jobs in the specified directory列出指定目录下的所有任务 -listrep: List the defined repositories列出所有的存储 -norep : Dont log into the repository不写日志(3) Spoon转换过程设计器 GUI工作，用来设计数据转换过程，创建的转换可以由Pan来执行，也可以被Chef所包含，作为作业中的一个作业项。1) Input-Steps：输入步骤Text file input：文本文件输入可以支持多文件合并，有不少参数，基本一看参数名就能明白其意图。Table input：数据表输入实际上是视图方式输入，因为输入的是sql语句。当然，需要指定数据源(数据源的定制方式在后面讲一下)Get system info：取系统信息就是取一些固定的系统环境值，如本月最后一天的时间，本机的IP地址之类。Generate Rows：生成

7、多行。这个需要匹配使用，主要用于生成多行的数据输入，比如配合Add sequence可以生成一个指定序号的数据列。XBase InputExcel InputXML Input2) Output-Steps：输出步聚Text file output：文本文件输出。这个用来作测试蛮好，呵呵。很方便的看到转换的输出。Table output：输出到目的表。Insert/Update：目的表和输入数据行进行比较，然后有选择的执行增加，更新操作。Update：同上，只是不支持增加操作。XML Output：XML输出。3) Look-up：查找操作l Data Basel Streaml Procedurel Database join4) Transform转换l Select values对输入的行记录数据的字段进行更改(更改数据类型，更改字段名或删除)数据类型变更时，数据的转换有固定规则，可简单定制参数。可用来进行数据表的改装。l Filter rows对输入的行记录进行指定复杂条件的过滤。用途可扩充sql语句现有的过滤功能。但现有提供逻辑功能超出标准sql的不多。l Sort rows

8、对指定的列以升序或降序排序，当排序的行数超过5000时需要临时表。l Add sequence为数据流增加一个序列，这个配合其它Step(Generate rows, rows join)，可以生成序列表，如日期维度表(年、月、日)。l Dummy不做任何处理，主要用来作为分支节点。l Join Rows对所有输入流做笛卡儿乘积。l Aggregate聚合，分组处理l Group by分组，用途可扩充sql语句现有的分组，聚合函数。但我想可能会有其它方式的sql语句能实现。l Java Script value使用mozilla的rhino作为脚本语言，并提供了很多函数，用户可以在脚本中使用这些函数。l Row Normaliser该步骤可以从透视表中还原数据到事实表，通过指定维度字段及其分类值，度量字段，最终还原出事实表数据。l Unique rows去掉输入流中的重复行，在使用该节点前要先排序，否则只能删除连续的重复行。l Calculator提供了一组函数对列值进行运算，用该方式比用户自定义JAVA SCRIPT脚本速度更快。l Merge Rows用于比较两组输入数据，一般用于

9、更新后的数据重新导入到数据仓库中。l Add constants：增加常量值。l Row denormaliser同Normaliser过程相反。l Row flattener表扁平化处理，指定需处理的字段和扃平化后的新字段，将其它字段做为组合Key进行扃平化处理。除了上述基本节点类型外还定义了扩展节点类型SPLITFIELDS：按指定分隔符拆分字段；EXECUTE SQL SCRIPT：执行SQL语句；CUBE INPUT：CUBE输入；CUBE OUTPUT：CUBE输出。(4) Pan转换的执行工具命令行执行方式，可以执行由Spoon生成的转换任务。同样，不支持调度。参数与Kitchen类似。(5) 其它l Connection可以配置多个数据源，在Job或是Trans中使用，这意味着可以实现跨数据库的任务。支持大多数市面上流行的数据库。5. 概念模型Kettle的执行分为两个层次：Job和Transformation。两个层次的最主要区别在于数据传递和运行方式。(1) Transformation（转换）Transformation（转换）是由一系列被称之为step（步骤）的逻辑工作的网络。转换本质上是数据流。下图是一个转换的例子，这个转换从文本文件中读取数据，过滤，然后排序，最后将数据加载到数据库。本质

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