开源ETL工具之Kettle介绍

What

起源

Kettle是一个Java编写的ETL工具，主作者是Matt Casters，2003年就开始了这个项目，最新稳定版为7.1。
2005年12月，Kettle从2.1版本开始进入了开源领域，一直到4.1版本遵守LGPL协议，从4.2版本开始遵守Apache Licence 2.0协议。
Kettle在2006年初加入了开源的BI公司Pentaho, 正式命名为：Pentaho Data Integeration，简称“PDI”。
自2017年9月20日起，Pentaho已经被合并于日立集团下的新公司： Hitachi Vantara。
总之，Kettle可以简化数据仓库的创建，更新和维护，使用Kettle可以构建一套开源的ETL解决方案。

架构

Kettle是一个组件化的集成系统，包括如下几个主要部分：
1.Spoon：图形化界面工具(GUI方式)，Spoon允许你通过图形界面来设计Job和Transformation，可以保存为文件或者保存在数据库中。
也可以直接在Spoon图形化界面中运行Job和Transformation，
2.Pan：Transformation执行器(命令行方式)，Pan用于在终端执行Transformation，没有图形界面。
3.Kitchen：Job执行器(命令行方式)，Kitchen用于在终端执行Job，没有图形界面。
4.Carte：嵌入式Web服务，用于远程执行Job或Transformation，Kettle通过Carte建立集群。
5.Encr：Kettle用于字符串加密的命令行工具，如：对在Job或Transformation中定义的数据库连接参数进行加密。

基本概念

1.Transformation：定义对数据操作的容器，数据操作就是数据从输入到输出的一个过程，可以理解为比Job粒度更小一级的容器，我们将任务分解成Job，然后需要将Job分解成一个或多个Transformation，每个Transformation只完成一部分工作。
2.Step：是Transformation内部的最小单元，每一个Step完成一个特定的功能。
3.Job：负责将Transformation组织在一起进而完成某一工作，通常我们需要把一个大的任务分解成几个逻辑上隔离的Job，当这几个Job都完成了，也就说明这项任务完成了。
4.Job Entry：Job Entry是Job内部的执行单元，每一个Job Entry用于实现特定的功能，如：验证表是否存在，发送邮件等。可以通过Job来执行另一个Job或者Transformation，也就是说Transformation和Job都可以作为Job Entry。
5.Hop：用于在Transformation中连接Step，或者在Job中连接Job Entry，是一个数据流的图形化表示。

在Kettle中Job中的JobEntry是串行执行的，故Job中必须有一个Start的JobEntry；Transformation中的Step是并行执行的。

Why

组件对比

目前，ETL工具的典型代表有:

• 商业软件：Informatica PowerCenter，IBM InfoSphere DataStage，Oracle Data Integrator，Microsoft SQL Server Integration Services等
• 开源软件：Kettle，Talend，Apatar，Scriptella等

纯java编写，可以跨平台运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。

相对于传统的商业软件，Kettle是一个易于使用的，低成本的解决方案。

Spoon是基于SWT（SWT使用了本地操作系统的组件库，性能更好，界面更符合本地操作系统的风格）开发的，支持多平台：

• Microsoft Windows: all platforms since Windows 95, including Vista
• Linux GTK: on i386 and x86_64 processors, works best on Gnome
• Apple's OSX: works both on PowerPC and Intel machines
• Solaris: using a Motif interface (GTK optional)
• AIX: using a Motif interface
• HP-UX: using a Motif interface (GTK optional)
• FreeBSD: preliminary support on i386, not yet on x86_64

Kettle使用场景

• Migrating data between applications or databases 在应用程序或数据库之间进行数据迁移
• Exporting data from databases to flat files 从数据库导出数据到文件
• Loading data massively into databases 导入大规模数据到数据库
• Data cleansing 数据清洗
• Integrating applications 集成应用程序

How

1.下载

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

也可以自己build，Maven项目架构。

mvn clean package -Drelease -Dmaven.test.skip=true

详见：https://github.com/pentaho/pentaho-kettle

2.安装

安装JRE1.7+（Pan需要在JRE1.7+下运行）。
Kettle免安装，在windows环境下，直接解压到指定目录即可。

3.实践

（1）在Spoon中设计Transformation和Job
运行Transformation和Job有2种方式。
方式一：直接在Spoon中运行。
方式二：在控制台终端运行（可以传递命令行参数），例如：

• 使用Pan运行Transformation：Pan.bat /file C:\\Users\\chench9\\Desktop\\Tutorial\\hello.ktr
• 使用Kitchen运行Job：Kitchen.bat /file C:\\Users\\chench9\\Desktop\\Tutorial\\hello.kjb list /norep

（2）运行结果Step Metrics解读

• Read: the number of rows coming from previous Steps.
• Written: the number of rows leaving from this Step toward the next.
• Input: the number of rows read from a file or table.
• Output: the number of rows written to a file or table.
• Errors: errors in the execution. If there are errors, the whole row will become red.

（3）Kettle Java API
可以通过Java API的方式，将Kettle与第三方应用程序集成。
Kettle本身不提供对外的REST API，但是有一个Step为REST Client。
引用了Kettle所依赖的lib包之后，可以通过Java API方式在第三方应用中运行Job或Transformation

（4）集群部署
Kettle集群是一个Master/Slave架构。
Kettle集群是通过Carte服务组建的，集群模式主要用于远程执行Job。
本质上来讲Carte就是一个Web服务，其实就是使用了一个嵌入式Jetty容器。
初次调用Carte HTTP服务时用户名/密码: cluster/cluster。

• 启动master节点

启动master节点很简单，直接启动Carte服务即可，如：sh carte.sh localhost 8080
或者通过配置文件启动Master节点，首先编辑Master配置内容如下：

<slave_config>
    <slaveserver>
        <name>master1</name>
        <hostname>moc.bankcomm.com</hostname>
        <port>8080</port>
        <username>cluster</username>
        <password>cluster</password>
        <master>Y</master>
    </slaveserver>
</slave_config>

• 启动slave节点

在Slave节点上添加配置文件：slave_dyn_8080.xml，编辑内容如下：

<slave_config>
    <masters>
        <slaveserver>
            <name>master1</name>
            <hostname>moc.bankcomm.com</hostname>
            <port>8080</port>
            <username>cluster</username>
            <password>cluster</password>
            <master>Y</master>
        </slaveserver>
    </masters>

    <report_to_masters>Y</report_to_masters>
    
    <slaveserver>
        <name>slave1-8080</name>
        <hostname>kettle.slave1</hostname>
        <port>8080</port>
        <username>cluster</username>
        <password>cluster</password>
        <master>N</master>
    </slaveserver>
</slave_config>

启动slave节点：Carte.bat D:\\pdi-ce-8.1-SNAPSHOT\\data-integration\\slave_dyn_8080.xml

（5）Kettle内置的Step
https://wiki.pentaho.org/display/EAI/List+of+Available+Pentaho+Data+Integration+Plug-Ins Kettle插件

（6) 总结

• 使用简单，学习曲线平缓
• 无需编写SQL就可以实现ETL

注意事项

• 运行Transformation或Job时，在Spoon中设置的环境变量在重启之后需要重新设置；如果是命令行参数，在终端运行时作为参数传递即可。
• 在使用Java API调用Job和Transformation时，除了需要引用kettle所依赖的lib包，在代码中初始化Kettle运行时环境之前，需要添加插件。参考：https://stackoverflow.com/questions/44866152/pentaho-kettle-cant-run-transformation-due-to-plugin-missing
• 在使用Java API运行Job和Transformation时，环境变量可以在2个地方设置：${user.home}/.kettle/kettle.properties，System.setProperty()
• 在Transformation中类型为command line argument的参数在集成Kettle API的应用中可以通过System.setProperty()设置并传递

kettle的坑

1.集群化部署
（1）不能在<slaveserver>节点中使用<network_interface>替代<hostname>，否则启动时报错：

java.lang.NullPointerException
        at org.pentaho.di.core.Const.getIPAddress(Const.java:1775)
        at org.pentaho.di.www.SlaveServerConfig.checkNetworkInterfaceSetting(SlaveServerConfig.java:378)
        at org.pentaho.di.www.SlaveServerConfig.<init>(SlaveServerConfig.java:200)
        at org.pentaho.di.www.Carte.parseAndRunCommand(Carte.java:202)
        at org.pentaho.di.www.Carte.main(Carte.java:162)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
        at org.pentaho.commons.launcher.Launcher.main(Launcher.java:92)

（2）当集群中的slave节点失效之后，master不会更新slave列表。
虽然官方宣称每隔30秒就会检测slave的状态，但是实际部署时发现master并不会更新slave列表。

2.高可用支持
3.如何避坑
4.基于开源版我们可以用来做什么，如何实现定时调度，如何实现高可用
5.开源社区版本与企业版本主要区别是什么？
企业版Kettle不是独立的，而是集成在Pentaho Business Analytics商业套件中，作为ETL组件。在企业版中Kettle多一个Pentaho资源库。

【参考资料】
http://www.pentaho.com/ Pentaho主页
https://github.com/pentaho/pentaho-kettle Kettle源码
https://wiki.pentaho.com/display/EAI/ 文档（最新）
https://forums.pentaho.com/ Kettle论坛
《解决方案：使用PDI构建开源ETL解决方案 》