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etl规则引擎编写java

   日期:2024-12-27     移动:http://tiush.xhstdz.com/mobile/quote/85769.html


etl规则引擎编写java

说到ETL开源项目,Kettle当属翘首,因此,偶决定花点时间了解一下。

  项目名称很有意思,水壶。按项目负责人Matt的说法:把各种数据放到一个壶里,然后呢,以一种你希望的格式流出。呵呵,外国人都很有联想力。

  看了提供的文档,然后对发布程序的简单试用后,可以很清楚得看到Kettle的四大块:

  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)

  嗯,厨师已经在厨房里,勺子和盘子一应俱全,且看能做出如何的大餐?

  一:Chef——工作(job)设计器

  这是一个GUI工具,操作方式主要通过拖拖拉拉,勿庸多言,一看就会。

  何谓工作? 多个作业项,按特定的工作流串联起来,开成一项工作。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。

  来,看看Chef中的作业项:

  1.1: 转换:指定更细的转换任务,通过Spoon生成。通过Field来输入参数。

  1.2: SQL:sql语句执行,

  1.3: FTP:下载ftp文件。

  1.4: 邮件:发送邮件。

  1.5: 检查表是否存在,

  1.6: 检查文件是否存在,

  1.7: 执行shell脚本。如:dos命令。

  1.8: 批处理。(注意:windows批处理不能有输出到控制台)。

  1.9: Job包。作为嵌套作业使用。

  1.10:Javascript执行。这个比较有意思,我看了一下源码,如果你有自已的script引擎,可以很方便的替换成自定义script,来扩充其功能。

  1.11:SFTP:安全的Ftp协议传输。

  1.12:HTTP方式的上/下传。 好了,看看工作流:

  如上文所述,工作流是作业项的连接方式。分为三种:无条件,成功,失败。这个没啥好说的,从名字就能知道它的意图。

  嗯,为了方便工作流使用,提供了几个辅助结点单元(你也可将其作为简单的作业项):

  1:Start单元,任务必须由此开始。设计作业时,以此为起点。

  2: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。

  3:ERROR单元:用途同上。

  4:DUMMY单元:啥都不做,主要是用来支持多分支的情况。文档中有例子,不再多说。

  存储方式:

  支持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。

  LogView:可查看执行日志。

  二: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,没啥可讲的,就把它的参数说明列一下。

  -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 (don't 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 : Don't log into the repository 不写日志

  嗯,居然不支持调度。看了一下文档,建议使用操作系统提供的调度器来实现调度,比如:Windows可以使用它的任务计划工具。 三: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。

  下面简单列举一下所有的转换过程。(简单描述,详细的可见Spoon文档)

  3.1:Input-Steps:输入步骤

  3.1.1: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。

  3.1.2: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)

  3.1.3: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。

  3.1.4:Generate Rows:生成多行。

  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。

  3.1.5:Xbase Input:

  3.1.6:Excel Input:

  3.1.7:XML Input:

  这三个没啥可讲的,看看参数就明了。

  3.2:Output-Steps: 输出步聚

  3.2.1: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。

  3.2.2:Table output:输出到目的表。

  3.2.3: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。

  3.2.4:Update:同上,只是不支持增加操作。

  3.2.5:XML Output:

  3.3:Look-up:查找操作

  Database:

  Stream:

  Procedure:

  Database join:

  很简单,看看参数就明白了。 3.4:Transform 转换 (嗯,重点)

  3.4.1: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。

  3.4.2: 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。

  3.4.3:Sort rows: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。

  3.4.4: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)。

  3.4.5:Dummy:不做任何处理,主要用来作为分支节点。

  3.4.6:Join Rows:对所有输入流做笛卡儿乘积。

  3.4.7:Aggregate:聚合,分组处理

  3.4.8: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。

  3.4.9: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。

  3.4.10. 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。

  3.4.11. 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。

  3.4.12. Calculator:提供了一组函数对列值进行运算,

  所介绍,使用该方式比用户自定义JAVA script脚本速度更快。

  3.4.13. Merge Rows:用于比较两组输入数据,一般用于更新后的数据重新导入到数据仓库中。

  3.4.14. Add constants:增加常量值。

  这个我没弄明白它的用法???

  3.4.15. Row denormaliser:同Normaliser过程相反。

  3.4.16. 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。

  3.5:Extra:除了上述基本节点类型外还定义了扩展节点类型

  3.5.1:SPLIT FIELDS, 按指定分隔符拆分字段

  3.5.2:EXECUTE SQL script,执行SQL语句

  3.5.3:CUBE INPUT,

  3.5.4:CUBE OUTPUT等。

  这两个没明白是啥意思。  3.6:其它

  存储方式: 与Chef相同。

  数据源(Connection);见后。

  Hops:setp连接起来,形成Hops。

  Plugin step types等节点:这个没仔细看,不知如何制作Plugin step。

  LogView:可查看执行日志。

  四: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,可参见Pan的文档。

  五:其它

  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。

  个人感觉:(本人不成熟的看法)

  1:转换功能全,使用简洁。作业项丰富,流程合理。但缺少调度。

  2:java代码,支持的数据源范围广,所以,跨平台性较好。

  3:从实际项目的角度看,和其它开源项目类似,主要还是程序员的思维,缺少与实际应用项目(专业领域)的更多接轨,当然,项目实施者的专注点可能在于一个平台框架,而非实际应用(实际应用需要二次开发)。

  4:看过了大多数源码,发现源码的可重用性不是太好(缺少大粒度封装),有些关键部分好象有Bug。

  比如:个别class过于臃肿,线程实现的同步有问题。

  5:提供的工具有些小错,如参数的容错处理。


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