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02-PDI(Kettle)导入与导出

發布時間：2023/12/1 综合教程 30 生活家

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 02-PDI(Kettle)导入与导出小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

文章目錄

02-PDI(Kettle)導入與導出
- 多個excel表格數據的合并
- - 實驗步驟：
  - 拓展 Excel介紹
- 基于文本的數據導入與導出
- - 實驗步驟
  - 擴展回車與換行的區別
- 基于XML文本的數據導入導出
- - 步驟設計
  - 擴展 XML教程
- 基于JSON文本的數據導入導出
- - 實驗步驟
  - 拓展 JSON
- 基于數據庫的數據導入與導出
- - 實驗步驟
  - 拓展 kettle分享數據庫連接

02-PDI(Kettle)導入與導出

本文主要介紹基于Kettle的導入與導出，并針對每種文件特點進行相關介紹。

多個excel表格數據的合并

實驗步驟：

數據準備：
在課程信息表1.xlsx中的sheet1中提供如下數據，
將該文件復制幾份，放在不同的子目錄下，本文的目錄數據結果如下：

D:\kettle-XXX-data\多個Excel合并data>tree . /f /a
卷 軟件 的文件夾 PATH 列表
D:\KETTLE-REPOSITORY-DATA\CHAPTER03-1-02多個EXCEL合并DATA
|   課程信息表1.xlsx
|   課程信息表2.xlsx
|   課程信息表3.xlsx
|
\---子目錄課程信息表4.xlsx

設計轉換
命名參數的配置。

在畫布上點擊鼠標右鍵，在彈出的菜單中選擇“Properties”調出命名參數設置窗口。
選擇卡項“paramerers”配置命名參數，其中“Default Value”的值為待處理的輸入數據的實際存儲路徑。
““Microsoft Excel input”的配置：

Files選項設置：
數據源的配置如下圖所示：(如果該文件夾下包含有子目錄，則“包含子目錄”配置為”Y”)

sheet選項設置：
數據表和數據行列的的選擇如下圖配置：
Fields選項設置：
重新配置數據的字段，如下圖所示。
“Microsoft Excel 輸出”的配置
配置輸出的文件名，Excel版本，sheet等，如下圖所示。
配置輸出的字段名，如下圖所示。
運行轉換
依次點擊菜單“Action->run”運行程序.運行完畢后，如下圖所示，

點擊“Preview data”瀏覽輸出數據，亦可在實驗輸出路徑上查看驗證輸出的Excel文件數據，已經合并成了一個Excel文件。

拓展 Excel介紹

最大行 1048576

最大列列從A開始，Z結尾，XFD等同于26進制的O64 XFD是26進制的(24*26+6)*26+4=16384…也就是2^14 =16384

按住下鍵9小時得出的吧。其實用Ctrl+下，一次就到最后一行了。1048576好啊，這個數多整，1024x1024。對學計算機的人來說，256、1024、2^16=65536、1048576，這些都是很整很整的數。

Excel 規范與限制

https://support.microsoft.com/zh-cn/office/excel-%e8%a7%84%e8%8c%83%e4%b8%8e%e9%99%90%e5%88%b6-1672b34d-7043-467e-8e27-269d656771c3?ui=zh-cn&rs=zh-cn&ad=cn#ID0EDBD=Newer_versions

基于文本的數據導入與導出

文本文件是使用ETL工具處理的最簡單的一種數據。文本文件易于交換，壓縮比高，任何文本編輯器都可打開。總體來說，文本文件可分為分割符文件和固定寬度文件。
本實驗讀入student.csv文件，輸出固定寬度為15字節的student.txt文件。student.csv文件以逗號為分隔符。

實驗步驟

數據準備：
student.csv的內容

cat student.csv

學號,姓名,性別,班級,年齡,成績,身高,手機
1,張一,男,1701,16,78,170,18946554571
2,李二,男,1701,17,80,175,18946554572
3,謝遜,男,1702,18,95,169,18946554573
4,趙玲,女,1702,19,86,180,18956257895
5,張明,男,1704,20,85,185,18946554575
6,張三,女,1704,18,92,169,18946554576

設計轉換圖。

如下：

“CSV file input”步驟的設置

(1)點擊“Browse（B）瀏覽”按鈕，選擇student.csv文件作為輸入文件來處理。
(2)“Delimiter列分隔符”選擇逗號（,），CSV文件默認是逗號分割。
(3)勾選“Header row present 包含列頭行”，表示此文件內含有文件頭（列名）
(4)中文亂碼可選擇“File encoding 文件編碼”為UTF-8
(5)點擊“Get Fields獲取字段”，在此步驟的字段列表中選擇出此文件的8個字段。

csv input 注意事項
如果輸出為等寬文本，需要在獲取字段后，修改所有字段的類型為string。

“Text file output”步驟的設置
File選項設置：
（1）點擊“Browse（B）瀏覽”按鈕，選擇等寬文件的輸出路徑。
（2）文件的后綴名在“extension 擴展名”中指定txt。
Content選項設置：
（3）“separator分隔符”配置為空，因為我們需要輸出沒有分隔符的文件。
（4）“Format格式”選擇“LF terminated(Unix)”或“CR+LF terminated(window,DOS)”。
Fileds選項設置：
（5）點擊“Get Fields獲取字段”按鈕，在字段列表上選擇出此文件的所有字段。然后，在各個字段的“長度”中，輸入“15”，表示每個輸出字段的長度為15字節。

點擊運行按鈕運行轉換。
輸出文件輸出文件.txt內容如下：

擴展回車與換行的區別

轉載于：http://www.pythontab.com/html/2017/linuxkaiyuan_0115/1116.html

關于換行和回車其實平時我們不太在意，所以關于兩者的區別也不太清楚，在平時開發時可能會遇到一些文件處理的問題，放到不同的操作系統上出現各種坑。那么回車和換行到底有哪些區別呢？今天咱們就來總結一下。

由來

在計算機還沒有出現之前，有一種叫做電傳打字機（Teletype Model 33）的機械打字機，每秒鐘可以打10個字符。但是它有一個問題，就是打完一行換行的時候，要用去0.2秒，正好可以打兩個字符。要是在這0.2秒里面，又有新的字符傳過來，那么這個字符將丟失。

于是，研制人員想了個辦法解決這個問題，就是在每行后面加兩個表示結束的字符。一個叫做“回車”，告訴打字機把打印頭定位在左邊界，不卷動滾筒；另一個叫做“換行”，告訴打字機把滾筒卷一格，不改變水平位置。

這就是“換行”和“回車”的由來。

使用

后來，計算機發明了，這兩個概念也就被般到了計算機上。那時，存儲器很貴，一些科學家認為在每行結尾加兩個字符太浪費了，加一個就可以。于是，就出現了分歧。

回車 \r 本義是光標重新回到本行開頭，r的英文return，控制字符可以寫成CR，即Carriage Return

換行 \n 本義是光標往下一行（不一定到下一行行首），n的英文newline，控制字符可以寫成LF，即Line Feed

符號 ASCII碼意義

\n 10 換行NL (0x0A)

\r 13 回車CR (0x0D)

\r\n (0x0D,0x0A)

在不同的操作系統這幾個字符表現不同，比如在WIN系統下，這兩個字符就是表現的本義，在UNIX類系統，換行\n就表現為光標下一行并回到行首，在MAC上，\r就表現為回到本行開頭并往下一行，至于ENTER鍵的定義是與操作系統有關的。通常用的Enter是兩個加起來。

不同操作系統下的含義：

\n: UNIX 系統行末結束符

\r\n: window 系統行末結束符

\r: MAC OS 系統行末結束符

我們經常遇到的一個問題就是，Unix/Mac系統下的文件在Windows里打開的話，所有文字會變成一行；而Windows里的文件在Unix/Mac下打開的話，在每行的結尾可能會多出一個^M符號。

后來,Mac 改成跟Unix/Linux 一樣的“\n”

“first line\rsecond line” 的效果是：

“first line\nsecond line” 的效果是：

只有 “first line\r\nsecond line” 才能展示成：

計算機時代改用計算機之后，該怎么辦呢？早期的 ADM-3A 計算機的鍵盤有人覺得還是保留原來打字機的習慣，繼續用 CR LF (\r\n)，例如 MS-DOS 操作系統，再比如網絡協議。 Windows 自然也是沿用 MS-DOS 的傳統。有人覺得計算機沒有必要保留打字機的舊習慣，留下一個就夠了。這其中又有人用 LF (\n)，例如 Unix 也有人用 CR (\r)，例如 Mac OS 經典操作系統（Mac OS 9 以及之前）。后來 Mac OS X 也把 Mac OS 9 的規矩廢除了，投奔Unix，所以改成用 LF (\n)。今天，我們看到的就是 Windows 與網絡協議都用 CR LF ，而類 Unix 操作系統都用 LF 。

軟回車和硬回車

再擴展一下回車的一些知識。
硬回車就是普通我們按回車產生的，它在換行的同時也起著段落分隔的作用。
軟回車是用 Shift + Enter 產生的，它換行，但是并不換段，即前后兩段文字在 Word 中屬于同一“段”。在應用格式時你會體會到這一點。
軟回車能使前后兩行的行間距大幅度縮小，因為它不是段落標記，要和法定的段落標記——硬回車區別出來。硬回車的html代碼是

…

，段落的內容就夾在里面，而軟回車的代碼很精悍：

。網頁的文字如果復制到word中，則硬回車變為彎曲的箭頭，軟回車變為向下的箭頭。

基于XML文本的數據導入導出

步驟設計

準備數據

<?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?>
<CATALOG>
<CD>
<TITLE>Empire Burlesque</TITLE>
<ARTIST>Bob Dylan</ARTIST>
<COUNTRY>USA</COUNTRY>
<COMPANY>Columbia</COMPANY>
<PRICE>10.90</PRICE>
<YEAR>1985</YEAR>
</CD>
<CD>
<TITLE>Hide your heart</TITLE>
<ARTIST>Bonnie Tyler</ARTIST>
<COUNTRY>UK</COUNTRY>
<COMPANY>CBS Records</COMPANY>
<PRICE>9.90</PRICE>
<YEAR>1988</YEAR>
</CD>
<CD>
<TITLE>Greatest Hits</TITLE>
<ARTIST>Dolly Parton</ARTIST>
<COUNTRY>USA</COUNTRY>
<COMPANY>RCA</COMPANY>
<PRICE>9.90</PRICE>
<YEAR>1982</YEAR>
</CD>
<CD>
<TITLE>Still got the blues</TITLE>
<ARTIST>Gary Moore</ARTIST>
<COUNTRY>UK</COUNTRY>
<COMPANY>Virgin records</COMPANY>
<PRICE>10.20</PRICE>
<YEAR>1990</YEAR>
</CD>
</CATALOG>

轉換步驟設計如下：
Get data from XML設置

將文件添加到選擇文件區域
選擇get xpath nodes
設置fileds

Excel輸出設置

這里先不描述

XML output設置
輸出的文件為：

<?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?>
<CATALOG>
<CD><TITLE>Empire Burlesque</TITLE> <ARTIST>Bob Dylan</ARTIST> <COUNTRY>USA</COUNTRY> <COMPANY>Columbia</COMPANY> <PRICE>10.9</PRICE> <YEAR>1985</YEAR></CD>
...
<CD><TITLE>Still got the blues</TITLE> <ARTIST>Gary Moore</ARTIST> <COUNTRY>UK</COUNTRY> <COMPANY>Virgin records</COMPANY> <PRICE>10.20</PRICE> <YEAR>1990</YEAR></CD>
</CATALOG>

擴展 XML教程

內容較多，參考
http://www.jk1123.com/?p=124
https://blog.csdn.net/L_ZG_/article/details/105363109

基于JSON文本的數據導入導出

實驗步驟

準備數據
本案例數據位于：XX\read-nested-fields.js
內容如下：

  {"missions":[{"id": "59434767","timestamp": "2011-11-21 09:21:53","data": [{"field": "13776121","value": "Baylor Dallas"},{"field": "13776401","value": "CHF"},{"field": "13777966","value": "John Doe"},{"field": "13780027","value": "9999"} ]},{"id": "59474875","timestamp": "2011-11-21 17:01:22","data": [{"field": "13776121","value": "Healthsouth,"},{"field": "13776401","value": "Pneumonia"},{"field": "13777966","value": "Jane Doe"} ]}],"total": 2,"pages": 1}

步驟設計

轉換步驟設計如下：

json input 設置
File選項設置：
設置文件地址：XX\read-nested-fields.js

content選項設置為默認設置

fields選項設置：
id $.missions…id 中$表示json數據，.missions…id表示獲取該文件中missions下的子元素的中的id子元素。
data $.missions…data 中$表示json數據，.missions…data表示獲取該文件中missions下的子元素的中的data子元素。

json input get -nested fields設置
File選項設置：
勾選source is from previous step，表示選擇讀取上一步驟的源字段
select field：會自動提示上一步驟中的data和id字段，這里勾選data字段。

fileds選項設置
excel output設置
與前面基本類似，重點在于設置字段選擇
json out put 設置

拓展 JSON

JSON格式相關
https://www.bejson.com/

基于數據庫的數據導入與導出

實驗步驟

當前，市場上主流的關系型數據庫有MySQL、Oracle、SQL Server、DB2等。面對這些類型的關系型數據庫，Kettle都可以使用“表輸入”“表輸出”這兩個步驟完成數據的導入與導出。
本實驗讀入student表數據，輸出滿足身高大于等于170，成績大于等于80的學生數據。輸出的數據存儲在StuOut表中。

1.在mysql命令行執行student.sql腳本腳本內容

SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;-- ----------------------------
-- Table structure for student
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `student`;
CREATE TABLE `student`  (`學號` int(11) NOT NULL,`姓名` varchar(45) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,`性別` varchar(45) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,`班級` varchar(45) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,`年齡` varchar(45) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,`成績` int(15) NULL DEFAULT NULL,`身高` varchar(45) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,`手機` varchar(45) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`學號`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;-- ----------------------------
-- Records of student
-- ----------------------------
INSERT INTO `student` VALUES (1, '張一', '男', '1701', '16', 78, '170', '18946554571');
INSERT INTO `student` VALUES (2, '李二', '男', '1701', '17', 80, '175', '18946554572');
INSERT INTO `student` VALUES (3, '謝遜', '男', '1702', '18', 95, '169', '18946554573');
INSERT INTO `student` VALUES (4, '趙玲', '女', '1702', '19', 86, '180', '18956257895');
INSERT INTO `student` VALUES (5, '趙明', '男', '1704', '20', 85, '185', '18946554575');
INSERT INTO `student` VALUES (6, '張三', '女', '1704', '18', 92, '169', '18946554576');SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

執行腳本

source  /home/ubuntu/student.sql

2.新建轉換如下

data grid設置
table input設置
創建mysql_conn連接，并測試
測試完成后，執行Get SQL select statement
修改sql語句，添加

WHERE 身高>? AND 成績>?

這一步驟需要勾選Replace variables in，并選擇insert data from step選擇上一步驟的data grid。
完整SQL為：

SELECT學號
, 姓名
, 性別
, 班級
, 年齡
, 成績
, 身高
, 手機
FROM student
WHERE 年齡 >? AND 成績 > ?

table output
選擇target后，可以執行下sql
執行sql后，可以映射字段

注意：這里可以多次嘗試，比如去掉specify database fields，get fields ，table field的字段可以手動選擇。

拓展 kettle分享數據庫連接

先在一個轉換中創建連接后，通過view – 》database connections --》數據庫連接–》share就可以分享了

總結

以上是生活随笔為你收集整理的02-PDI(Kettle)导入与导出的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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多個excel表格數據的合并

實驗步驟：

拓展 Excel介紹

基于文本的數據導入與導出

實驗步驟

擴展 回車與換行的區別

基于XML文本的數據導入導出

步驟設計

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基于JSON文本的數據導入導出

實驗步驟

拓展 JSON

基于數據庫的數據導入與導出

實驗步驟

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總結

擴展回車與換行的區別