Kettle是一个开源ETL工具，做数据仓库用Spoon。
工具：下载Spoon，解压即可用
1、认识常用组件：
表输入
插入\更新
数据同步
文本文件输出
更新
自动文档输出
表输出
列转行
增加常量
增加序列
排序记录
行转列
过滤记录
数据库连接
合并记录
排序合并
记录关联（笛卡尔输出）
记录集连接
分组
在内存中分组
2、第一个例子
生成 100 个随机数，随机数取值于[0，100）之间， 计算小于等于 50 的随机数个数和 大于50 的随机数个 数。 并把这两个统计数字放在数据库表的一行的两列中， 即输出的结果有一行，一行包括两列，每列是一个统 计值。
1.生成随机数,0-1区间内
2.定义常量，100
3.计算，随机数乘以100，使得生成的数据在0~100区间内
这里后面有分支，默认是数据分发，这里要保证数据全部都流到两条支路去要选择复制分发模式，在计算器这个步骤上面右键，选择数据发送，复制发送模式
4.条件判断有几种方法，这里用的是根据java代码过滤记录
5.分组计算总条数，4步中结果为真进分组1，否则分组2，分组里面计算总条数
6.关联记录
7.输出
3、数据仓库
目标：数据仓库就是把别的业务组的表查出来， 再转换， 保存到我们这边创建的新的业务表中。后续再开发接口(http、webservice、dubbo等)给别的组调用。
3.1用户评价表中有各种评价得分，这里对经纪人的各种得分求平均分保存到bidb_brance中
0.建立数据库连接
数据源1：mysql://172.16.2.187:33096/jjskfang
数据源2：mysql://172.16.2.245:33096/bidb_branch
1.表输入：
使用数据源1，
初始数据为：
SELECT ID, WORKER_ID, WORKER_NAME, USER_ID, USER_NAME, GRADE, SCORE, PROFESS_SCORE,
KNOW_SCORE, SERVICE_SCORE, TAGS, CONTENT, ORDER_ID, ORDER_TYPE, `STATUS`, MODIFY_TIME,
CREATE_TIME FROM jjskfang.CUSTOMER_COMMENT
WHERE `STATUS` = 1
2.字段选择：
选择必要的字段，这里也可以省略这一步
选择：WORKER_ID, WORKER_NAME,SCORE, PROFESS_SCORE, KNOW_SCORE,SERVICE_SCORE
3.排序：选择排序字段为WORKER_ID，分组前必须对分组字段进行排序，类似禹sql里面的group by
4.分组：根据WORKER_ID分组，同时使用聚合函数（这里就完全类似sql里面的分组和聚合函数了），如下图：
5.计算器：用计算器计算出各个指标的平均数，如图：
6.插入|更新：这一步将数据保存到目标数据库中，准备工作为先在数据源2中创建需要的表：
建表如图：
CREATE TABLE `_i_dw_test_1` (
`ID` bigint(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`WORKER_ID` varchar(32) COLLATE utf8_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT ‘被评价人ID’,
`WORKER_NAME` varchar(32) COLLATE utf8_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT ‘被评价人姓名’,
`SCORE_AVG` int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘评价得分平均分’,
`PROFESS_SCORE_AVG` int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘专业水平平均分’,
`KNOW_SCORE_AVG` int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘熟悉房源程度平均分’,
`SERVICE_SCORE_AVG` int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘服务态度平均分’,
`COMMENT_COUNT` int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘评价个数’,
`GRADE_PERCENT_1` double(11,2) DEFAULT NULL COMMENT ‘好评率’,
`GRADE_PERCENT_2` double(11,2) DEFAULT NULL COMMENT ‘中评率’,
`GRADE_PERCENT_3` double(11,2) DEFAULT NULL COMMENT ‘差评率’,
`MONTH_COMMENT_COUNT` int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘本月已评价总数’,
`TOTAL_COMMENT_COUNT` int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘历史已评价总数’,
`MONTH_COMMENT_TODO_COUNT` int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘本月待评价总数’,
`TOTAL_COMMENT_TODO_COUNT` int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘历史待评价总数’,
`MONTH_COMMENT_PERCENT` double DEFAULT NULL COMMENT ‘本月评价转化率’,
`TOTAL_COMMENT_PERCENT` double DEFAULT NULL COMMENT ‘历史评价转化率’,
`CREATETIME` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT ‘创建时间’,
`UPDATETIME` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT ‘更新时间’,
PRIMARY KEY (`ID`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=6329 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_unicode_ci COMMENT=’测试表， 用完可以删除’;
插入|更新如图：选择数据源2，表为刚刚创建的表
这一步根据workerId查询判断执行更新或者插入操作，到这里这个简单的转换工作就完成了，可以去数据库里面查询一下，看到数据都出来了是不是满满的成就感呢
感悟：做到这里让我想到一个问题，以前做车辆管理系统高危用户五级风险预警，当时是用java算出来的，真是让人头大。先去查询用户驾驶行为，再查询用户行为报警等各种数据，然后拼命的循坏各种判断，得到分析后的数据再保存到另外一个表中，来来回回写了一堆代码，最后发现执行的时候，定时器一启动服务启内存就完全不够用了，因为我开始是一次性把所有数据查出来再分析的。然后又去想怎么改程序，最终终于拼凑出来了。
现在用kettle去做貌似就简单多了，现在感受到的是开发起来方便，干净利落。不知道放到定时器运行的时候性能效率怎么样？后续持续研究。
4、java调用Kettle示例
从网上复制的代码， 后续自己写示例验证
public class KettleTest {
public static void main(String[] args) {
String filename = “/wang/work/study/Kettle/sample/excel_trans.ktr”;
try {
KettleEnvironment.init();
EnvUtil.environmentInit();
TransMeta transMeta = new TransMeta(filename);
Trans trans = new Trans(transMeta);
trans.execute(null); // You can pass arguments instead of null.
trans.waitUntilFinished();
if ( trans.getErrors() > 0 ){
throw new RuntimeException( “There were errors during transformation execution.” );
}
}
catch (KettleException e ) {
// TODO Put your exception-handling code here.
System.out.println(filename);
System.out.println(e);
}
}
}
5、java开发定时器执行ktr脚本
这个步骤省略。
总结：工具的使用并不难，关键在于理解业务，还有写sql的能力！
