# Java项目集成Kettle
## 介绍
Kettle是一个开源的ETL（Extract-Transform-Load）工具，用于数据抽取、转换和加载。它可以帮助开发人员在数据仓库、数据集成和业务智能等领域处理大规模数据。
本文将介绍如何在Java项目中集成Kettle，并给出一些示例代码。
## 环境准备
在开始集成Kettle之前，需要完成以下准备工作：
- 安装Java开发环境（J
原创
2023-09-01 15:12:52
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第二章 Java、 Eclipse集成开发环境搭建详解一、JDK下载安装打开官网https://www.oracle.com， 鼠标悬停在Downloads上，选择Popular Downloads-> Java for Develpoers，可以看到java相关版本，下载相关系统的JDK，下载完成后双击点击安装。安装完成后，可在终端中输入java -version查
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2023-08-01 17:15:01
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1.pom 依赖jna,最好用 3.0.9，其他的少文件<dependency>
<groupId>com.sun.jna-local</groupId>
<artifactId>jna-local</artifactId>
<version>3.0.9</version>
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2023-07-11 11:42:52
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# 如何集成Kettle到Java项目中
## 引言
Kettle是一个开源的ETL（Extract, Transform, Load）工具，被广泛应用于数据仓库的构建和数据集成。如果你正在开发一个Java项目，并且需要使用Kettle来处理数据，那么你需要将Kettle集成到你的项目中。本文将介绍如何在Java项目中集成Kettle，并提供一个示例来解决一个实际问题。
## 准备工作
在开始
原创
2023-10-20 03:45:48
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本期与大家分享的是，小北精心整理的大数据学习笔记，数据采集工具Kettle 的详细介绍一、Kettle概述1、什么是kettleKettle是一款开源的ETL工具，底层是纯Java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。2、Kettle工程存储方式（1）以XML形式存储（2）以资源库方式存储(数据库资源库和文件资源库)3、Kettle的两种设计4、Ke
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2023-08-28 14:40:54
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springboot 整合kettle后，变量${Internal.Entry.Current.Directory}不生效问题问题解决过程 问题现有采集流程使用Kettle执行采集文件，通过shell脚本定时执行采集文件，但是随着表数量、数量增加，特别是采集出现依赖关系后，一个采集文件重复执行多次，kettle占用cpu的问题就显现出来。后来采用springboot整合kettle，发现了一个半
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2024-03-10 21:02:54
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最近项目中需要用到kettle做数据库定时同步，kettle是拥有自己的可视化界面的。但是我们的需求是是把他集成到自己的项目中，自己制作一个web界面。首先kettle的依赖国内maven仓库好像没有（我没找到），我们可以去下载kettle的软件，从lib文件夹中获取我们需要的jar包官网地址：下载地址下载后可以解压，得到这样的文件目录：我们只是为了获取jar包，从lib文件夹下获取主要的核心ja
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2023-10-28 10:55:46
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一、导入tio相关依赖（tio是一款对socket进行封装了，支持高并发的一款框架）<dependency>
<groupId>org.t-io</groupId>
<artifactId>tio-websocket-spring-boot-starter</artifactId>
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2024-09-03 07:04:42
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目录一、下载源码二、导入工程修改pom.xml三、运行四、界面交换 一、下载源码地址： https://github.com/pentaho/pentaho-kettle我下载的是8.2这个源码，如下图所示，下载下来后应该是个zip文件，解压成目录即可。二、导入工程这里我使用的是idea导入kettle源码，eclipse我试了下，也大同小异。idea的话，选择到如下目录即可。
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2024-06-14 09:21:29
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一、环境初始化/**
* 设置Kettle的初始化配置信息路径
*
* @throws KettleException
*/
private static void initKettleEnvironment() {
try {
if (!KettleEnvironment.isInitialized()) {
// JNDI的加载
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2023-11-14 09:38:21
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目录起因webservice接口分析kettle组件使用1.生成记录组件2.web服务查询组件3.xml文件输入组件4.JSON输入组件4.文本文件输出组件参考文档 起因公司业务需求，需要使用kettle调用webservice接口 ，返回需要的数据，使用kettle的 web服务查询 功能进行实现。由于也是首次使用kettle的web服务查询功能，查阅了不少资料才实现功能，在此，实现过程分享给
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2023-11-26 11:45:34
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一、集群的原理与优缺点1.1集群的原理 Kettle集群是由一个主carte服务器和多个从carte服务器组成的，类似于master-slave结构，不同的是’master’处理具体任务，只负责任务的分发和收集运行结果。Master carte结点收到请求后，把任务分成多个部分交给slave carte执行，slave执行完毕
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2023-08-03 15:02:11
304阅读
一、 Kettle集群概述1) Kettle集群简介 集群技术可以用来水平扩展转换，使得他们能够同时运行在多台服务器上。它将转换的工作量均分到不同的服务器上。这一部分，我们将介绍怎样配置和执行一个转换，让其运行在多台机器上。一个集群sc
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2023-08-26 23:53:42
1066阅读
# 如何实现“kettle集成java”
作为一名经验丰富的开发者，你有责任帮助刚入行的小白理解并实现“kettle集成java”的过程。下面我将为你详细介绍这个过程。
## 整体流程
首先让我们来看一下整个“kettle集成java”的流程。这个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建Java项目 |
| 2 | 导入kettl
原创
2024-03-04 03:32:52
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Kettle是一个强大的数据集成工具，允许用户从多种数据源中提取、转换和加载数据。这里，我将展示如何将Kettle集成到Java应用程序中，通过这样一个过程，您将能够理解其配置、应用和排错方法。
### 环境准备
在开始之前，确保您有合适的开发环境。以下是Kettle和Java集成所需的技术栈：
- Java JDK 1.8及以上
- Apache Maven
- Kettle（Pentah
# Java Kettle集成指南
## 1. 引言
在本指南中，将介绍如何在Java应用程序中集成Kettle。Kettle是一款开源的ETL（抽取、转换、加载）工具，可以用于数据抽取、转换和加载各种数据源。通过将Kettle集成到Java应用程序中，您可以利用其强大的ETL功能来处理和管理数据。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] -->
原创
2023-11-01 07:27:03
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# 如何实现Java集成Kettle
## 引言
在Java开发中，集成数据处理工具Kettle是非常常见的需求。Kettle是一款开源的ETL工具，可以用于数据抽取、转换和加载。本文将指导刚入行的开发者如何实现Java集成Kettle，以便更好地理解和应用Kettle工具。
## 1. 整体流程
让我们首先了解整个集成Kettle的流程，如下所示：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2023-11-11 11:59:44
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前段时间因项目需要将kettle集成到我们自己的平台，以下是就整个开发中遇到的问题和开发的过程做一个总计。本篇文章将从以下几个方面介绍：ETL和ELT,kettle的组成，kettle的原理，源码分析1.ETL和ELTETL和ELT都是数据整合的一种方式。 不同是ELT是先load数据，ETL是先转换数据。下面是数据处理中ETL和ELT一个简要的流程图 两者都有自己不同的使用场景：ETL
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2023-10-11 21:48:48
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1、开发Kettle设计器UI。（1）新建配置UI，继承BaseStepDialog 并实现StepDialogInterface接口。如：public XXXXDialogextends BaseStepDialog implements StepDialogInterface {
}（2）实现open()方法，open方法将在双击节点配置时调用，弹出配置窗口。在open()方法中，可通过如
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2023-10-26 22:53:46
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一、Kettle下载安装 （一）、kettle的下载 1、登录https://sourceforge.net/projects/pentaho/2、点击“Files”，进入Home / Data Integration 目录，下载需要的版本，以6.1为例。3、点击“pdi-ce-6.1.0.1-196.zip”4、点击“Get Updates”下载软件 （二）、kettle的安装 1、下载kett
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2023-09-21 09:52:53
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