申明： 未经许可，禁止以任何形式转载，若要引用，请标注链接地址
全文共计1982字，阅读大概需要3分钟
一、任务描述
本实验任务主要完成基于ubuntu环境的使用kettle进行数据的多表关联的工作。通过完成本实验任务，要求学生熟练掌握使用kettle进行数据的多表关联的方法，为后续实验的开展奠定ETL平台基础，也为从事大数据平台运维工程师、大数据技术支持工程师等岗位工作奠定夯实的技能基础。
二、任务目标
1、掌握使用kettle进行数据的多表关联
三、任务环境
Ubuntu16.04、Java1.8、Kettle7.1
四、任务分析
Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。
Kettle组成部分：
Kettle概念模型图：
Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。
Transformation（转换）：
Transformation（转换）是由一系列被称之为step（步骤）的逻辑工作的网络。转换本质上是数据流。下图是一个转换的例子，这个转换从文本文件中读取数据，过滤，然后排序，最后将数据加载到数据库。本质上，转换是一组图形化的数据转换配置的逻辑结构，转换的两个相关的主要组成部分是step（步骤）和hops（节点连接），转换文件的扩展名是.ktr。
Jobs（工作）：
Jobs（工作）是基于工作流模型的，协调数据源、执行过程和相关依赖性的ETL活动，Jobs（工作）将功能性和实体过程聚合在了一起，工作由工作节点连接、工作实体和工作设置组成，工作文件的扩展名是.kjb。
我们的任务是：
1、掌握使用kettle进行数据的多表关联
五、 任务实施
步骤1、环境准备
右击Ubuntu操作系统桌面，从弹出菜单中选择【Open Terminal Here】命令 打开终端。
启动kettle。
图1 启动kettle
开启mysql服务。如图2所示。
图2 开启mysql
步骤2、创建Transformmations
新建一个”Transformmations”(双击Transformmations即可),然后选择”Design”栏,将”Input”下的”Table input”(拖过去两个)和”Lookup”栏下的”Stream lookup”,以及”Output”栏下的”Table output”三个图标拖进工作区。按住Shift键，鼠标拖拽”Table input”图标到”Stream lookup”图标上，产生连线。同理”Table output”的线也连上。注意箭头方向。如图3所示
图3 创建Transformmations
设置”Table input”相关内容（双击图表即可）。如图4-6所示。
图4 设置”Table input”相关内容
图5 设置”Table input”相关内容
图6 设置”Table input”相关内容
设置”Table input 2”相关内容（双击图表即可）。如图7-9所示。
图7 设置”Table input 2”相关内容
图8 设置”Table input 2”相关内容
图9 设置”Table input 2”相关内容
设置”Stream lookup”相关内容(双击即可)。如图10-11所示。
图10 设置”Stream lookup”
图11 设置完毕
设置”Table output”相关参数,双击”Table output”即可，mysql数据库密码为”root”。如图12所示。
图12 设置”Table output”
设置目标表。如图13所示。
图13 设置目标表
设置字段映射,最后点击”OK”完成整个设置。如图14所示。
图14 设置字段映射
步骤3、运行任务
运行，将两张表相互关联，批量导入到数据库。如图15-16所示。
图15 运行任务
图16 保存任务
查看运行结果。如图17所示。
图17 查看运行结果
重新打开一个终端,进入mysql,切换到kettleDB数据库,检验记录是否导入。如图18-19所示。
图18 查看表
图19 查看表数据
♥ 知识链接
ETL是BI/DW（ Business Intelligence/Data Warehouse , 商务智能/数据仓库）的核心和灵魂，按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。
♥ 温馨提示
ETL是数据抽取（Extract）、清洗（Cleaning）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
