基于kettle的MaxCompute插件实现数据上云报错：写入odps报错

环境要求 JDK (1.6以上，推荐1.7) Kettle（建议5.4.0以后的版本） Apache Maven 3.x 插件部署 下载MaxCompute的Kettle插件包 $ wget http://odps-repo.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/data-collectors/aliyun-kettle-odps-plugin-2.0.4.tar.gz 部署Kettle MaxCompute插件 将kettle-odps-plugin安装到Kettle plugins目录下

$ cp aliyun-kettle-odps-plugin-1.0.0.tar.gz {YOUR_KETTLE_DIRECTORY}/plugins $ cd {YOUR_KETTLE_DIRECTORY}/plugins $ tar zxvf aliyun-kettle-odps-plugin-1.0.0.tar.gz && rm aliyun-kettle-odps-plugin-1.0.0.tar.gz 安装完成后，重启Kettle，重启后新建一个转换（Transformation），然后可以在Big Data这个大类中找到Aliyun MaxCompute Input/Output，如下图所示。

屏幕快照 2016-11-30 下午5.36.29.png

使用场景 这里举几个简单的示例演示一下如何利用Kettle的MaxCompute插件将数据导入或导出。

MySQL数据导入MaxCompute 安装MySQL JDBC Connector kettle默认是没有MySQL的JDBC Connector的，需要先下载MySQL 的JDBC Connector，将Connector的jar包放至kettle的lib目录下，重启kettle即可。

Steps配置 新建mysql的DB连接 mysql connect.png

添加mysql的表输入 表输入配置需要提供一个sql，本例是要将Mysql数据库的words表导入MaxCompute中，如下图所示，运行“select * from words;”这样一条SQL即可，其中words表的schema为“（id int, line varchar(1000))”。 mysql input.png

添加Aliyun MaxCompute Output 首先需要要MaxCompute中创建与Mysql数据源相对应的数据表，本例中建表语句如下：

create table testoyz (a bigint, b string); 然后，如下图所示，配置好endpoint, accessId, accessKey, projectName, tableName等必要的参数。

粘贴图片0.png

运行转换，查看结果 运行已经建立好的转换Steps，运行成功后，可以在MaxCompute的相应数据表中查询到传输过来的数据。

odps@ xxx_project_name>read testoyz; +------------+------------+ | a | b | +------------+------------+ | 1 | hello world | | 2 | hello maxcompute | | 3 | test test test | +------------+------------+ 将MaxCompute表导出到Excel文件 可以使用Aliyun MaxCompute Input组件下载MaxCompute中的表数据到Excel文件中，下图的配置是将上个例子中的表导出为Excel文件。

粘贴图片1.png

配置好后运行转换，表中的数据会被下载保存在excel文件中。