Kettle如何与应用集成

Kettle（Pentaho Data Integration，PDI）可以通过多种方式与应用程序集成，以下是7种主流方法及具体实现示例：

一、命令行调用（最基础）

bash 复制代码

# 执行转换（Transformation）
./pan.sh -file=/etl/order_import.ktr -param:INPUT_FILE=/data/orders.csv

# 执行作业（Job） 
./kitchen.sh -file=/etl/daily_sync.kjb -param:DATE=$(date +%Y-%m-%d)

适用场景：定时脚本调用、CI/CD流水线

二、Java API集成（推荐方式）

1. 添加Maven依赖

xml 复制代码

<dependency>
  <groupId>org.pentaho</groupId>
  <artifactId>pentaho-kettle-core</artifactId>
  <version>9.4.0.0-365</version>
</dependency>

2. 核心代码示例

java 复制代码

public class KettleExecutor {
    public void runTransform(String ktrPath) throws KettleException {
        KettleEnvironment.init();
        TransMeta transMeta = new TransMeta(ktrPath);
        Trans trans = new Trans(transMeta);
        
        // 设置变量
        trans.setVariable("CUSTOMER_ID", "10086");
        
        trans.execute(null);
        trans.waitUntilFinished();
        
        if (trans.getErrors() > 0) {
            throw new RuntimeException("ETL执行失败");
        }
    }
}

优势：完全控制执行过程，可获取实时状态

三、REST API调用（通过Carte服务）

1. 启动Carte服务

bash 复制代码

./carte.sh 0.0.0.0 8080

2. 调用示例（Python）

python 复制代码

import requests

response = requests.post(
    "http://etl-server:8080/kettle/executeTrans/",
    params={"trans": "/jobs/data_clean.ktr", "name": "nightly_clean"},
    auth=("admin", "password")
)
print(response.json())

适用场景：微服务架构、跨系统集成

四、数据库驱动集成

在MySQL中存储作业并触发

sql 复制代码

-- 创建作业触发表
CREATE TABLE etl_triggers (
    job_name VARCHAR(100),
    params JSON,
    status VARCHAR(20) DEFAULT 'PENDING'
);

-- 使用事件调度器触发
CREATE EVENT run_etl_job
ON SCHEDULE EVERY 1 DAY
DO
BEGIN
    INSERT INTO etl_triggers VALUES ('daily_report', '{"date": CURDATE()}');
END;

Java监听代码

java 复制代码

// 轮询数据库触发任务
@Scheduled(fixedRate = 60000)
public void checkEtlTriggers() {
    List<TriggerRecord> triggers = jdbcTemplate.query(
        "SELECT * FROM etl_triggers WHERE status = 'PENDING'",
        (rs, rowNum) -> new TriggerRecord(rs.getString("job_name"), rs.getString("params"))
    );
    
    triggers.forEach(trigger -> {
        new ProcessBuilder("kitchen.sh", "-file=/jobs/"+trigger.jobName+".kjb")
            .inheritIO()
            .start();
    });
}

五、消息队列集成（Kafka示例）

java 复制代码

@KafkaListener(topics = "etl-events")
public void handleEtlEvent(ConsumerRecord<String, String> record) {
    JSONObject params = new JSONObject(record.value());
    
    TransMeta transMeta = new TransMeta("/jobs/"+params.getString("job")+".ktr");
    Trans trans = new Trans(transMeta);
    
    params.keySet().forEach(key -> 
        trans.setVariable(key, params.getString(key))
    );
    
    trans.execute(null);
}

六、Spring Boot深度集成

1. 配置类

java 复制代码

@Configuration
public class KettleConfig {
    @Bean
    public KettleEnvironmentBean kettleEnv() throws KettleException {
        KettleEnvironment.init();
        return new KettleEnvironmentBean();
    }
}

2. 服务层封装

java 复制代码

@Service
@Transactional
public class OrderEtlService {
    
    @Async
    public CompletableFuture<Void> syncOrders(LocalDate date) {
        Trans trans = new Trans(new TransMeta("/jobs/order_sync.ktr"));
        trans.setVariable("EXPORT_DATE", date.toString());
        trans.execute(null);
        return CompletableFuture.completedFuture(null);
    }
}

七、云原生方案（Kubernetes）

yaml 复制代码

# k8s-cronjob.yaml
apiVersion: batch/v1beta1
kind: CronJob
metadata:
  name: daily-etl
spec:
  schedule: "0 3 * * *"
  jobTemplate:
    spec:
      containers:
      - name: kettle-runner
        image: pentaho/pdi-ce:9.4.0
        command: ["/bin/sh", "-c"]
        args: 
          - "kitchen.sh -file=/jobs/daily_sync.kjb -param:DATE=$(date +%Y-%m-%d)"
        volumeMounts:
          - name: etl-jobs
            mountPath: /jobs
      volumes:
        - name: etl-jobs
          configMap:
            name: etl-config

最佳实践建议

参数管理：
- 使用.properties文件存储环境变量
- 敏感信息通过Vault/KeyVault注入

性能优化：

bash 复制代码

# 调整JVM参数
export PENTAHO_DI_JAVA_OPTIONS="-Xms2g -Xmx4g -XX:MaxMetaspaceSize=512m"

错误处理：
- 实现Abort和Error Handling步骤
- 记录错误数据到专用表

监控方案：

bash 复制代码

# 日志收集
kitchen.sh -file=job.kjb -logfile=/logs/etl_${TIMESTAMP}.log

调试技巧

本地开发时使用-level=Debug参数
通过Step Metrics步骤监控性能瓶颈
使用Mail步骤发送异常通知

根据您的技术栈选择最适合的方案。如需具体场景的完整代码示例，请说明您的：

应用架构（单体/微服务）
调度需求（实时/定时）
数据规模级别