在运营商数据处理领域，Oracle 存储过程一直是数据处理的核心工具，但随着技术的发展，寻找替代方案变得迫切。Kettle，作为 Oracle 存储过程的替代品，以其强大的功能和易用性，正逐渐受到运营商的青睐。本文将介绍 Kettle 的主要特性、实战应用，并提供案例分析，以帮助技术决策者了解 Kettle 的潜力，在面临类似问题提供宝贵的参考和借鉴。

PART.1 Kettle

Kettle，又称为 Pentaho Data Integration，是一款强大的开源 ETL（Extract, Transform, Load）工具，旨在帮助用户高效地处理和转换数据。

以下是 kettle 工具的六大特性：

对于那些习惯于使用存储过程的开发者来说，Kettle 工具是一个非常合适的替代方案，总结起来有以下几点：

多平台支持：Kettle 可在 Windows、Linux、Mac OS X 等操作系统上运行，便于跨平台开发。

界面化配置易上手：图形界面设计让操作直观，通过拖放组件构建 ETL 流程，无需编写复杂代码。

适配多种数据源：支持 Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL 等数据库，以及 NoSQL 数据库。 

组件丰富功能强：提供大量预定义组件，覆盖数据处理的各个方面，减少编码复杂性。

组件库

调试功能强大：Kettle 拥有一个综合日志系统，可以在执行过程中记录详细的信息。综合日志系统记录执行细节，可快速定位问题。

日志功能

PART.2 Kettle 实战步骤

本章将详细介绍如何在实际应用中利用 Kettle 作为 Oracle 存储过程的替代方案，进行数据处理与转换。

实战步骤

01 应用安装

到官网下载对应的安装包，官网下载地址https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration。

由于是绿色版，下载后直接解压即可使用。文件目录结构如下。

文件目录示意

由于软件是基于 JAVA 语言开发的，需要在运行环境中安装 JDK，JDK 建议是 1.8 以上。

最后，点击运行 Spoon.bat 运行即可（linux 系统下需要运行 Spoon.sh）。

界面效果如下：

02 转换/作业开发调试

在 Kettle 中，数据处理主要通过作业（Job）和转换（Transformation）来完成，此章节将着重介绍作业和转换如何进行开发，怎么开展调试工作。

转换和作业

(1)   转换开发调试

首先，打开 Kettle 软件，并点击菜单中的“File -> New ->Transformation”来创建一个新的数据转换。

接着需要配置数据源，不同数据源的配置参数会稍有不同。配置完成后，可以点击“测试”按钮进行验证。

数据源配置

数据源配置完成后，就可以开始依照业务逻辑开始转换的开发工作了。首先先选择输入组件，如表输入。在弹出对话框中将所需要获取数据的语句写入。可通过“预览”按钮验证配置的是否正确。

数据库表获取范例

接着，可以利用 Kettle 提供的各种转换组件，如数据过滤、字段映射、计算字段、连接表等，对数据进行清洗和转换操作。

表关联查询范例

然后，将加工处理好的数据，通过输出组件沉淀到表或者文件中。

文件输出范例

这样就完成一个业务逻辑的开发工作了。最后，可以点击运行按钮，进行试运行。Kettle 的日志系统会将每个步骤的运行情况以及耗时数据进行展示，方便使用人员进行核查和调试。

(2)   作业开发调试

如果有多个转换，而且转换之间有关联，则可以使用 Kettle 作业进行管理。

首先，点击菜单中的“File -> New -> Job”来创建一个新的作业。

接着，在“通用”中选择一个开始节点，开始节点作为起点。

通用组件

然后，就可以通过“转换”添加前面开发好的转换了。

转换配置

和转换类似，作业也提供了丰富的组件，可以满足大部分业务场景。

作业中的组件库

配置作业参数后，可以运行作业并监控执行过程，确保数据处理顺利进行。

作业运行效果

03 保存资源库

kettle 以资源库的形式存储所有重要数据指令和规则。它就像是一个信息中心，汇集了所有的作业（jobs）和转换（transformations）相关的细节。当需要执行某个任务时，Kettle 的核心引擎会从这个资源库中读取所需的信息，然后按照指令进行操作，这个过程实现了在不同平台之间的无缝使用。

为了让每个人都能根据自己的需求选择适合自己的方式，Kettle 提供了两种保存模式：文件模式和数据库模式。

• 文件模式就像是将作业和转换保存在电脑上的文件里。作业被保存在扩展名为.kjb 的文件中，而转换则被保存在.ktr 的文件中。这就像是给数据处理流程建立了一个文档化的档案。

• 数据库模式则是将这些信息存储在数据库中，具体来说，就是存放在 R_TRANSFORMATION、R_JOB 等数据库表中。这种方法适合于那些希望在数据库环境中管理作业和转换的用户，因为它可以提供更好的数据管理和访问控制。

无论选择哪种模式，Kettle 的资源库都提供了一个便捷高效的方式来组织和管理数据处理任务，确保了工作的连贯性和可重复性。

04 Linux 环境运行

在前面的章节中，已经介绍了如何在 Windows 平台上进行开发。现在，将介绍如何使用开发出的资源在 Linux 上运行的步骤。

首先，确保 Linux 环境上有安装 JDK。接着将压缩包上传至 Linux 对应目录上，进行解压。

Kettle 提供转换、工作两种命令启动方式。

☑️转换的命令启动格式

[opt@zte data-integration]$./pan.sh -rep=my_repo -user=admin -pass=admin -trans=stu1tostu2 -dir=/

参数说明：

-rep 资源库名称

-user 资源库用户名

-pass 资源库密码

-trans 要启动的转换名称

-dir 目录(不要忘了前缀 /)

☑️作业的命令启动格式

[opt@zte data-integration]$./kitchen.sh -rep=my_repo -user=admin -pass=admin -job=jobDemo1 -logfile=./logs/log.txt -dir=/

参数说明：

-rep - 资源库名

-user - 资源库用户名

-pass – 资源库密码

-job – job 名

-dir – job 路径

-logfile – 日志目录

PART.3 商用案例分享：酬金系统跨系统跨数据源汇聚

渠道酬金系统是第三方渠道为客户办理各类运营商产品和服务时，获得的报酬、奖励和补贴费用的结算系统。

随着运营商数据库国产化的推动，各省面临了替换 Oracle 存储过程的挑战，因此运维人员急需一种性能高、兼容性强的替代工具。通过研究和分析移动、电信运营商在相关省份的渠道酬金业务，总结出了一些关于 Kettle 开发流程的思路和方法，这些方法能够加快各省份在替换存储过程方面的进展。

01 数据源分析与整合

此阶段的目标是为了整合各个业务场景的关键数据，并整合最终酬金系统所需要的汇聚数据结构。这一步骤关键在于识别出数据的共通点和差异，以及各个数据的冗余和缺失情况。

首先，从 CRM 侧的 https 接口协议获取实时受理信息，分析出系统需求的关键信息包括订单标识、受理人工号、受理时间、受理业务。从计费侧梳理以表形式同步的数据为产品实例，其中包含了产品实例标识、用户号码、用户状态。渠道系统的数据以月度形式同步，同步形式为文件格式，包括渠道信息和渠道员工关系信息。

接着，分析渠道酬金业务结算所需要的关键字为，订单标识、产商品标识、受理号码、用户状态、受理人员工号、受理员工状态、受理渠道标识、受理渠道名称、归属本地网。将这些字段和各个系统数据源进行字段映射，判断是否满足要求。

最后，依照业务场景对数据进行检查，核对没有需要扩充的字段后，把基础业务数据表数据依照业务场景进行整合，形成汇聚数据设计图。

用户受理汇聚表设计图

02 设计 ETL 流程

基于数据汇聚设计图，设计 ETL 流程来处理数据抽取、转换和加载逻辑，并输出设计方案文档。方案文档包含需求分析内容、数据流设计、系统改造三个部分。需求分析章节将业务部门的原始需求进行写入，并进行分析。数据流设计则是将数据汇聚设计图写入，补充表模型以及建表语句。这里着重介绍系统改造部分。

系统改造包含两个部分，一个是数据源采集设计，即备注清楚 CRM、计费、渠道的数据接口协议，以及对应的采集实现逻辑；第二个是将 kettle 的数据加工逻辑进行设计，主要是表关联，以及字段转换设计。由于 CRM 系统提供的订单通过 https 协议实时推送，这里需要单独设计一套客户端进行数据沉淀到酬金库表中。渠道接口的采集由于格式比较简单，可以直接沿用 kettle 的文件解析模块进行承接，如复杂一些的则可能需要单独开发对应的接口去实现，或者是通过开发 kettle 的插件实现。

用户受理汇聚需求设计

03 开发与测试

开发人员依照需求设计方案，在客户端上使用 kettle 进行开发 ETL 作业，并进行测试。

先配置数据源，用于读取 CRM 订单表和计费资料表数据。接着使用“表输入”插件，配置设计文档中定义好的查询 SQL。利用“合并记录”插件通过产品标识字段将 CRM 和计费的表数据流进行合并，然后选择“文本文件输入插件”，将渠道文件解析格式写入，再用“合并记录”插件通过渠道标识字段将渠道数据流和前面的数据流进行合并。将合并的结果最终利用“表输入”插件，写入酬金汇聚表。这样数据加工流程就开发完成了，接着可以进行在线测试，核对并调优。

开发效果图

为了方便测试，可以使用“过滤记录”、“写日志”插件来进行在线调试。如过程中遇到流程问题可跳转至步骤 2 核对并修改设计逻辑后，再开发、测试。

04 部署与优化

在测试验证无误后，将 ETL 作业部署到生产环境。部署过程中，监控作业的执行效率和资源消耗，根据实际运行情况进行性能调优。例如，调整内存配置、优化数据库连接池设置等。

作业监控表格

05 监控与维护

运行期间，持续监控 ETL 作业的性能和数据质量。使用 Kettle 的日志记录和监控功能来跟踪作业执行情况，及时发现并解决运行中的问题。

监控维护表格

PART.4 结语

随着数据量的激增和处理需求的不断升级，Kettle 作为一款强大的开源 ETL 工具，其在数据处理领域的重要性不言而喻。它不仅提供了一个易于使用的平台，让技术爱好者能够快速入门并实践数据操作，也为专业数据分析师和开发者提供了丰富的功能，以支持复杂的数据处理任务。

Kettle 的灵活性、成本效益和社区支持，使其成为 Oracle 存储过程的一个强有力的替代方案。它的图形化界面降低了编程难度，而开源性质又保证了其可持续性和创新能力。

总之，Kettle 不仅是一个现在的解决方案，更是一个未来的数据处理平台。随着技术的不断进步，它将继续适应并满足不同用户群体的需求，推动数据处理领域的创新和发展。