### ETL开发指南(DataStage EE使用介绍)V2.0知识点概览 #### 1. 引言 **1.1 编写目的** 本指南旨在为使用IBM DataStage Enterprise Edition (DataStage EE)进行ODS项目的开发人员提供一份全面的技术手册。通过本手册，读者可以快速了解并掌握DataStage EE的安装、常规应用以及高级开发等方面的知识。 **1.2 帮助使用** 本节介绍了DataStage EE提供的两种主要帮助资源： - **智能化的帮助功能**：在几乎所有操作界面上都有“帮助”按钮，点击后会显示当前界面的各项功能及其具体操作方法。这种智能化的帮助功能能够帮助用户快速查找所需信息。 - **Online Manuals**：产品安装后，可以在DataStage Documents中找到更综合、全面的产品文档，包括从基础到高级的所有方面，涵盖了Server版到Enterprise Edition版，以及For Windows到For Unix等各种版本。 #### 2. 产品概述 DataStage企业版是一款由原Ascential Software公司开发的关键企业级数据整合工具。它支持从简单到复杂的各种数据结构的大规模数据收集、整合与转换。其特点包括： - **高可扩展性**：支持并行处理大量数据，从而解决各种业务问题。 - **企业级元数据管理**：在整个数据整合生命周期中，能够在所有工具间共享和使用元数据。 #### 3. 常规应用 **3.1 常用组件使用方法** **3.1.1 Sequential File** 用于处理顺序文件，如文本文件等，支持读取和写入。 **3.1.2 Annotation** 用于添加注释，方便代码的维护和理解。 **3.1.3 Change Capture Stage** 捕获源数据的变化，主要用于增量加载场景。 **3.1.4 Copy Stage** 复制输入记录到输出，可以用于简单的数据迁移场景。 **3.1.5 Filter Stage** 过滤输入数据，根据指定条件选择性地传递记录到下游阶段。 **3.1.6 Funnel Stage** 合并多条数据流为一条，适用于减少并行度的情况。 **3.1.7 Transformer Stage** 用于转换数据格式，实现数据清洗、格式化等功能。 **3.1.8 Sort Stage** 对数据进行排序，支持多种排序算法，以满足不同的业务需求。 **3.1.9 Lookup Stage** 执行查找操作，通常用于关联不同表之间的数据。 **3.1.10 Join Stage** 实现两个或多个表的连接操作，类似于SQL中的JOIN。 **3.1.11 Lookup Stage 和 Join Stage 的区别** - **Lookup Stage** 主要用于简单的数据查询操作，如查找匹配项等。 - **Join Stage** 更侧重于两个或多个表之间的复杂连接操作。 **3.1.12 Merge Stage** 将来自不同来源的数据流合并为单一输出流。 **3.1.13 Modify Stage** 修改数据流中的字段值，实现字段更新等操作。 **3.1.14 DataSet Stage** 用于创建或更新数据集。 **3.1.15 File Set Stage** 处理文件集合，支持对一组文件的操作。 **3.1.16 Lookup File Set Stage** 执行文件集查找操作，类似于Lookup Stage，但针对文件集。 **3.1.17 Oracle Enterprise Stage** 专门用于与Oracle数据库交互的阶段。 **3.1.18 Aggregator Stage** 聚合数据，实现数据汇总功能。 **3.1.19 Remove Duplicates Stage** 移除重复记录，保持数据的一致性和准确性。 **3.1.20 Compress Stage** 压缩数据流，减少存储空间需求。 **3.1.21 Expand Stage** 解压缩数据流，逆过程于Compress Stage。 **3.1.22 Difference Stage** 计算两个数据集之间的差异，输出只出现在一个数据集中的记录。 **3.1.23 Compare Stage** 比较两个数据集，输出不匹配的记录。 **3.1.24 Switch Stage** 根据条件选择不同的数据流路径。 **3.1.25 Column Import Stage** 导入外部列数据到数据流中。 **3.1.26 Column Export Stage** 导出数据流中的列数据到外部。 **3.1.27 Teradata Enterprise Stage** 用于与Teradata数据库交互的阶段。 **3.2 常用数据库的连接** 本节介绍了如何连接到常见的数据库系统，例如： - **Informix数据库连接** - **Oracle数据库连接** #### 4. 高级应用 **4.1 DATASTAGE BASIC 接口** 提供了一个基础级别的DataStage接口，适用于简单的数据处理任务。 **4.2 自定义 STAGE TYPE** - **Wrapped Stage** - **Build Stage** - **Custom Stage** 允许开发者自定义阶段，以实现特定的功能需求。 **4.3 性能调优** - **优化策略**：提供了多种优化策略，如调整并行度、内存分配等。 - **关键问题分析**：针对性能瓶颈进行分析，找出影响性能的因素。 - **并行度**：根据系统资源合理设置并行度，提高处理效率。 - **处理建议**：提供了具体的性能优化建议。 - **其它**：包括硬件配置优化等其他方面的考虑。 - **机器的对称性**：考虑数据处理节点的硬件配置一致性。 - **并行调度测试说明**：关于并行调度的测试方法和注意事项。 #### 5. 开发经验技巧汇总 这一部分总结了开发过程中积累的经验和技巧，有助于提升开发效率和质量。 以上是对DataStage EE开发指南中的主要知识点的概述，涵盖了从基本概念到高级应用的各个方面。通过学习这些内容，开发者可以更好地理解和利用DataStage EE的强大功能，从而提高数据整合项目的实施效率。

### ETL开发指南_DataStage+EE_V1 #### 1. 引言 ##### 1.1 编写目的 本指南旨在为使用IBM DataStage进行数据处理项目的开发者提供一个全面的技术参考。DataStage作为一款广泛应用于数据集成领域的强大工具，在多个项目中发挥了重要作用。为了更好地总结与分享我们在使用DataStage过程中的经验和知识，特编写此手册。 本手册不仅涵盖了DataStage的基础使用方法，还深入探讨了一些高级应用技巧和技术细节，旨在帮助新用户快速入门，并为已有一定基础的用户提供进阶学习资料。无论是初学者还是有一定经验的开发者都能从中获益。 ##### 1.2 帮助使用 DataStage提供了丰富的帮助文档和资源，帮助用户更高效地理解和运用其功能： - **智能化帮助功能**：几乎所有操作界面都设有“帮助”按钮，点击即可获取关于当前界面功能及选项的详细解释。这一特性使得用户能够轻松地查找所需信息。 - **在线手册 (Online Manuals)**：安装DataStage后，可以在程序组中找到名为“DataStage Documents”的文件夹，其中包含了一系列详尽的文档，覆盖了从基本操作到高级应用的各种主题。这些文档有助于用户系统地学习DataStage的所有功能。 #### 2. 产品概述 IBM DataStage Enterprise Edition（简称DataStage EE）是一款由原Ascential Software公司开发的数据整合工具。它专为处理大规模数据集而设计，能够支持从简单的数据结构到复杂的多维结构的转换工作。 DataStage EE具有以下特点： - **高可扩展性**：基于灵活的软件架构，能够应对不同规模的数据处理需求。 - **高性能并行处理**：利用多核处理器的优势，实现高速数据处理。 - **企业级元数据管理**：在整个数据整合生命周期中提供一致性和可追溯性，确保数据质量。 DataStage EE通过四个核心功能确保企业数据整合的成功实施： - **先进的开发与简化维护**：提供易用的开发环境和支持，减少后期维护成本。 - **企业级开发、监控与管理**：支持跨平台部署，便于集中管理和监控。 - **高性能扩展架构**：无论数据量大小，都能够保证高效的处理速度。 - **端到端元数据管理**：确保数据在整个生命周期内的质量和一致性。 #### 3. 常规应用 ##### 3.1 常用组件使用方法 本节将详细介绍DataStage EE中常用的组件及其具体使用方法，帮助用户更好地理解和运用这些组件完成数据处理任务。 ###### 3.1.1 Sequential File **描述**：用于处理顺序文件输入或输出。适用于批量读取或写入数据文件。 **配置**： - **文件路径**：指定文件的存储位置。 - **文件格式**：选择文件的格式类型，如CSV、TXT等。 - **分隔符**：设置字段间的分隔字符。 **应用场景**：常用于导入或导出数据到文件系统中，是数据处理流程中常见的第一步或最后一步。 ###### 3.1.2 Annotation **描述**：用于添加注释说明，不执行任何数据处理操作。 **配置**：在组件中输入文本，用于描述或标记某个步骤的作用。 **应用场景**：可用于提高数据流图的可读性，方便后续查看或维护。 ###### 3.1.3 Change Capture Stage **描述**：用于捕获数据源的变化记录，例如新增、修改或删除的操作。 **配置**： - **数据源连接**：选择要监控变化的数据源。 - **变化表**：指定用于存储变化记录的表。 **应用场景**：适用于实时或定期监控数据库中的变更情况，对于增量加载非常有用。 接下来的部分将继续介绍其他组件的使用方法，包括但不限于Filter、Funnel、Transformer等，每个组件都将在后续章节中详细展开。通过这些组件的学习和应用，用户可以构建出复杂而高效的数据处理流程，满足不同场景下的需求。

Kettle最早是一个开源的ETL（Extract-Transform-Load的缩写）工具，全称为KDE Extraction, Transportation, Transformation and Loading Environment。后来Kettle重命名为Pentaho Data Integration 。 它由Java开发，支持跨平台运行，其特性包括：支持100%无编码、拖拽方式开发ETL数据管道；可对接包括传统数据库、文件、大数据平台、接口、流数据等数据源；支持ETL数据管道加入机器学习算法。 Kettle是一个实现ETL开发的一款开发工具，Spoon是Kettle工具提供的图形化界面。

根据提供的文件信息，我们可以深入探讨Kettle这一强大的ETL（Extract, Transform, Load）工具的相关知识点，特别是其在数据集成中的应用。 ### Kettle介绍 #### 1.1 什么是Kettle Kettle是一个开源的ETL工具，主要用于数据清洗、转换以及加载等操作。它由一系列组件构成，如转换(Transformations)和任务(Jobs)，这些组件可以被设计成图形化的流程图，从而方便地执行复杂的ETL任务。 #### 1.2 Kettle的安装 Kettle的安装相对简单，主要步骤包括下载安装包、解压缩并配置环境变量等。安装完成后，用户可以通过Spoon这一图形界面工具来创建和执行转换或任务。 #### 1.3 运行Spoon Spoon是Kettle的主用户界面，提供了丰富的功能用于构建和执行转换与任务。通过Spoon，用户可以直观地设计ETL流程，并对其进行测试和调试。 #### 1.4 资源库 Kettle支持将转换和任务保存到资源库中，这有助于管理和共享ETL流程。资源库可以是本地文件系统、关系型数据库或其他形式的数据存储。 #### 1.5 资源库自动登录 为了提高效率，Kettle支持自动登录到资源库的功能，这样用户无需每次都手动输入登录凭证。 ### 创建一个转换或任务 在Spoon中创建转换或任务非常直观。用户可以从多种预定义的步骤中选择，然后通过拖拽的方式将它们添加到工作区，并设置各个步骤之间的连接。此外，还可以对每个步骤进行详细的配置，以满足特定的数据处理需求。 ### 数据库连接(Database Connections) #### 3.1 描述 在Kettle中，建立数据库连接是非常重要的一步，因为它允许用户从各种数据源读取数据，并将处理后的数据写回到目标数据库中。 #### 3.2 设置窗口 设置数据库连接时，用户需要提供必要的信息，如数据库类型、主机地址、端口号、数据库名称、用户名和密码等。 #### 3.3 选项 除了基本的信息外，用户还可以配置其他选项，比如连接超时时间、使用SSL加密等。 #### 3.4 数据库用法 一旦建立了数据库连接，用户就可以在转换或任务中使用这些连接来执行各种操作，例如查询数据、插入记录等。 ### SQL编辑器(SQL Editor) #### 4.1 描述 SQL编辑器是Kettle中一个非常有用的工具，它允许用户编写和执行SQL语句。这对于从数据库中提取特定的数据集非常有用。 #### 4.2 屏幕截图 该工具提供了友好的用户界面，用户可以在其中编写SQL语句，并查看执行结果。 #### 4.3 局限性 虽然SQL编辑器功能强大，但它也有一定的局限性，比如不支持某些特定数据库特有的SQL语法。 ### 数据库浏览器(Database Explorer) #### 5.1 屏幕截图 数据库浏览器提供了可视化的界面，使用户能够轻松浏览数据库结构。 #### 5.2 描述 通过数据库浏览器，用户可以查看数据库中的表、视图、存储过程等对象，这对于理解数据结构和设计转换流程非常有帮助。 ### 节点连接（Hops） #### 6.1 描述 在Kettle中，节点连接（也称为“跳”）是指两个步骤之间的连接线，用于表示数据流动的方向。 #### 6.2 转换连接 转换连接是指在转换中连接两个步骤的连线，它定义了数据从一个步骤流向另一个步骤的方式。 #### 6.3 任务连接 任务连接则用于连接不同的任务或转换，使得一个任务的结果可以作为另一个任务的输入。 #### 6.4 屏幕截图 通过查看Spoon中的图形界面，可以清楚地看到不同步骤之间是如何通过连接线进行连接的。 #### 6.5 创建一个连接 创建连接非常简单，只需将鼠标指针移动到一个步骤上，然后按住鼠标左键拖动到另一个步骤即可。 #### 6.6 拆分一个连接 如果需要修改现有的连接，可以通过右键点击连接线，然后选择相应的操作来实现。 #### 6.7 转换连接颜色 为了区分不同的连接，Kettle还提供了改变连接线颜色的功能，这对于复杂的工作流来说非常有用。 ### 变量（Variables） #### 7.1 变量使用 在Kettle中，变量是一种非常灵活的特性，它可以用来存储各种值，如字符串、数字等，并在转换或任务中使用。 #### 7.2 变量范围 变量有不同的作用域，包括环境变量、Kettle变量和内部变量。 #### 7.2.1 环境变量 环境变量通常是在操作系统级别定义的变量，Kettle可以通过设置环境变量来访问这些变量。 #### 7.2.2 Kettle变量 Kettle变量是由用户定义的变量，它们可以在转换或任务中被引用。 #### 7.2.3 内部变量 内部变量是由Kettle自动生成的一些变量，如行号、日期时间等，它们对于监控转换执行的过程非常有用。 ### 转换设置（Transformation Settings） #### 8.1 描述 转换设置是Kettle中的一个重要部分，它允许用户对整个转换进行配置，如指定输入输出文件的位置、设置日志级别等。 #### 8.2 屏幕截图 通过查看Spoon中的转换设置界面，可以更直观地了解如何进行配置。 #### 8.3 选项 转换设置提供了丰富的选项，包括性能优化、错误处理等。 #### 8.4 其它 还有一些其他的设置项，如并发级别、缓冲策略等，这些都可以显著影响转换的执行效率。 ### 转换步骤（Transformation Steps） #### 9.1 描述 转换步骤是Kettle中最核心的概念之一，每个步骤都代表了一个具体的数据处理操作，如读取数据、转换数据格式、写入数据等。 #### 9.2 运行步骤的多个副本 为了加速数据处理的速度，Kettle支持在一个转换中同时运行多个相同步骤的副本。 #### 9.3 分发或者复制 分发步骤可以将数据分发到不同的下游步骤，而复制步骤则是将数据复制到多个下游步骤。 #### 9.4 常用错误处理 Kettle提供了多种错误处理机制，如跳过错误行、记录错误日志等，这些机制可以帮助用户更好地管理转换过程中可能出现的问题。 #### 9.5 Apache虚拟文件系统（VFS）支持 通过集成Apache VFS，Kettle支持访问各种类型的文件系统，包括本地文件系统、FTP、SFTP、HDFS等。 #### 9.6 转换步骤类型 Kettle提供了丰富的转换步骤类型，下面列举了一些常见的类型： ##### 9.6.1 文本文件输入（TextInput） 用于从文本文件中读取数据。 ##### 9.6.2 表输入（Table Input） 用于从数据库表中读取数据。 ##### 9.6.3 获取系统信息（Get System Info） 用于获取系统级别的信息，如操作系统版本、JVM信息等。 ##### 9.6.4 生成行（Generate Rows） 用于生成测试数据。 ##### 9.6.5 文件反序列化（De-serialize from file） 用于从文件中反序列化数据。 ##### 9.6.6 XBase输入（XBase input） 用于从XBase文件中读取数据。 ##### 9.6.7 Excel输入（Excel Input） 用于从Excel文件中读取数据。 ##### 9.6.8 XML输入（XML input） 用于从XML文件中读取数据。 ##### 9.6.9 获取文件名（Get File Names） 用于获取指定路径下的所有文件名。 ##### 9.6.10 文本文件输出（Text File Output） 用于将数据写入文本文件。 ##### 9.6.11 表输出（Table output） 用于将数据写入数据库表。 ##### 9.6.12 插入/更新（Insert/Update） 用于向数据库表中插入或更新数据。 ##### 9.6.13 更新（Update） 用于更新数据库表中的数据。 ##### 9.6.14 删除（Delete） 用于从数据库表中删除数据。 ##### 9.6.15 序列化到文件（Serialize to file） 用于将数据序列化到文件中。 ##### 9.6.16 XML输出（XML output） 用于将数据写入XML文件。 ##### 9.6.17 Excel输出（Excel Output） 用于将数据写入Excel文件。 ##### 9.6.18 Access输出（Microsoft Access Output） 用于将数据写入Microsoft Access数据库。 ##### 9.6.19 数据库查询（Database lookup） 用于查询数据库中的数据。 ##### 9.6.20 流查询（Stream lookup） 用于实时查询流式数据。 ##### 9.6.21 调用数据库存储过程（Call DB Procedure） 用于调用数据库中的存储过程。 ##### 9.6.22 HTTP客户端（HTTP Client） 用于发送HTTP请求。 ##### 9.6.23 字段选择（Select values） 用于从数据流中选择特定的字段。 ##### 9.6.24 过滤记录（Filter rows） 用于根据条件过滤数据流中的记录。 ##### 9.6.25 排序记录（Sort rows） 用于对数据流中的记录进行排序。 ##### 9.6.26 添加序列（Add sequence） 用于为数据流中的记录添加序列号。 ##### 9.6.27 空操作-什么都不做（Dummy-do nothing） 用于定义一个不做任何事情的步骤，通常用于调试目的。 ##### 9.6.28 行转列（Row Normaliser） 用于将数据流中的行转换为列。 Kettle是一款功能强大的ETL工具，提供了丰富的功能和灵活的配置选项，非常适合用于各种规模的数据集成项目。通过深入了解其各项特性和使用方法，可以更加高效地利用Kettle来完成数据处理任务。

在IT行业的数据仓库（Data Warehouse，简称DW）与数据集市（Data Mart）领域，以及具体到ETL（Extract, Transform, Load）工具如Informatica的应用，存在一系列关键知识点，尤其对于准备参加相关职位面试的候选人而言，理解这些概念至关重要。以下是对给定文件标题、描述及部分内容中所涉及的核心知识点的深入解析： ### 数据仓库（Data Warehouse）与数据集市（Data Mart） 数据仓库是企业级的数据存储中心，其主要目的是支持决策制定过程，提供对历史数据的分析访问。它是一种专门设计用于数据分析而非事务处理的关系型数据库。数据仓库通常整合来自多个源系统的数据，并进行清理、转换和整合，以满足业务智能（BI）和报告的需求。 相比之下，数据集市是数据仓库的一个子集，专注于特定业务领域的数据。数据集市提供了更快速、更简单的方式访问数据，主要用于查询、报告和分析。它是一个主题导向的数据库，提供关于组织内每个部门的具体数据。 ### 连接两个事实表 在多维建模中，确认维度（Confirmed Dimension）方法被用来连接两个或更多的事实表。如果一个维度表与多个事实表相连，则这个维度被称为确认维度。事实表不能直接相连，而是通过共享的确认维度来实现间接连接。这种方法允许在不同的事实表之间建立联系，以支持更复杂的分析需求。 ### 使用代理键（Surrogate Key） 即使数据来源不同且数据不会改变，仍然有必要使用代理键。代理键是在数据仓库设计中为解决主键冲突和数据一致性问题而引入的一种特殊类型的唯一标识符。当数据来源于不同的系统，每个系统可能有自己的主键时，代理键可以确保在目标数据仓库中数据的唯一性和一致性，避免重复记录。 ### 聚合表（Aggregate Table）与事实表的区别及其加载 聚合表是预先计算并存储了某些聚合结果的表，如总和、平均值等，以便加速查询响应。它们通常是基于事实表中的数据进行预聚合的。事实表包含详细级别的事实数据，以及指向维度表的外键。加载聚合表和事实表的方法有所不同。事实表通常通过ETL流程直接加载原始交易数据，而聚合表则需要在事实表数据的基础上进行计算和汇总后加载。 ### Oracle特性优化数据仓库系统 为了优化Oracle数据仓库系统，可以利用以下特性： - **分区表（Partition Table）**：通过将大表划分为较小的、更易于管理的部分，可以显著提高查询性能。 - **位图索引（Bitmap Index）**：适用于高基数列（即具有大量不同值的列），尤其是在进行数据仓库中的复杂查询时，位图索引可以大幅减少扫描的数据量，从而加快查询速度。 - **压缩技术**：使用行级或表级压缩可以减少存储空间需求，同时也有助于提高I/O效率，进一步提升查询性能。 - **并行查询（Parallel Query）**：利用Oracle的并行执行能力，可以在多核处理器上并行处理查询，显著缩短查询时间。 - **缓存策略**：合理配置缓冲区高速缓存（Buffer Cache）和其他缓存机制，可以减少磁盘I/O操作，提高数据访问速度。 理解数据仓库、数据集市的概念及其相互关系，掌握事实表和维度表的设计原则，以及了解如何利用数据库特性进行系统优化，对于构建高效、可扩展的数据仓库环境至关重要。这对于IT专业人员尤其是那些专注于数据仓库、BI和ETL技术的人来说，是必备的知识和技能。

第三章对线性调频雷达的干扰 第三章对线性调频雷达的干扰 雷达的工作原理是通过对回波信号的检测发现目标并测量目标的参数信息 的，所以干扰的重点就落在了对雷达信号的利用上面。干扰的目的就是要破坏雷 达这样一个工作的流程，让干扰信号能够尽可能多的进入到雷达接收机，使雷达 不能正常的对目标信息进行探测或者得到错误的目标参数信息。 对雷达干扰的分类有很多种，按是否辐射电磁能量可以分为有源干扰和无源 干扰。利用干扰机产生电磁能量，主动施放电磁能量的方式称为有源干扰。本身 不主动辐射，而是反射、改变敌方的辐射能量称为无源干扰。例如箔条干扰，就 是利用箔条对雷达波的反射，在雷达接收机中产生较强的噪声，形成对雷达的电 磁压制干扰效果，因而它属于无源压制干扰。有源干扰按干扰效果可以分为压制 式干扰和欺骗式干扰。压制式干扰利用噪声和类似噪声的干扰信号进入雷达接收 机，压制真实目标的回波信号，使雷达不能正确的得到目标的参数信息。欺骗式 干扰是通过转发或者直接发射携带假目标信息的信号到雷达的接收机，使雷达的 目标检测和跟踪系统不能正常的检测出真实目标，同时将产生的假目标误认为是 真目标，从而达到以假乱真的目的。 目前对LFM雷达的干扰研究较多∞刮，主要是因为LFM信号其压缩的原理是利 用了不同频率分量经过匹配滤波器后的延迟特性不同来达到压缩效果的。对LFld 雷达的干扰主要有：射频噪声干扰，噪声调制干扰，延时转发干扰，移频干扰，等 间隙取样干扰等。噪声干扰由于通过匹配滤波器几乎不会获得压缩处理增益，所 以，需要能发送大功率信号的干扰机，这给工程实现带来了困难。于是干扰界提 出了基于卷积噪声的灵巧干扰方法，一方面利用信号的压缩特性，一方面利用噪 声的随机性来产生干扰信号，这种方法能获得很好的压制干扰效果。延时转发干 扰是将截获到的雷达信号存储后通过不断的转发在雷达的距离轴上产生距离拖引 的干扰效果。移频干扰是人为的对收到的雷达信号加一个多普勒频率调制，从而 使产生的假目标相对于真实目标有一个距离上的延时，以达到欺骗干扰效果。等 间隔取样干扰是通过低采样率对信号欠采样，利用不同频率分量的加权幅度不一 致来产生成串具有随机性的假目标，主假目标产生欺骗干扰效果，其他旁瓣假目 标产生压制的干扰效果。

《data-integration_7.1使用手册》是一份关于Pentaho Data Integration (PDI) 的详细使用指南，该软件又名Kettle。PDI是ETL(Extract, Transform, Load)工具集，旨在帮助用户高效地整合各种数据资源，从多个数据源中提取数据，进行转换处理，并加载到单一的数据仓库中。 在使用手册中，首先介绍了“Steps”和“Hops”这两个概念。Steps是执行具体任务的最小单元，如数据的读取、处理和存储；Hops指的是在Steps之间传递数据的动作，定义了数据流动的方向。接下来，“Jobs”概念也被提及，它是一个Step和Hops的集合，用于定义执行任务的流程和逻辑，可以被看作是数据处理的作业或批次。 手册中还提到了“Transformation”和“Variable”两个核心部分。Transformation是一个步骤或一系列步骤的集合，用于转换数据。它涉及到数据的输入、转换和输出。Variable是数据集成过程中使用的变量，用于在Transformation中存储和传递数据。 Kettle包含了几个核心组件，如Spoon、Kitchen、Carte和Pan。Spoon是一个图形界面工具，用于设计和执行Transformation和Jobs。Kitchen是一个命令行工具，执行特定的批处理任务。Carte是一个轻量级的、基于Web的作业调度器，允许用户通过网络远程执行Transformation和Jobs。Pan也是一个命令行工具，用于运行Carte服务器。 在Carte部分，手册描述了Carte的配置和管理，包括slaveserver（子服务器）、masters（主服务器）以及与主服务器通信的相关配置如report_to_masters、max_log_lines、max_log_timeout_minutes和object_timeout_minutes。同时提到了repository（仓库）的概念，这是一个存储Transformation、Job和数据库元数据的地方。 手册还详细介绍了多种PDI中的Input步骤，这些步骤用于从不同来源获取数据。例如，CsvFileInput步骤用于读取CSV文件；DataGrid步骤用于从内存中的表格数据获取数据；De-serializeFromFile步骤用于从序列化文件中反序列化对象；ESRIShapefileReader步骤用于读取ESRI shapefile文件；EmailMessagesInput步骤用于处理电子邮件消息中的数据；FixedFileInput步骤用于读取固定格式的文件；GZIPCSVInput步骤用于读取经过GZIP压缩的CSV文件；GenerateRows步骤用于生成特定数量的空行；GenerateRandomCreditCardNumbers步骤用于生成随机信用卡号；GenerateRandomValue步骤用于生成随机值；GetFileNames步骤用于获取文件名列表；GetFilesRowsCount步骤用于获取文件行数；GetSubFolderNames步骤用于获取子文件夹的名称；GetSystemInfo步骤用于获取系统信息；GetDataFromXML步骤用于从XML文件中获取数据；GetRepositoryNames步骤用于获取仓库名称；GetTableNames步骤用于获取数据库表名；GoogleAnalytics步骤用于从Google Analytics获取数据；HL7Input步骤用于读取HL7消息；JSONInput步骤用于读取JSON数据；LDAPInput步骤用于读取LDAP信息；LDIFInput步骤用于读取LDIF格式的数据；LoadFileContentInMemory步骤用于将文件内容加载到内存；MicrosoftAccessInput步骤用于读取Microsoft Access数据库；MicrosoftExcelInput步骤用于读取Microsoft Excel文件；MondrianInput步骤用于读取Mondrian立方体数据；OLAPInput步骤用于读取OLAP数据；PropertyInput步骤用于获取属性值；RSSInput步骤用于读取RSS源；S3CSVInput步骤用于从Amazon S3读取CSV数据；SAPInput步骤用于与SAP系统交互；SASInput步骤用于读取SAS文件；SalesForceInput步骤用于从SalesForce读取数据；TableInput步骤用于从数据库表中读取数据；TextFileInput步骤用于从文本文件读取数据。 以上就是《data-integration_7.1使用手册》中涉及的核心知识点。这些内容对于使用PDI进行ETL数据集成工作的用户来说十分关键，它们详细说明了如何使用PDI的各个组件和步骤来设计和执行ETL流程，以满足各种数据处理的需求。

kettle8.2.0本地jar包，包含：kettle-core-8.2.0.7-719.jar、kettle-engine-8.2.0.7-719.jar、metastore-8.2.0.7-719.jar 三个本地jar包和kettle-neo4j-remix-8.2.0.7-719编辑工具。

梳理Informatic的元数据，理清ETL背后的数据加工流水线基础数据，基于SQL析可以获取目标表依赖的源表和映射，然后基于映射可以追溯到相应的会话、工作集、工作流，完成整个数据加工链的血缘

Kettle 无人售货机项目实战数据包