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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：

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一、命令行调用（最基础）

# 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

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二、Java API集成（推荐方式）

1. 添加Maven依赖

<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

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

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三、REST API调用（通过Carte服务）

1. 启动Carte服务

./carte.sh 0.0.0.0 8080

2. 调用示例（Python）

import requestsresponse = 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

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四、数据库驱动集成

在MySQL中存储作业并触发

-- 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
BEGININSERT INTO etl_triggers VALUES ('daily_report', '{"date": CURDATE()}');
END;

Java监听代码

// 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();});
}

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五、消息队列集成（Kafka示例）

@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);
}

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六、Spring Boot深度集成

1. 配置类

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

2. 服务层封装

@Service
@Transactional
public class OrderEtlService {@Asyncpublic 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);}
}

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七、云原生方案（Kubernetes）

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

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最佳实践建议

1. 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

2. 性能优化：

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

3. 错误处理：

   • 实现Abort和Error Handling步骤
   • 记录错误数据到专用表

4. 监控方案：

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

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调试技巧

1. 本地开发时使用-level=Debug参数
2. 通过Step Metrics步骤监控性能瓶颈
3. 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：

1. 应用架构（单体/微服务）
2. 调度需求（实时/定时）
3. 数据规模级别