网络上有不少Kettle的文章，但实际上都大同小异，都是些非常基础的文章，实际上在使用过程中还有遇到不少的坑，这部分在网上资料比较少，这里主要讲一下我们在使用过程中遇到的各种问题，属于难得的实践经验。
说起ETL工具，很多人都觉得这个东西简单，不用学Mysql，不用学大数据的编程，简单的通过图形化的拖拉拽，就能实现对数据的抽取、转换、加载，而实际上往往并非如此，在复杂一点的应用场景上，往往就会出现一些意想不到的坑。
低代码化、无码化的系统架构，现在比较流行。Kettle作为一个大数据的ETL工具，现在比较流行，做大数据的报表等，基本上用过图形化拖拉拽来实现，符合无码化的趋势，但实际上用起来可能会发现并不简单，这里会试图把实践中的一些经验共享出来，作为大家在决策是否使用Kettle的一个参考。
- Kettle是什么
Kettle 是 PDI 以前的名称，PDI 的全称是Pentaho Data Integeration，Kettle 本意是水壶的意思，表达了数据流的含义。Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。
Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。
Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。
Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。
- 性能瓶颈
虽说Kettle号称是大数据的ETL工具，但实际上其性能瓶颈约束还是比较大，一些大数据工具，像Spark、Flink、Hive，可以轻松实现海量数据的处理，而Kettle虽然也有集群模式，但总体而已很容易出现性能瓶颈。
- 大数据的数据类型转换问题
我们在做不同数据库之前的数据同步的时候，往往要涉及到数据转换，比如说Mysql往Mongodb同步数据。这个时候往往涉及到数据类型的转换，这个时候往往有些坑，并不容易解决。比如说，Mysql数据同步到Mongodb，数据类型可以在元数据那里定义转换，但是目前能转化的类型有些，并不能完全满足Mongodb的要求，比如说，Integer类型写入到Mongodb为Int64，假如要写入为Int32，目前的没法办法做到。
下面简单展示一下数据转换的方法，一般就是在节点中间增加一个“Select Values”节点，然后在“Meta-data”这个页签里面对原先输入的字段进行类型转换，如下，对_id字段进行转换，转换成整形；对time字段转换成日期格式的字符串。
- 问题的跟踪和分析
功能开发有时候并不能，但是在系统出问题，需要对问题进行跟踪调试，却往往比较困难和耗时。而Kettle在日志记录，问题调测上还是要困难很多，随着一些程序功能的复杂化，Kettle开发出现的流程可能也越来越复杂，而出现问题的时候，需要定位是哪个环节出现问题，也比较困难。
- 复杂逻辑处理
往往我们在开发ETL程序的话，并不是简单的做一下ETL动作就行了，而是带有很多的逻辑，比如做if-else分支判断，数据和对象的计算和传递等。往往熟悉编程的话，这些逻辑实现起来非常简单和简洁，而采用Kettle的图形化，实现起来虽然不能说复杂，但工作量并不小。
下面举几个例子：
1.Transformer里面的列表数据传递给上层的Job
假设我们从一个mysql表读取数据，然后再循环对这个读到的数据进行处理，如果采用Java语言开发，那就很简单，读取到的数据放到一个List对象或者ResultSet里面，然后for循环处理就行。而Kettle实现起来则要复杂很多，首先要在一个Transformer里面读取mysql数据，然后存到结果集；在上层的Job里面，需要写一个Javascript，在里面读取结果数据。
如下，圈起来的节点就是将表数据存到结果集：
如下，圈起来的节点就是Javascript里面实现读取数据：
2.IF-ELSE、FOR循环分支
Java中实现if-lese判断很简单，而Kettle相对就比较困难了，一般需要使用一个常量，然后使用多个“Simple evaluation”节点做分支判断。
For循环往往需要使用一个常量，然后采用Javascript循环获取下一个数据。
3.Minus操作
如果要实现类似mysql里面的minus操作（也就是一个数据集减去另外一个数据集），Kettle实现起来要麻烦一些，一般想把两个数据集用full outer join的方式连接起来，然后再做过滤，把两个数据集匹配的数据区分出来，然后再选择剩余的那部分数据。
如下，“Multiway merge join”节点负责将两个表的数据合并起来，“Filter rows”复杂对这部分数据进行分离，“Select values”则对应取分离后的那部分数据，有一部分不需要，则废弃。
4.将变量更新到数据集中
如果要对mysql查询后的数据做变更，比如说增加一个字段，字段的值为某个变量，这个往往需要在mysql的查询中先新增一个值为null的字段，然后在后面增加一个“Set field value to a constant”的节点，把这个字段的值全部设置为常量。
- Linux下执行
Kettle的图形化界面往往是指Windows下执行的，而实际上，生成的程序往往是指Linux等服务器上实现的，虽然Kettle也可以在Linux上安装图形化，但实际上，为了安全等考虑，都不会安装图形化，所以在Linux下调测并不容易。
