java中调用kettle转换文件

java中调用kettle转换文件

通过命令行也能够调用，然后java中调用命令行代码也能够。这样没有和java代码逻辑无缝集成。本文说明kettle5.1中假设通过其它API和java代码无缝集成；网上大多数资料都是低版本号的。在kettle5.x中已经不能执行。

1、       须要哪些jar文件

以kettle开头的是必须，上图最以下三个也要；红色框中的两个是我測试转换用到的。各自是生成UUID和文件。

要是少了jar文件，执行程序一定报错。大家依据错误到kettle安装文件夹LIB中找对应的jar加到编译路径中。

2、       演示样例说明怎样通过java调用转换

演示样例是把一个excel的内容导入到数据中。excel仅仅有两列，所以须要在kettle中生成一列uuid，然后导入到数据库中。

默认生成的uuid有‘-’间隔符，所以通过“Replace in string”替换为空；

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbmV3ZWFzdHN1bg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast">

excel步骤，使用了命名參数，所以要在转换配置设置命名參数。

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbmV3ZWFzdHN1bg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast">

演示样例代码例如以下：

publicclass KettleUtil2 {

   public String RES_DIR = "res";

   private String fullFileName ;

   public KettleUtil2(String fileName){

      fullFileName = System.getProperty("user.dir") + File.separator + RES_DIR;

      fullFileName += File.separator + fileName;

   }

   /**

    * 没有參数是,设置參数为null

    * @param paras

    */

   publicvoid runTransformation(Map<String,String> paras) {

      try {

        KettleEnvironment.init();

        TransMeta transMeta = new TransMeta(fullFileName);

        Trans  transformation =new Trans(transMeta);

        for(Map.Entry<String, String> entry: paras.entrySet()) {

            transformation.setParameterValue(entry.getKey(), entry.getValue());

        }

        transformation.execute(null);

        transformation.waitUntilFinished();

        if (transformation.getErrors() > 0) {

           thrownew RuntimeException(

                 "There wereerrors during transformation execution.");

        }

      } catch (KettleException e) {

        System.out.println(e);

      }

   }

}

最后调用代码例如以下：

publicclass EtlTest {

   publicstaticvoid main(String[] args) {

      KettleUtil2 etl = new KettleUtil2("testimport.ktr");

      Map<String,String> para = new HashMap<String,String>();

      //给转换中命名參数赋值

      para.put("XlsName", "data");

      etl.runTransformation(para);

   }

}