Kettle 分布式集群环境实践

1. 环境搭建

1.1 资源规划

本次搭建一主两从分布式Kettle环境。资源规划情况如下表

ip角色
192.168.21.107 Master
192.168.21.108 Slave1
192.168.21.109 Slave2

1.2 软件环境

1.3 解压Kettle

unzip pdi-ce-8.2.0.0-342.zip -d /usr/local/

1.4 集群配置

修改配置文件及所在的目录

carte-config-master-8080.xml是主节点需要修改的配置文件. carte-config-808x.xml是从节点需要修改的配置文件，需要多少个从节点就修改多少个。 Master节点上 修改carte-config-master-8080.xml的内容为

  <slaveserver>
    <name>master</name>
    <hostname>192.168.21.107</hostname>
    <port>8080</port>
    <master>Y</master>
  </slaveserver>

参数名称：

  1. name:节点名称
  2. hostname:本机ip或主机名
  3. port:端口号
  4. master:Y为本节点是主节点,N为本节点是从节点

salve1节点

修改carte-config-8081.xml

 <masters>

    <slaveserver>
      <name>master</name>
      <hostname>192.168.21.107</hostname>
      <port>8080</port>
      <username>cluster</username>
      <password>cluster</password>
      <master>Y</master>
    </slaveserver>
  </masters>
  <report_to_masters>Y</report_to_masters>

  <slaveserver>
    <name>slave1</name>
    <hostname>192.168.21.108</hostname>
    <port>8081</port>
    <username>cluster</username>
    <password>cluster</password>
    <master>N</master>
  </slaveserver>

 

slave2节点 
修改carte-config-8082.xml
 <masters>
    <slaveserver>
      <name>master</name>
      <hostname>192.168.21.107</hostname>
      <port>8080</port>
      <username>cluster</username>
      <password>cluster</password>
      <master>Y</master>
    </slaveserver>

  </masters>

  <report_to_masters>Y</report_to_masters>

  <slaveserver>
    <name>slave2</name>
    <hostname>192.168.21.109</hostname>
    <port>8082</port>
    <username>cluster</username>
    <password>cluster</password>
    <master>N</master>
  </slaveserver>

1.5 分发

将master上配置的信息分发到各集群中

scp -r /usr/local/data-integration root@192.168.21.107:/usr/local

1.6 下载MySQL驱动包

将mysql驱动包放到data-integration/lib 目录下，后续如果需要测试其他数据库，也应存放到该目录下，主从节点都需要。

mv mysql-connector-java-5.1.47.jar /usr/local/data-integration/lib/

1.7 启动各个节点

  • 启动master

    cd /usr/local/data-integration/
./carte.sh 192.168.21.107 8080

  • 启动slave1

    cd /usr/local/data-integration/
./carte.sh 192.168.21.108 8081

  • 启动slave2
 cd /usr/local/data-integration/
 ./carte.sh 192.168.21.109 8082

2. Kettle 图形化方式使用集群模式

2.1 启动Kettle 图形化工具

Kettle 图形化工具安装在192.168.21.105节点上，与主从环境进行区分。 启动kettle图形化

cd /data/software/data-integration/
./spoon.sh

2.2 在spoon中新建一个转换

在新建的转换中选择主对象树--->子服务器--->新建子服务器。 主节点

从节点1 从节点2

注:填写的信息要跟服务器上配置的XML文件要一致，master子服务器填写master中配置文件的信息，slave则填写相应的slave信息。

2.2 配置schema

在主对象树中选择Kettle集群schemas，新建一个schema,在弹出的对话框中，选择子服务器。

2.3 测试

选择核心对象--->输入--->表输入，配置相应的数据库连接信息及抽取字段信息。

同理，在核心对象，输出中配置相应的输出。此处测试使用表输出。 在表输出处，右键，选择集群，选择刚才配置的集群名称 选择完成后，可以看到C*2，表示有两个slave进行任务处理。（主节点只负责接受客户端请求及收集处理结果）

点击启动 在Run configuration中选择集群，如图，c1，点击启动即可。

3. java提交任务到集群运行

3.1 创建maven工程

POM依赖

 <properties>
        <kettle.version>8.2.0.0-342</kettle.version>
        <jersey.version>2.25.1</jersey.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>pentaho-kettle</groupId>
            <artifactId>kettle-core</artifactId>
            <version>${kettle.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>pentaho-kettle</groupId>
            <artifactId>kettle-engine</artifactId>
            <version>${kettle.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>pentaho-kettle</groupId>
            <artifactId>metastore</artifactId>
            <version>${kettle.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
            <version>1.7.26</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            <version>1.7.26</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-vfs2</artifactId>
            <version>2.1</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.google.guava</groupId>
            <artifactId>guava</artifactId>
            <version>20.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>commons-lang</groupId>
            <artifactId>commons-lang</artifactId>
            <version>2.2</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>commons-io</groupId>
            <artifactId>commons-io</artifactId>
            <version>2.2</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
            <artifactId>httpclient</artifactId>
            <version>4.5.13</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
            <artifactId>httpcore</artifactId>
            <version>4.4.13</version>
        </dependency>

        <!--MySQL-->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>5.1.46</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>cn.hutool</groupId>
            <artifactId>hutool-all</artifactId>
            <version>4.5.6</version>
        </dependency>

        <!--encoders-->
        <dependency>
            <groupId>org.owasp.encoder</groupId>
            <artifactId>encoder</artifactId>
            <version>1.2.1</version>
        </dependency>

        <!--apache cli-->
        <dependency>
            <groupId>commons-cli</groupId>
            <artifactId>commons-cli</artifactId>
            <version>1.2</version>
        </dependency>

        <!--lombok-->
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>1.18.16</version>
        </dependency>

    </dependencies>

对于kettle相关的包，需要本地maven install 安装。

将图形化生成的ktr文件存放至resource文件目录下。

log4j.properties配置文件

log4j.rootLogger=DEBUG,stdout
#log4j.rootLogger=DEBUG,stdout,file
log4j.additivity.org.apache=true

log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.threshold=INFO
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%-5p %c{1}:%L - %m%n

# 将日志写入到指定文件中
#log4j.appender.file=org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
#log4j.appender.file.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
#log4j.appender.file.DatePattern='.'yyyy-MM-dd-HH-mm
#log4j.appender.file.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %-5p %c{1}:%L - %m%n
#log4j.appender.file.Threshold=INFO
#log4j.appender.file.append=true

Kettle集群模式调用代码

        KettleEnvironment.init();

            //加载ktr文件
            String fileName = "diner_test.ktr";
            TransMeta transMeta = new TransMeta(fileName);

            //设置执行模式
            TransExecutionConfiguration config = new TransExecutionConfiguration();
           //设置执行模式
            config.setExecutingClustered(true);
            config.setExecutingLocally(false);
            config.setExecutingRemotely(false);

            config.setClusterPosting(true);
            config.setClusterPreparing(true);
            config.setClusterStarting(true);
            config.setLogLevel(LogLevel.DEBUG);

            TransSplitter transSplitter = Trans.executeClustered(transMeta, config);
            // 配置clusterMonitor
            Object clusterMonitor = new Object();
            long nrErrors = Trans.monitorClusteredTransformation(new LogChannel(clusterMonitor),transSplitter, null, 1);
            System.out.println(nrErrors);

            System.out.println(transSplitter.getCarteObjectMap());

            System.out.println(transSplitter.getMaster());
            System.out.println(transSplitter.getSlaves()[0]);
            System.out.println(transSplitter.getSlaves()[1].getStepNames()[0]);
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原文地址：https://www.cnblogs.com/shine-rainbow/p/kettle-fen-bu-shi-ji-qun-huan-jing-shi-jian.html