接上篇文章《kettle在windows上安装与实践案例》https://blog.csdn.net/Allenzyg/article/details/106308363
2.4 Linux下安装使用
2.4.1 单机
1)jdk安装
2)安装包上传到服务器，解压
注意：1. 把mysql驱动拷贝到lib目录下
2. 将本地用户家目录下的隐藏目录C:\Users\自己用户名\.kettle，整个上传到linux的家目录/home/allen/下
3)运行数据库资源库中的转换：
[root@node4 data-integration]#./pan.sh -rep=my_repo -user=admin -pass=admin -trans=stu1tostu2 -dir=/
参数说明：
-rep 资源库名称
-user 资源库用户名
-pass 资源库密码
-trans 要启动的转换名称
-dir 目录(不要忘了前缀 /)
4)运行资源库里的作业：
记得把作业里的转换变成资源库中的资源
[root@node4 data-integration]#./kitchen.sh -rep=repo1 -user=admin -pass=admin -job=jobDemo1 -logfile=./logs/log.txt -dir=/
参数说明：
-rep - 资源库名
-user - 资源库用户名
-pass – 资源库密码
-job – job名
-dir – job路径
-logfile – 日志目录
2.4.2 集群模式(了解)
1) 准备三台服务器，hadoop102作为Kettle主服务器，服务器端口号为8080，hadoop103和hadoop104作为两个子服务器，端口号分别为8081和8082。
2) 安装部署jdk
3) hadoop完全分布式环境搭建，并启动进程(因为要使用hdfs)
4) 上传解压kettle的安装包
5) 进到/opt/module/data-integration/pwd目录，修改配置文件
修改主服务器配置文件carte-config-master-8080.xml
<slaveserver>
<name>master</name>
<hostname>hadoop102</hostname>
<port>8080</port>
<master>Y</master>
<username>cluster</username>
<password>cluster</password>
</slaveserver>
修改从服务器配置文件carte-config-8081.xml
<masters>
<slaveserver>
<name>master</name>
<hostname>hadoop102</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>hadoop103</hostname>
<port>8081</port>
<username>cluster</username>
<password>cluster</password>
<master>N</master>
</slaveserver>
修改从配置文件carte-config-8082.xml
<masters>
<slaveserver>
<name>master</name>
<hostname>hadoop102</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>hadoop104</hostname>
<port>8082</port>
<username>cluster</username>
<password>cluster</password>
<master>N</master>
</slaveserver>
6) 分发整个kettle的安装目录，xsync data-integration
7) 启动相关进程，在hadoop102,hadoop103,hadoop104上执行
[atguigu@hadoop102 data-integration]$./carte.sh hadoop102 8080
[atguigu@hadoop103 data-integration]$./carte.sh hadoop103 8081
[atguigu@hadoop104 data-integration]$./carte.sh hadoop104 8082
8) 访问web页面
http://hadoop102:8080
9) 案例：读取hive中的emp表，根据id进行排序，并将结果输出到hdfs上
注意：因为涉及到hive和hbase的读写，需要修改相关配置文件。
修改解压目录下的data-integration\plugins\pentaho-big-data-plugin下的plugin.properties，设置active.hadoop.configuration=hdp26，并将如下配置文件拷贝到data-integration\plugins\pentaho-big-data-plugin\hadoop-configurations\hdp26下
(1) 创建转换，编辑步骤，填好相关配置
(2) 创建子服务器，填写相关配置，跟集群上的配置相同
(3) 创建集群schema，选中上一步的几个服务器
(4) 对于要在集群上执行的步骤，右键选择集群，选中上一步创建的集群schema
(5) 创建Run Configuration,选择集群模式，直接运行
第3章 调优
1、调整JVM大小进行性能优化，修改Kettle根目录下的Spoon脚本。
参数参考：
-Xmx2048m：设置JVM最大可用内存为2048M。
-Xms1024m：设置JVM促使内存为1024m。此值可以设置与-Xmx相同，以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。
-Xmn2g：设置年轻代大小为2G。整个JVM内存大小=年轻代大小 + 年老代大小 + 持久代大小。持久代一般固定大小为64m，所以增大年轻代后，将会减小年老代大小。此值对系统性能影响较大，Sun官方推荐配置为整个堆的3/8。
-Xss128k：设置每个线程的堆栈大小。JDK5.0以后每个线程堆栈大小为1M，以前每个线程堆栈大小为256K。更具应用的线程所需内存大小进行调整。在相同物理内存下，减小这个值能生成更多的线程。但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的，不能无限生成，经验值在3000~5000左右。
2、 调整提交（Commit）记录数大小进行优化，Kettle默认Commit数量为：1000，可以根据数据量大小来设置Commitsize：1000~50000
3、尽量使用数据库连接池；
4、尽量提高批处理的commit size；
5、尽量使用缓存，缓存尽量大一些（主要是文本文件和数据流）；
6、Kettle是Java做的，尽量用大一点的内存参数启动Kettle；
7、可以使用sql来做的一些操作尽量用sql；
Group , merge , stream lookup,split field这些操作都是比较慢的，想办法避免他们.，能用sql就用sql；
8、插入大量数据的时候尽量把索引删掉；
9、尽量避免使用update , delete操作，尤其是update,如果可以把update变成先delete, 后insert；
10、能使用truncate table的时候，就不要使用deleteall row这种类似sql合理的分区，如果删除操作是基于某一个分区的，就不要使用delete row这种方式（不管是deletesql还是delete步骤）,直接把分区drop掉，再重新创建；
11、尽量缩小输入的数据集的大小（增量更新也是为了这个目的）；
12、尽量使用数据库原生的方式装载文本文件(Oracle的sqlloader, mysql的bulk loader步骤)。
第4章 kettle常用配置文件
