最近开始折腾数据，起源是多业务数据源需要转换到数据分析平台。这个过程需要跨机器，跨库。同时还需要将业务数据表的内容进行转换，合并，清洗等等操作。

经过多方选型，最终决定使用kettle来作为数据抽取处理的工具。

但是，在这里，是想吐槽下kettle这东西的问题。

1.kettle的版本使用的是5.1，搭建了一个kettle的集群之后，经常遇到的问题就是虚拟文件系统异常，作业，或者转换 "is a not a file."。网上找到的解决办法是远程上传的作业是xml，但是缺乏XML头，因此在做XML解析的时候出问题了。但是手工添加然后指定发布太麻烦了，所幸出现几率不大，目前也就顺其自然，先用起来再说。后续受不了了自己维护一套系统，把这个bug修复（此bug在官网的buglist里面历经多年未修复，真是。。。。）；

2.kettle的作业，转换，无论结束与否默认情况下是持续可见的，但是那种连续执行的作业，定时执行的作业，在运行一段时间之后就满屏了

像上图这种效果，特别难受，而且这种日志一直保留也会导致jvm oom。但是配置了一些参数：

<slave_config>

<masters>

<slaveserver>

<name>10.172.7.12</name>

<hostname>10.172.7.12</hostname>

<port>8181</port>

<username>admin</username>

<password>admin</password>

<master>Y</master>

</slaveserver>

</masters> 

<report_to_masters>Y</report_to_masters>

<slaveserver>

<name>10.172.7.13</name>

<hostname>10.172.7.13</hostname>

<port>8181</port>

<username>cluster</username>

<password>cluster</password>

<master>N</master>

</slaveserver>

</slave_config>

之后，发现集群运行的作业执行完毕之后不能释放端口。所以又倒回来，只能接受过阵子重启集群这种现实。

3.提供的开始功能，虽然有定时的能力，但是有人说这东西不靠谱，官方也不推荐使用，难道做数据维护，一定需要依赖代码？

4.虽然有推荐java调用kettle的API来操作定时任务与作业，转换，但是，我希望这种数据处理过程可以不依赖代码。这样可以保证业务扩展的时候，可以快速匹配，不需要开发接入代码进行维护。但是，这种运行质量与效果，不知道能忍多久啊。

BI之ETL学习（一）kettle