Spoon ou Kettle

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Iniciando o aplicativo
Navegue até o diretório que foi descompactado o programa e procure o arquivo Spoon.bat . Kettle é um acrônimo para "Kettle E.T.T.L. Environment.". O Kettle foi projetado para ajudar no ETTL (Extraction, Transformation, Transportation and Loading of data). Spoon é uma interface gráfica que permite projetar transformações e trabalhos que podem ser executados com a ferramenta Kettle. Pan e kitchen . Pan é o motor das transformações dos dados ele realiza uma série de funções, tais como leitura, manipulação e gravação dos dados. Kitchen executa trabalhos realizados no
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em XML ou no repositório de banco de dados. Os trabalhos são normalmente programadas no modo batch para ser executado automaticamente no período agendado.

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Criando uma Transformação
Existem três maneiras de iniciar uma transformação no Pentaho Data Integration. 1 - Clique em File - Novo - Transformação 2 - Pressione Ctrl + N 3 - Clique na figura que parece uma folha (abaixo de File) e escolha "Transformation".

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Criando uma Transformação
Existem três maneiras de iniciar uma transformação no Pentaho Data Integration. 1 - Clique em File - Novo - Transformação 2 - Pressione Ctrl + N 3 - Clique na figura que parece uma folha (abaixo de File) e escolha "Transformation".

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Conexão com a Base de Dados
O PDI é uma ferramenta bastante versátil com relação a conexão com outras bases de dados, já trabalhei com diversas fontes de dados dentre elas posso citar: - Oracle - Postgre - Sql Server (Versões 2000 - 2005 e 2008). Bom como estamos realizando teste com a base do Oracle, então vou disponibilizar o "jar" que vai estabelecer a conexão da ferramenta com o banco de dados. Então vamos lá, o driver de conexão do Oracle é "ojdbc14.jar", você tem que salvar esse arquivo na pasta "data-integration\libext\JDBC" Download do Jar para conexão com o Oracle ****Java Archive (JAR) é um arquivo compactado usado para distribuir um conjunto de classes Java, um aplicativo java, ou outros itens como imagens, XMLs, entre outros. É usado para armazenar classes compiladas e metadados associados que podem constituir um programa. (http://pt.wikipedia.org/wiki/Java_Archive)

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Criando uma Conexão com o Banco de Dados
Para criar uma nova conexão com o Banco de Dados, existe três possibilidades para adicionar uma nova conexão. 1 - Clique duas vezes com o botão direito do mouse sobre "Conexões". 2 - Clique com o Botão esquerdo do mouse e escolha "Novo". 3 - Pressione a tecla "F3" e abrirá a janela com o assistente do banco.

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Parâmetros de configuração do Banco de Dados
Nessa etapa vamos configurar o acesso ao banco de dados, para isso vamos precisar das informações de acesso ao banco de dados. Como trabalho com o banco de dados Oracle, vou configurar das informações do host, Nome da base de Dados, Número da Porta, Usuário e senha. Host Name Coloque o ip da máquina que você deseja conectar, no meu exemplo estou acessando remotamente a minha máquina. Database Name Coloque o sid da conexão com o banco de dados, caso esteja em dúvida procure o DBA da sua empresa. Port Number Geralmente a porta de conexão com o oracle é a 1521, porém fica a critério do DBA a escolha da porta. User Name O usuário do banco de dados. Password Coloque a senha de acesso ao banco de Dados. Connection Name Atribua um nome para sua conexão. Faça um teste, para verificar se tudo está correto.

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Design Steps
Vou resumir de modo superficial os steps do Spoon, são centenas de opções para o analista realizar suas transformações nessa poderosa ferramenta, dependendo de sua necessidade é possível chegar no resultado esperado. Big Data Big data se trata de um conceito, no qual o foco é o grande armazenamento de dados e maior velocidade. A pentaho já prevendo o futuro disponibiliza na sua ferramenta integração com as tecnologias: 1 - Apache Cassandra é um projeto de sistema de banco de dados distribuído altamente escalável de segunda geração, que reúne a arquitetura do Dynamo, da Amazon e modelo de dados baseado no BigTable, do Google. O Cassandra inicialmente foi criado pelo Facebook, que abriu seu código-fonte para a comunidade em 2008. (http://en.wikipedia.org/wiki/Apache_Cassandra). 2 - Hadoop Hadoop é uma ferramenta open source que suporta o uso intensivo de dados e aplicações distribuídas. Hadoop foi criado por Doug Cutting e J. Michael Cafarella que trabalhando na época no Yahoo. 3 - HBase Hbase é uma ferramenta open source, não relacional, banco de dados distribuído após Google s BigTable escrito em Java. Apache HBase iniciou com um projeto da empresa Powerset, após a necessidade de processar grandes quantidades de dados para fins de pesquisa de linguagem natural. 4 - MongoDb MongoDb é uma ferramenta open source, document-oriented database(Um programa projetado para armazenamento, recuperação e gerencimento orientado a documentos ) e desenvolvido pela empresa 10gen. As tecnologias que sustentam Big Data podem ser analisadas sob duas óticas: as envolvidas com analytics, tendo Hadoop e MapReduce como nomes principais e as tecnologias de infraestrutura, que armazenam e processam os petabytes de dados. Neste aspecto, destacam-se os bancos de dados NoSQL (No, significa not only SQL). Por que estas tecnologias? Por que Big Data é a simples constatação prática que o imenso volume de dados gerados a cada dia excede a capacidade das tecnologias atuais de os tratarem adequadamente. Input Step responsável por realizar a entrada dos dados no processo de ETLCSV file input Este Step fornece a capacidade de lê dados de um arquivo delimitado. 2 - Data Grid Permite que você digite uma lista estática de linhas em uma grid. Geralmente é utilizada para fins de referência, teste ou demonstrações. 3 - De-serialize from file Antes conhecido como Cubo de Entrada lê linha de dados de um arquivo binário conténdo linhas e metadados. 4 - Email messages input Lê e recupera mensagens do servidor POP3/IMAP. 5 - ESRI Shapefile Reader O Esri Shapefile ou simplesmente shapefile é um formato popular de arquivo conténdo dados geoespaciais em forma de vetor usado por Geographic Information System (Sistemas de Informações Geográficas) também conhecidos como GIS. Foi desenvolvido e regulamentado por Esri como um especificação aberta para interoperabilidade por dados entre os softwares de Esri e de outros fornecedores. 6 - Fixed File Input Este Step é utilizado para leitura de dados com largura fixa. 7 - Generate random credit card numbers Este Step gera número de cartões de crédito aleatórios com a verificação do algoritmo Luhn. 8 - Generate Random Value Este Step gera números aleatórios, inteiros, String e UUID (Universally Unique Identifier). 9 - Generate Rows Este Step gera um número de linhas, por padrão as linhas estão vazias, porém podem conter um número de campos estáticos. 10 - Get Data From XML Este Step fornece a capacidade de lê dados de qualquer arquivo do tipo XML de acordo com as especificações XPath. 11 - Get File Names Este Step permite que você obtenha informações associadas com nomes do arquivo do sistema. 12 - Get Files Rows Count Este Step conta o número de linha do arquivo ou do conjunto de arquivos. 13 - Get repository names Este Step lista informações detalhadas sobre as transformações ou Jobs no repositório. 14 - Get SubFolder names Este Step lê uma pasta pai e retorna todas as subpastas vinculadas a ela. 15 - Get System Info Este Step recupera informações do ambiente Kettle. 16 - Get table names Este Step lista nome de tabelas do banco de dados e envia para o próximo Step. 17 - Google Analytics Este Step obtém dados da conta do google analytics, para gerar relatórios ou popular seu data warehouse. 18 - GZIP CSV Input Este Step lê arquivo compactado no programa GZIP (abreviação de GNU zip, um Software Livre de compressão sem perda de dados). 19 - HL7 Input Este Step fornece a capacidade de lê dados a partir de fluxo de dados dentro de uma transformação HL7. (Health Level 7 é um padrão ANSI, que é usado para padronização da linguagem médica.) 20 - Json Input Este Step extrai partes relevantes da estrutura Json (JavaScript Object Notation), é um formato leve para intercâmbio de dados computacionais. 21 - LDAP Input Este Step lê informações de usuários, regras e outros dados do servidor LDAP (Lightweight Directory Access Protocol). 22 - LDIF Input Este Step lê dados de arquivo LDIF (LDAP Data Interchange Format ). 23 - Load file content in memory Este Step carrega o conteúdo do arquivo na memória. 24 - Microsoft Access Input Este Step lê dados do Access diretamente dos arquivos (MDB). 25 - Microsoft Excel Input Este Step lê informações de um ou mais arquivos do Excel ou OpenOffice. 26 - Mondrian Input Este Step lê dados de uma base de dados utilizando a descrição do esquema do Mondrian (catálogo) e uma consulta MDX . Mondrian é uma ferramenta de OLAP(Processamento Analítico Online) de código aberto. 27 - OLAP Input Este Step lê informações de uma fonte de dados XML/A (XML for Analysis), que é um padrão para acesso a dados de sistemas de análise, tais como OLAP e Data Mining. 28 - Property Input Este Step lê arquivos de propriedade Java. O .properties é uma extensão de arquivos utilizados em Java relacionando tecnologia para armazenamento e parâmetros da configuração da aplicação. 29 - RSS Input Este Step lê informações de RSS (Rich Site Summary). RSS é um subconjunto de dialetos XML que servem para agregar conteúdo ou Web syndication , podendo ser acessado mediante programas ou sites agregadores. É usado principalmente em sites de notícias e blogs. 30 - S3 CSV Input Este Step lê informações do serviço da Amazon Web Services (AWS), que é um conjunto de serviços de computação remota (também chamados web services) que juntos, constituem uma plataforma de computação em nuvem, proporcionada através da Internet pela Amazon.com. Os serviços mais populares são o Amazon EC2 e o Amazon S3. 31 - Salesforce Input Este Step fornece a capacidade de lê dados diretamente do SalesForce usando o SalesForce Web Services. Salesforce é uma empresa americana de software on demand (software a pedido), mais conhecida por ter produzido o CRM com o mesmo nome da empresa. 32 - SAP Input Este Step chama funções do Sistema SAP e carrega tabelas na função RFC_READ_TABLE ou personalizada. 33 - Table Input Este Step lê informações de tabelas do Banco de Dados. É o Step que mais utilizo no meu processo de ETL. 34 - Text file Input Este Step lê informações de arquivos texto. 35 - XBase Input Este Step lê registros de um tipo de banco de dados, arquivos do tipo (DBF). exemplo: - dBase III/IV, - Foxpro, - Clipper e outros; 36 - XML Input Stream (StAX) Este Step é capaz de processar grandes e complexos arquivos XML rapidamente. 37 - Yaml Input Este Step lê fontes (arquivos ou Stream) analisa e converte em linhas e escreve em um ou mais saídas.

Output Step responsável pela saída dos dados no processo de ETL 1 - Automatic Documentation Output Este Sptep gera automaticamente uma documentação baseada na entrada e forma uma lista de transformações. Ele suporta apenas transformações e jobs. 2 - Delete Este Step deleta registros da tabela do Banco de Dados utilizando um campo chave. 3 - Insert / Update Este Step é uma mão na roda, insere ou atualiza registros novos nas tabelas do Banco de Dados. 4 - Json output Este Step cria blocos Json e gera um campo ou arquivo. 5 - LDAP output Este Step executa Insert, upsert, update, adiciona ou deleta operações no registros baseado no seu DN (Distinguished Name).

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