java实现kettle

调用本地

1.本地执行ktr文件（转换）

    /**     * 运行转换文件方法     * @param params 多个参数变量值     * @param ktrPath 转换文件的路径，后缀ktr     */    public static void runTransfer() {        String ktrPath="E:\\kettle\\data-integration\\demo\\demo1.ktr";        Trans trans = null;        try {            // // 初始化            // 转换元对象            KettleEnvironment.init();// 初始化            EnvUtil.environmentInit();            TransMeta transMeta = new TransMeta(ktrPath);            // 转换            trans = new Trans(transMeta);            // 执行转换            trans.execute(null);            // 等待转换执行结束            trans.waitUntilFinished();            // 抛出异常            if (trans.getErrors() > 0) {                throw new Exception(                        "There are errors during transformation exception!(传输过程中发生异常)");            }        } catch (Exception e) {            e.printStackTrace();        }    }

2.本地执行kjb（JOB）

    /**     * java 调用 kettle 的job     *     * @param jobname     *            如： String fName= "D:\\kettle\\informix_to_am_4.ktr";     */    public static void runJob(String[] params, String jobPath) {        try {            KettleEnvironment.init();            // jobname 是Job脚本的路径及名称            JobMeta jobMeta = new JobMeta(jobPath, null);            Job job = new Job(null, jobMeta);            // 向Job 脚本传递参数，脚本中获取参数值：${参数名}            // job.setVariable(paraname, paravalue);            job.setVariable("id", params[0]);            job.setVariable("content", params[1]);            job.setVariable("file", params[2]);            job.start();            job.waitUntilFinished();            if (job.getErrors() > 0) {                throw new Exception(                        "There are errors during job exception!(执行job发生异常)");            }        } catch (Exception e) {            e.printStackTrace();        }    }

调用服务器

1.服务器执行ktr文件（转换）

    /**     * 执行存储在数据库资源库中的转换     *     * @Description:     * @throws KettleException     * @author Jeffy     * @since：2016-9-23     */    public static void executeTrans(String transName) throws KettleException {        //初始化kettle环境        KettleEnvironment.init();        //创建资源库对象，此时的对象还是一个空对象        KettleDatabaseRepository repository = new KettleDatabaseRepository();        //创建资源库数据库对象，类似我们在spoon里面创建资源库        // 数据库连接元对象(连接名称，不必与kettle中配置的保持一致：数据库类型：连接方式（kettle支持的连接方式）：资源库IP：资源库实例名：资源库端口：资源库用户名：资源库用户密码)        DatabaseMeta dataMeta = new DatabaseMeta("192.168.0.250", "Mysql", "Native(JDBC)", "192.168.0.250", "kettle-test", "3306",                "root", "root");        //资源库元对象,名称参数，id参数，描述等可以随便定义        KettleDatabaseRepositoryMeta kettleDatabaseMeta =                new KettleDatabaseRepositoryMeta("ETL", "ETL", "ETL description",dataMeta);        //给资源库赋值        repository.init(kettleDatabaseMeta);        //连接资源库        repository.connect("admin","admin");        //根据变量查找到模型所在的目录对象,此步骤很重要。        RepositoryDirectoryInterface directory = repository.findDirectory("/test1");        //创建ktr元对象        TransMeta transMeta = ((Repository) repository).loadTransformation(transName, directory, null, true, null );        //创建ktr        Trans trans = new Trans(transMeta);        //执行ktr        trans.execute(null);        //等待执行完毕        trans.waitUntilFinished();        if(trans.getErrors()>0)        {            System.err.println("Transformation run Failure!");        }        else        {            System.out.println("Transformation run successfully!");        }    }

2.调用服务器的job

    public static void executeJob(String jobName) throws KettleException {        try {            //初始化kettle环境            KettleEnvironment.init();            //创建资源库对象，此时的对象还是一个空对象            KettleDatabaseRepository repository = new KettleDatabaseRepository();            //创建资源库数据库对象，类似我们在spoon里面创建资源库            // 数据库连接元对象(连接名称，不必与kettle中配置的保持一致：数据库类型：连接方式（kettle支持的连接方式）：资源库IP：资源库实例名：资源库端口：资源库用户名：资源库用户密码)            DatabaseMeta dataMeta = new DatabaseMeta("192.168.0.250", "Mysql", "Native(JDBC)", "192.168.0.250", "kettle-test", "3306",                    "root", "root");            //资源库元对象,名称参数，id参数，描述等可以随便定义            KettleDatabaseRepositoryMeta kettleDatabaseMeta =                    new KettleDatabaseRepositoryMeta("ETL", "ETL", "ETL description",dataMeta);            //给资源库赋值            repository.init(kettleDatabaseMeta);            //连接资源库            repository.connect("admin","admin");            //根据变量查找到模型所在的目录对象,此步骤很重要。            RepositoryDirectoryInterface directory = repository.findDirectory("/test1");            //创建job元对象            JobMeta jobMeta = ((Repository) repository).loadJob(jobName, directory, null, null ) ;            //创建job            Job job = new Job(repository,jobMeta);            //执行job            job.start();            //等待执行完毕            job.waitUntilFinished();            if (job.getErrors() > 0) {                throw new RuntimeException(                        "There were errors during transformation execution.");            }        }catch(Exception e){        }    }