一百二十八、Kettle——从Hive增量导入到ClickHouse

**一百二十八、Kettle——从Hive增量导入到ClickHouse**

在数据集成领域，Kettle（也称为Pentaho Data Integration）是一个强大的工具，可以帮助我们实现数据的转换、聚合和传输。其中一个常见的场景是，从Hive中读取数据，然后将其写入ClickHouse中。在本文中，我们将讨论如何使用Kettle从Hive增量导入到ClickHouse。

**环境准备**

* Kettle（Pentaho Data Integration）版本：9.3* Hive版本：2.1.1* ClickHouse版本：21.3.25### 步骤一：配置Kettle连接Hive和ClickHouse首先，我们需要在Kettle中配置连接到Hive和ClickHouse的信息。

#### 配置Hive连接1. 打开Kettle，进入"数据源"（Data Sources）界面。
2. 点击"新建"（New），选择"Hive"作为数据源类型。
3. 填写Hive连接的基本信息，如以下代码片段所示：

sql# Hive连接配置hive.host = "localhost"
hive.port =10000hive.database = "mydatabase"
hive.username = "myuser"
hive.password = "mypassword"

#### 配置ClickHouse连接1. 点击"新建"（New），选择"ClickHouse"作为数据源类型。
2. 填写ClickHouse连接的基本信息，如以下代码片段所示：

sql# ClickHouse连接配置clickhouse.host = "localhost"
clickhouse.port =9000clickhouse.database = "mydatabase"
clickhouse.username = "myuser"
clickhouse.password = "mypassword"

### 步骤二：创建Kettle转换接下来，我们需要在Kettle中创建一个转换来从Hive读取数据，然后写入ClickHouse。

#### 创建转换1. 打开Kettle，进入"转换"（Transformations）界面。
2. 点击"新建"（New），选择"Hive"作为源数据源类型和"ClickHouse"作为目标数据源类型。
3. 在转换的属性中，设置以下参数：

sql# 转换属性source.database = "mydatabase"
target.database = "mydatabase"

#### 配置增量导入1. 点击"增量导入"（Incremental Import）选项卡。
2. 在"时间戳列"（Timestamp Column）中，选择一个用于存储时间戳的列，如以下代码片段所示：

sql# 时间戳列配置timestamp.column = "created_at"

3. 在"过滤条件"（Filter Conditions）中，设置一个过滤条件来只导入新数据，如以下代码片段所示：

sql# 过滤条件配置filter.condition = "created_at > ?"
filter.value = "${now()}"

### 步骤三：执行转换最后，我们需要在Kettle中执行转换来从Hive读取数据，然后写入ClickHouse。

#### 执行转换1. 点击"执行"（Execute）按钮。
2. 等待转换完成，数据将被写入ClickHouse。

通过以上步骤，我们成功地使用Kettle从Hive增量导入到ClickHouse。