Kettle提供了一个小工具帮助我们预填充时间维，这个工具在kettle_home / samples / transformations / General – populate date dimension. 这个示例产生的数据不一定能满足各种需要，不过你可以通过修改这个示例来满足自己的需求.

SQL tab 和 Options tab

在你创建一个数据库连接的时候除了可以指定你一次需要初始化的连接池参数之外（在 Pooling 选项卡下面），还包括一个Options 选项卡和一个 SQL 选项卡,Options 选项卡里面主要设置一些连接时的参数，比如autocommit 是on 还是off,defaultFetchSize,useCursorFetch (mysql 默认支持的)，oracle 还支持比如defaultExecuteBatch,oracle.jdbc.StreamBufferSize,oracle.jdbc.FreeMemoryOnEnterImplicitCache,你可以查阅对应数据库所支持的连接参数，另外一个小提示：在创建数据库连接的时候，选择你的数据库类型，然后选到Options 选项卡，下面有一个Show help text on options usage,点击这个按钮会把你带到对应各个数据库的连接参数的官方的一个参数列表页面，通过查询这个列表页面你就可以知道那种数据库可以使用何种参数了.
对于SQL 选项卡就是在你一连接这个Connection 之后，Kettle 会立刻执行的sql 语句，个人比较推荐的一个sql 是执行把所有日期格式统一成同一格式的sql ，比如在oracle 里面就是:
alter session set nls_date_format = xxxxxxxxxxxxx
alter session set nls_xxxxxxxxx = xxxxxxxxxxxx
这样可以避免你在转换的时候大量使用to_date(),to_char 函数而仅仅只是为了统一日期格式，对于增量更新的时候尤其适用.

数据复制

有的时候可能我们需要的是类似数据复制或者一个备份数据库，这个时候你需要的是一种数据库私有的解决方案，Kettle 也许并不是你的第一选择，比如对于Oracle 来说，可能rman,oracle stream,oracle replication 等等， mysql 也有mysql rmaster / slave 模式的replication 等私有的解决方法，如果你确定你的需求不是数据集成这方面的，那么也许kettle 并不是一个很好的首选方案，你应该咨询一下专业的DBA人士也会会更好.

如何控制版本变更

Kettle 的每一个transformation 和job 都有一个version 字段（在你保存的时候）,不过这个功能还不实用，如果你需要版本控制的话，还是建议你将transformation 和job 转换成文本文件保存，然后用svn 或cvs 或任意你熟悉的版本控制系统将其保存，kettle 将在下一个版本加入版本控制的功能（做的更易用）.

支持的数据源

Kettle 支持相当广的数据源，比如在数据库里面的一些不太常见的Access,MaxDB (SAP DB),Hypersonic,SAP R/3 system,Borland Interbase,Oracle RDB,Teradata和3.0新加入的Sybase IQ .
另外还包括Excel,CSV,LDAP,以及OLAP Server Mondrian,目前支持Web Service 不过暂时还不支持SOAP.

调试和测试

当ETL转换出现不可预知的问题时，或是你不清楚某个步骤的功能是什么的情况下，你可能需要创建一个模拟环境来调适程序，下面一些建议可能会有所帮助：
尽量使用generate row 步骤或者固定的一个文本文件来创建一个模拟的数据源
模拟的数据源一定要有代表性，数据集一定尽量小（为了性能考虑）但是数据本身要足够分散.
创建了模拟的数据集后你应该清楚的知道你所要转换之后的数据时什么样的.

错误处理

在ETL任务中由于数据问题出现转换错误是一件非常正常的事情，你不应该设计一个依赖于临时表或者拥有事务特点的ETL过程，面对数据源质量问题的巨大挑战，错误处理是并不可少的，kettle同样提供非常方便的错误处理方式，在你可能会出错的步骤点击右键选择Define Error handing,它会要求你指定一个处理error 的步骤，你可以使用文本文件或者数据库的表来储存这些错误信息，这些错误信息会包含一个id 和一个出错的字段，当你得到这些错误信息之后就需要你自己分析出错的原因了，比如违反主键约束可能是你生成主键的方式有错误或者本身的数据有重复，而违反外键约束则可能是你依赖的一些表里面的数据还没有转换或者外键表本身过滤掉了这些数据. 当你调整了这些错误之后，确定所有依赖的数据都被正确的处理了.kettle user guide 里面有更详细的解释，里面还附带了一个使用javascript 来处理错误的示例，这种方式可以作为处理简单数据质量的方式.

文档

Kettle 提供了丰富的文档和使用手册，小到一个数据库连接怎么连，大到一个功能怎么实现，所有的参数列表，对话框的每一个输入输出代表什么意思都有解释，所以当你遇到问题你应该第一时间翻阅这些文档，也许上面已经告诉你怎么做了. 另外kettle 还有一个非常活跃的社区，你可以到上面提问，但是记住在你提问之前先搜索一下论坛看有没有类似的问题已经问过了，如果没有记得描述清楚你的问题

总结

本系列文章主要讨论了如何使用kettle 来处理数据仓库中的缓慢增长维，动态ETL如何设计，增量更新的一些设计技巧，在应用程序中如何集成kettle 以及在使用kettle 时的一些常见问题. 如果你正在寻找一个工具来帮助你解决数据库的集成问题或是你打算建立一个商业智能项目的数据仓库，那么kettle是一个不错的选择，你不用支付任何费用就可以得到很多很多数据集成的特性，大量文档和社区支持。

（编辑：瑞安网）

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