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1.利用Kettle进行数据同步（下）

利用Kettle进行数据同步（下）

       上篇内容对基于kettle的源码数据同步工程的构建进行了介绍，entrypoint.kjb作为工程执行的下载入口。

       为了减少操作成本，源码并确保数据同步过程稳定、下载安全，源码需要从更高层次进行抽象，下载codis源码分析创建一个简单易用的源码系统。

       以下是下载应用截图：

       除了选择数据源和数据库，还增加了授权码，源码意味着只有授权范围内的下载用户才能使用该系统。

       由于是源码内部使用，授权用户尚未实现后台管理，下载直接在应用数据库中添加，源码无极源码手机选择的下载数据源和数据库都通过配置文件生成。

       文末会提供GitHub上的源码源码地址，有需要的读者可以进行二次开发。

       一、数据库设计

       数据库名称为kettle，目前包含两张表：

       1、cmake 源码目录授权用户表。表中记录的用户可以使用数据同步系统。

       2、同步记录表。记录用户的数据同步操作。

       二、django 框架源码程序设计

       系统简单实用，没有特别的设计。以下是重点说明的三点：

       1、数据源及其参数配置。

       在application.yml配置文件中，存在如下配置：

       使用了springboot的gethostbyname r 源码@ConfigurationProperties注解。

       其中的DBSetting定义如下：

       通过客户端传递的参数，可以定位到相应的参数设置。

       2、集成kettle的API。

       由于kettle相关jar包放在了自建的nexus私服上，因此如果使用maven管理jar包，需要在settings.xml配置文件中做一些修改：

       其中的mirrorOf节点添加了!pentaho-releases，表示排除pentaho-releases。

       然后，在springboot工程的pom.xml中指定pentaho-releases的url。

       接下来是核心的对接代码，具体可以参考工程源码。

       3、异步执行作业

       由于Job的执行时间可能会很长，主要取决于数据量，因此一个request的来回可能会导致TIMEOUT，需要改为异步模式。

       核心思想是：启动新的线程，客户端定时轮询执行结果。

       三、总结

       本文分两篇文章介绍了如何利用kettle进行数据同步，并实现一个简易的系统，以降低操作成本和出错率。

       介绍到此，如有疑问，请留言。

       欢迎fork我的工程代码。