kettle(kettle的体系架构由几个模块组成的)

kettle的体系架构由三个模块组成：

ETL：从不同的异构系统中集成数据，提供数据的计算处理能力。主流的软件有DataStage，Informatica和Kettle。数据平台以离线的批量计算为主，对于实时计算的需求主要通过微批量处理来实现，即运行时间间隔较短的离线计算，例如每小时运行一次。

关系数据库：企业数据仓库的载体，提供数据的存储和支持分析为主的联机查询(OLAP)，主要以SQL的方式提供数据访问的接口。

前端应用：数据的分析、展现和应用。典型的工具包括类似于SAP BO, Cognos的商业智能 (BI, Business Intelligence)工具，或者SPSS，SAS这类的统计分析工具。当然，大部分的BI工具也能够把数据存储在一个多维数据集(Cube)中，而不是在关系数据库中，从而提供更好的查询性能

1. 可以直接调用API。2. 因为Kettle是一款开源的ETL工具，它提供了丰富的API接口，可以方便地与其他系统进行集成和交互。通过调用API，可以实现对Kettle的各种功能进行自动化操作和扩展。3. 通过API调用，可以实现对Kettle的任务调度、转换执行、数据读写等操作，进一步提高工作效率和灵活性。同时，还可以结合其他开发工具和平台，实现更加复杂的数据处理和集成需求。

kettle可以接收http请求。Kettle的结构-Enterprise Console提供了一个小型的客户端，用于管理Pentaho Data Integration企业版的部署。包括企业版本的证书管理、监控和控制远程Pentaho Data Integration服务器上的活动、分析已登记的作业和转换的动态绩效

至于文件路径、数据库连接参数变化的问题，应该用环境变量来解决，最简单的方法，把这些可能会变化的参数写在 kettle.properties文件中，然后在转换和作业中使用${参数名}方式引用，这样在服务器上移动数据库和文件路径的时候，只需要修改kettle.properties文件即可，不需要修改转换本身。

可以抽取。1，因为kettle是一种强大的ETL工具，具备了从多种数据源抽取、转换和加载数据的能力。因此，它可以轻松地连接到SQL数据库，并从中抽取sql文件。2，通过使用kettle的特定组件和功能，你可以指定连接到数据库的细节，包括数据库类型、连接字符串、用户名和密码等。然后，你可以编写kettle脚本或使用可视化界面来定义抽取过程，并将其配置为抽取sql文件。延伸内容：除了抽取sql文件，kettle还可以执行其他的数据操作，例如数据转换、数据清洗和数据加载。这使得kettle成为一个非常实用和灵活的工具，用于处理和管理各种类型的数据。因此，无论是在数据仓库、数据集成还是数据迁移方面，kettle都具有广泛的应用价值。