PentahoBI主要为我们提供了一些图形化的数据展示方案，通过PentahoBI我们可以制作报表、分析报表、分析视图、仪表板等。

联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的.OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

Kettle也叫PDI(全称是Pentaho Data Integeration)，是一款开源的ETL工具，项目开始于2003年，2006年加入了开源的 BI 组织 Pentaho, 正式命名为PDI。

错误处理:在转换步骤的过程中，当某个步骤发生错误时可能要进行额外的步骤处理。因此，在设置时就要求为步骤添加错误处理。

要了解Kettle的执行分为两个层次：Job和Transformation。两个层次的最主要区别在于数据传递和运行方式。

为什么要用Kettle和KETTLE JAVA API？Kettle是什么？kettle：是一个开源ETL工具。kettle提供了基于java的图形化界面，使用很方便，kettle的ETL工具集合也比较多，常用的ETL工具都包含了。

ETL的基本概念一功能：ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）的基础。特点：一、数据同步。不是一次性数据倒完就拉到，它是经常性的活动，按照固定周期运行的。甚至现在还有人提出了实时ETL的概念。二、数据量大。一般来说，数据量都是巨大的，值得我们将数据流动的过程拆分成E、T、L的过程。三、速度快。现在ETL的最高装载记录是4TB/h(Greenplum)。在日常运用中，根据我的经验，装载峰值大概在1–5万rows/s。速度跟T的逻辑复杂度是密切相关的。

什么Kettle？Kettle是一个开源的ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程）项目，项目名很有意思，水壶。按项目负责人Matt的说法：把各种数据放到一个壶里，然后呢，以一种你希望的格式流出。Kettle包括三大块：Spoon——转换/工作(transform/job)设计工具(GUI方式)Kitchen——工作(job)执行器(命令行方式)     Span——转换(trasform)执行器(命令行方式)Kettle是一款国外开源的etl工具，纯java编写，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。

数据挖掘数据挖掘是从大量数据中提取出有效的、新颖的、有潜在作用的、可信的、并能最终被人理解的模式(pattern)的非平凡的处理过程。

DB2 数据仓库版的核心引擎是行业领先的 DB2 企业版数据服务器，旨在满足大中型企业的需求。DB2 可以部署在任何规模的服务器上，从一个 CPU 到数百个 CPU。DB2 企业版是构建随需应变的企业级解决方案的理想基础，比如多 TB 数据仓库、高可用性大容量 OLTP 系统或基于 Web 的 BI 解决方案。DB2 是开发企业级解决方案的业界领先 ISV 的首选数据库服务器，例如内容管理、电子商务、ERP、CRM 或 SCM 解决方案。 DB2 企业版核心引擎的许多功能是专为提高数据仓库和分析功能及性能而设计的，比如：物化查询表、星爆式优化器和多维群集）。此外，DB2 企业版还提供与其它企业级 DB2 和 Informix 数据源的连通性、兼容性和集成。DB2 企业版拥有事务处理委员会记录在案和已核查的性能评测的许多领先性能结果。DB2 数据仓库版构筑于 DB2 企业版引擎之上，为所有 OLTP、决策支持和混合工作负荷环境提供了最佳的平台。

Oracle公司作为世界上最大的数据库厂家，凭借其在技术、资源和经验上的优势，一直致力于为企业提供最能满足企业竞争需要的数据仓库解决方案。Oracle的数据仓库解决方案包含了业界领先的数据库平台、开发工具和应用系统。Oracle数据仓库突破了现有数据仓库产品的局限，能够帮助企业以任何方式访问存放在任何地点的信息，在企业中的任何层次上，满足信息检索和商业决策的需求。

企业数据仓库是一个环境, 通过有效的信息来满足和促进企业的决策制定过程。

Kettle使用-ETL&KettleETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于各个企业来说，经常会遇到大数据量的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。Kettle（PDI）是一款国外开源的etl工具，纯java编写，绿色无需安装，支持WINDOWS、LINUX等各种平台，数据抽取高效稳定。Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制，hop:Transformationhop：主要表示数据的流向。从输入，过滤等转换操作，到输出。Jobhop：可设置执行条件：(无条件执行;当上一个Job执行结果为true时执行;当上一个Job执行结果为false时执行)Kettle是BI数据仓库解决方案Pentaho的组件之一。

这个指南描述了使用Pentaho BI平台来创建业务问题的解决方案的原理和工具。Pentaho BI 平台集成了 Pentaho BI 套件的主要应用领域的能力：报表，分析，Dashboard，数据挖掘和工作流。集成包括安全，调度，审计，配置，solution 管理和工作流能力。

Pentaho BI平台是一个以过程为核心，面向解决方案的，可扩展的商务智能平台。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。

这篇文档描述了如何使用 Pentaho Open BI 套件的 AJAX 库创建浏览器端交互的 dashboards。它使用 Pentaho Pre-Configured Installation (PCI ) 提供的 Google Maps Dashboard sample 来解释。在讨论技术细节之前，简短解释什么是 AJAX，并逐步运行 Google Maps Dashboard sample，其使用 Pentaho AJAX 组件来创建一个交互式的位置智能 dashboard。

pentaho开源商业智能平台的搭建pentaho是世界上最流行的开源商务只能软件。它是一个基于java平台的商业智能(BusinessIntelligence,BI)套件，之所以说是套件是因为它包括一个webserver平台和几个工具软件：报表，分析，图表，数据集成，数据挖掘等，可以说包括了商务智能的方方面面。

当项目遇到一些很多明细数据的时候，对应搭建的多维模型一般是不引入明细数据的，因为数据量过大，导致的Cube很大，不利于抽取数据和后期维护更新等，这个时候需要在Biee中使用混合建模，也可叫做二次模型的加工，对于Biee而言，本质上用的是多维和关系表的映射建立模型。

BI Publisher开发报表实例教程。本教程以开发一个资产负债表为例，介绍BI Publisher报表开发的相关方法，包含如下几个部分：1、BI Publisher报表创建。2、RTF模板开发。