Spoon 工具使用说明
介绍：spoon是一个开源java编写etl开发工具。

我们可以使用它实现多种数据导入工作。

一、登陆界面
资源库：指本spoon当中配置的共享的数据库；
初始登陆名、密码都为admin;
二、程序主界面
功能：
Transformations:生成转化，即将按照我们既定的规则倒数
Job:将我们生成多个转化脚本封装，真正形成一个etl开发整体。

：新建Transformations和Job的快捷菜单
三、建立数据库连接
在此双击”DB连接”可以新建数据库。

四、Transformations的使用：
单击Core Objects将展现
Input:输入设备；
Output:输出设备；
Lookup:查询
Transform：转化的各种方法；
Joins:联合查询；
Scripting:嵌入脚本
Data Warehouse:数据仓库
Mapping：映射；
Job：嵌入job；
Inline：嵌入socket;
注：每项下面都有很多子功能，我们可以根据自己的需求建立转换。

具体细节，只要了解需求，及基本的数据库知识，基本就可以上手。

事例：
济南商行反洗钱项目客户数据抽取流程
一、将商行核心系统客户数据抽取到文件。

二、将生成的数据文件导入到本地数据库。

三、将所需的transformation整合，形成etl程序。

具体实施流程
一、将商行核心系统客户数据抽取到文件。

1.建立数据库连接：
在DB连接上双击左键弹出如下窗口
2.新建一个transformations 文件/新建/transformation
上图是已经创建好并能完成一定转换功能的转化脚本。

从个人客户资料簿到文本文件输出是一个整体转化流，每个transformation可以包含多个流，但每个流不能有分支，除非有判断。

3.测试我们的建立的transformation方法如下：
单击“对号”进行测试
如上图，证明编译没有问题，我们可以抽取数据了，注意，编译正确并不代表，此transformation抽取工作可以正常工作，在编译通过后还可能产生运行时异常。

二、将生成的数据文件导入到本地数据库
新建transformation,如图：
此阶段我们可以通过字段选择过滤到我们不需要的字段，剩下的所有的字段将和数据库完全匹配。

编译测试即可从文件到库。

三、新建/文件/job，如：
这样我们就能直接点一个开始按钮，那么抽取工作会根据我们的设置自动运行。