## Kettle-Java代码：分布式Id生成器

当使用Kettle导入数据到数据表时，由于使用的是MYSQL，所以自然而然想到使用增加序列对象去获取一个Id，但是经过测试这种方式非常慢。

分布式Id生成器

将以上 分布式Id生成器 文章的代码打包成jar包，放到kettle/lib文件夹下。假设包名、类名：com.ibi.ptd.aps.core.utils.SnowflakeKeyGenerator.java

看单个类打包成 jar 包文章，来打包jar

在这一步加上一个雪花ID

import java.lang.*;
// 一定要在这里初始化，不能在函数体里面，否则导致每处理一行记录，都会初始化一次生成器，从而导致会出现重复Id
import com.ibi.ptd.aps.core.utils.SnowflakeKeyGenerator;

SnowflakeKeyGenerator snowflake = new SnowflakeKeyGenerator(1);

public boolean processRow(StepMetaInterface smi, StepDataInterface sdi) throws KettleException{
    // First, get a row from the default input hop
    Object[] r = getRow();

    // If the row object is null, we are done processing.
    if (r == null) {
        setOutputDone();
        return false;
    }

    // Let's look up parameters only once for performance reason.
    if (first) {
        first=false;
    }

    // It is always safest to call createOutputRow() to ensure that your output row's Object[] is large
    // enough to handle any new fields you are creating in this step.
    Object[] outputRow = createOutputRow(r, data.outputRowMeta.size());

    // 获取分布式 Id
    String id = String.valueOf(snowflake.nextId());
    // logBasic("id: " + id);

    get(Fields.Out, "SNOWFLOW_ID_FEILD").setValue(outputRow, id);

    // putRow will send the row on to the default output hop.
    putRow(data.outputRowMeta, outputRow);
    return true;
}

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文章参考