1、Win10本地安装JDK1.8环境，运行kettle 6.1。
2、在kettle中设置Active shim，在工具打开“hadoop distribution”，选择hdp。将hadoop配置文件hdfs-site.xml、core-site.xml拷贝至本地.\data-integration\plugins\pentaho-big-data-plugin\hadoop-configurations\hdp23\下，修改本地core-site文件内fs.defaultFS的值，使用hdfs://192.168.85.129:8020。
3、配置hadoop cluster连接，在作业或转换“主对象树”选中“hadoop cluster”，右击“new cluster”，填写相关信息。遇到本机用户不能访问hdfs下/user目录权限，在/user目录新建本机用户zhengyuan目录，并授予zhengyuan用户拥有目录权限，参考：https://blog.csdn.net/weinierzui/article/details/77931346，测试ok保存。
4、新建转换，用hadoop file input组件访问hdfs，数据文件已传至zhengyuan目录下。在内容页签，设置分隔符为tab，格式选unix，在字段页签，加入读取数据的各列的名称、属性信息，这些列名和后面接数组件的字段配置映射时用到。在文件页签-显示文件内容、字典页签-预览记录，多可以浏览数据文件内容，表明配置ok。
5、kettle加个表输出组件，配置接出数据源、数据表，配置映射，即可执行同步，将hdfs文件数据解析同步存至外部数据源，比如mysql。此处只测了数据可以同步，生产中还需考虑调度及增量同步。
