kettle Milvus
时间: 2025-04-21 10:40:55 浏览: 21
### 如何在 Kettle 中使用 Milvus 或将 Kettle 与 Milvus 集成
#### 安装和配置 Milvus
为了使 Kettle 能够连接到 Milvus 数据库,首先需要确保 Milvus 已经成功部署并运行。这可以通过 Docker 来实现,在宝塔面板上通过在线镜像拉取 milvus 镜像,并创建相应的容器[^1]。
```bash
docker pull milvusdb/milvus:v2.0-cpu-d061721-5e559c
docker run -d --name milvus_cpu_v2.0 \
-p 19530:19530 \
-p 19121:19121 \
-v /home/$USER/milvus/db:/var/lib/milvus/db \
-v /home/$USER/milvus/conf:/etc/milvus/conf \
-v /home/$USER/milvus/logs:/var/log/milvus \
-v /home/$USER/milvus/wal:/var/lib/milvus/wal \
milvusdb/milvus:v2.0-cpu-d061721-5e559c
```
#### 使用 Kettle 访问 Milvus 并处理数据
对于希望利用 Kettle 这一强大的 ETL (Extract, Transform, Load) 工具来操作 Milvus 的用户来说,可以参考 kettle020 提供的方法[^2]。具体而言:
- **建立连接**:Kettle 可以通过 JDBC 插件或其他自定义插件的方式与 Milvus 建立通信链路。
- **编写脚本**:由于目前官方并没有提供直接支持 Milvus 的组件,因此可能需要借助 Python Script 组件或者其他能够执行 HTTP 请求的功能模块来进行交互。例如,可以在 Transformation 步骤中加入 Python 脚本来调用 Milvus API 接口完成增删改查等操作。
- **转换逻辑设计**:根据实际需求规划好整个流程中的各个阶段的任务分配,比如从源表读取数据、清洗过滤、映射字段以及最终写入目标位置(即 Milvus 表)。
以下是简单的Python代码片段用于展示如何通过API方式向Milvus插入一条记录:
```python
from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection
connections.connect("default", host="localhost", port="19530")
fields = [
FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True),
FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=128)
]
schema = CollectionSchema(fields)
collection_name = 'example_collection'
if collection_name not in list_collections():
collection = Collection(name=collection_name, schema=schema)
else:
collection = Collection(name=collection_name)
data_to_insert = [[i for i in range(10)], [[float(j)/100+i for j in range(128)]for i in range(10)]]
mr = collection.insert(data_to_insert)
print(mr.primary_keys)
```
此段代码展示了如何初始化客户端连接、构建集合结构、判断是否存在指定名称的集合、如果不存在则新建之;最后批量插入一些测试性的嵌入式向量数据。
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