你买股票吗？你学Kettle吗？
前面两个问题，任何一个回答“是”，本文都值得一读。如果两者都感兴趣，那么本文就值得细细品味。最好再花时间来分析一下获得的数据，从而多赚点银子。
一、背景概述
如果买股票，肯定会对股价感兴趣，那可都是真金白银啊！如果看中了一家上市公司，过去每一个开盘日的股价如何？有何规律可循？什么价格值得买入？什么价格要卖出？这一系列问题，肯定是每个股民都曾经苦苦思索过的。您可能学过K线图，研究过各类计算公式，甚至学过概率统计。但一切分析的前提，是要有数据。
如果学习Kettle，最好有些实战型的案例供参考，这样才能学得快。我们可以根据问题背景，试着自己思考解决方案。如果遇到拦路虎，可以看看案例是如何跨过的；如果全部能够自己搞定，也可以与案例进行对照，找到自己的优势和劣势，从而提高内力。
二、问题思路
现将问题具体化。
输入：股票代码和名称列表，格式为CSV文件，如下图所示。
图1：股票代码数据
输出：获取每一个开盘日的开价、收价、最高价、最低价，格式为CSV，如下图所示。
图2：股票价格数据
解决问题的思路：
1、明确数据来源。能够提供股价数据的网站较多，本文聚焦于技术研究，尽量不涉及具体三方公司，也尊重数据权属。总之一句话，首先要找到数据来源的URL。这对于购买股票的人来说，应该不难。
2、梳理萃取方法。有了地址，就可以通过HTTP协议拿到数据。但网站数据，往往掺杂非常多的干扰信息，我们需要思考真正需要的数据在哪里？是什么形式？有什么规律？然后利用字符串、正则表达式、JSON Path、XPath等处理文本的技术，提取目标数据。
3、输出文件数据。将萃取到的数据，按照指定格式和类型，输出到符合命名规范的文件中。
4、批量处理。前三步解决了某一支股票的数据获取问题，但我们感兴趣的股票显然不止一支，而是来自于文件（如图1）的一个系列。这个文件，我们可以按需删减，系统能够自动将文件中的每一支股票数据下载。所以还需要一个批量处理的技术，即将清单文件中的股票信息提取，并逐一执行数据萃取过程。
三、实例要点
1、总管作业（kd-sample001-j1.kjb）
只需每天执行一次总管作业，即可以实现股票列表的数据抽取。作业详情如图3所示。其中，转换T1（kd-sample001-t1.ktr）将股票清单提取，为批量执行T2提供数据；转换T2（kd-sample001-t2.ktr）则负责每支股票的数据提取，参数来自T1的执行结果，所以需要勾选Options标签页“执行每一个输入行”以及命名参数标签页“复制上一步结果到命名参数”。
图3：总管作业
2、股票清单转换（kd-sample001-t1.ktr）
提取股票清单数据，并复制到结果中，供后续作业中的其他节点使用。主要配置如图4所示。
图4：股票清单转换
3、股价数据转换（kd-sample002-t1.ktr）
提取股价数据主要需要三个环节。一是环境准备，包括获取变量、根据当前日期构造目标文件名称以及判断文件是否存在等；二是提取cookie，目标网站不允许直接访问数据提取地址，需要首先访问一次主页，得到cookie，并带入后续访问步骤中；三是访问数据地址，得到数据，并解析导出。
图5：股价数据转换
以下将主要步骤详情列举。
环境准备部分的主要步骤配置详情如图6所示。其中E1获取环境变量，gpdm代表股票代码，fn代表当前路径下最终存储输出文件的位置；C1利用公式，计算和格式化当前日期，加入文件名称后面，用于区分不同日期获取到的数据；O1用于判断文件是否已经存在，避免重复下载。
图6：环境准备部分配置详情
cookie获取部分主要步骤配置详情如图7所示。其中E2首次访问主页，并设置响应头字段为httpheader；E3从响应头httpheader的JSON中，解析得到cookie部分；C6/C7/C8采用字符串替换的方式，将得到的cookie进行格式化。
图7：cookie获取部分配置详情
数据解析部分主要步骤配置详情如图8所示。其中E5采用HTTP协议获取结构化数据，注意将已经格式化的cookie带入；E6采用JSON来解析数据，主要字段包括日期、开价、最高、收价，都可以通过JSON Path获取；L2采用CSV格式，输出解析数据到文件。
图8：数据解析部分配置详情