1、前面文章有学习过Transformation executor ，但后来测试kettle性能的时候遇到了很大的问题，此步骤的处理性能太慢，导致内存溢出等问题。所以再次一起学习下此步骤的用法。
2、 如下图中rds-sametable-同步逻辑处理使用的是Transformation executor步骤，最后Speed 列表示处理速度，很明显440 远远小于上有步骤kafka的处理速度1567，此处就是瓶颈。
3、非常重要的一个性能属性配置Row grouping,如下图所示：
Number of rows to send to transformation：
指定一个数字，表示每N行数据执行一次任务，并将这N行数据传递给转换步骤进行处理。这里默认是1，表示一笔一笔的处理，速度非常慢，可以根据自己的要求设置大一点的数，如100，但是如果数据达不到100条，会一直等待直到数据满100条才会进行处理。
Field to group rows on 指定一个用于分组行的字段。只要字段值保持不变，行将被收集到同一组中。如果值发生变化，将执行转换步骤，并将累计的行传递给转换处理。 Duration time when collecting rows请指定一个毫秒级的时间。这个值表示在执行转换之前，步骤将花费多少时间来收集行数据。这个参数也尝试用过但未达到效果，有使用过的朋友可以@我交流。
总结： Number of rows to send to transformation 参数设置大些，可以提高性能。 标签：rows,步骤,kettle,executor,100,Transformation From： https://www.cnblogs.com/zjBoy/p/17920801.html