Kettle是一个应用广泛的ETL工具，支持大数据量肯定是没有问题的，但是最近在做一个项目时，压力测试阶段总是出现莫名奇妙的问题，经过不懈努力总算是解决了，下面把遇到的问题介绍如下，供兄弟姐妹们参考：

1. 运行过程中收到 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 错误
这个错误主要是Java的内存不足（heap space：堆空间）造成的，这个问题有时候无法避免，因为数据量就是那么大。解决这个问题有两个方向：
a. 给Java分配更多的内存，方法是：打开kitchen.sh/kitchen.bat，找到”OPT=”$PENTAHO_DI_JAVA_OPTIONS -cp …… ” 改为”OPT=”-Xmx4096m -cp …… ”
看到了吗，缺省512m，我一狠心给它改成了4096m，就是4G啦。我手头的这个服务器有64G的物理内存，改成4G不过分吧？所以用这个方法就已经无敌了。
b. 把“源数据库->目的数据库”的转换（Transformation）拆分为“源数据库–>文本文件”和“文本文件–>目的数据库”两个转换。（尚未试验，但据下面的这个帖子所述应该可以解决问题：http://forums.pentaho.com/archive/index.php/t-68806.html）

2. 没有错误，运行到读或者写数据时一直在等待，小数据量没问题，大数据量才会出现问题
这个问题确实很费解，经过n多试验发现了问题的根源在Transformation的设置，如下图所示，要把Nr of rows in rowset设置为足够大，最好是你能用到的数量级后面加个0吧。我试验的是15W左右的数据，但是当时的设置时10W，我发现目的数据库的数据量停留在了100001不再增加了，于是就联想到了好像在这个界面看到了一个100000的东东，无论多么费劲吧，问题解决了总是值得欣慰的。猜想一下这个设置，可能是Kettle的设计者希望能预先知道最大会有多少数据，以便做相应的准备工作吧。另外，顺便说一下这个窗口里面的Feedback size，指每多少条记录会有一个信息提示出来，以便你知道进度。