Kettle性能优化是一个系统工程，不仅涉及工具本身的优化，更涉及ETL工具之外的诸多因素，比如，ETL要读取数据库，那么目标DMBS的性能，SQL语句，网络等相关因素都影响到执行效率。根据Kettle对数据ETL的过程性能调优，主要取决于三个因素：上游渠道，工具的大小与数量，下游渠道。

一 Kettle调优

调整JVM大小进行性能优化，修改Kettle定时任务中的Kitchen或Pan或Spoon脚本。

Kettle是Java做的，尽量用大一点的内存参数启动Kettle；

调整提交(Commit)记录数大小进行优化(尽量提高批处理的commit size)

如修改“表输出”组件中的“提交记录数量”参数进行优化，Kettle默认Commit数量为：1000，可以根据数据量大小来设置Commitsize：1000~50000。

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调整记录集合里的记录数(RowSet)

RowSet是两个步骤之间的缓存.

性能调优的关键是如何找到性能瓶颈:一个重要的方法就是观察RowSet.如下图所示,当左边的in大于右边的out的位置时,很可能就是性能瓶颈的位置.(也可以通过单个执行最长的步骤来确定性能瓶颈.)

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通过点击转换空白处,可以调整rowset的大小.

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调整之后,执行效果如下:<