此篇將稍微帶一下觀念的部分，也許會覺得有些抽象，但沒關係，後續的實做將有助於我們更了解Job與 Transformation的觀念

Transformations

Transformations主要是負責資料分析與邏輯運算，在資料處理的過程中，我們將每個動作稱為Steps，而一個Transformation就是由多個Steps所組成。

Steps

在Kettle中提供上百個Steps，包含：Input(讀寫資料)、Output(匯出資料)與Join等等...，每個Step都指派了特別的任務，例如讀取我們所指定的檔案、擷取特定的欄位或是將資料更新到資料庫的某張資料表，我們都可以自行設定Steps，並賦予它獨特的任務來完成我們的資料整合需求。

Design頁籤中可以看到Steps清單

在主要的編輯區中，可以加入多個Steps，如下圖就使用了五個Steps

Hops

連接Step與Step之間的路徑而稱為Hop，定義資料要傳到哪個Step，根據Steps的屬性，在設計過程中，Hop可能會有多條的情況，它會負責將每個Step的資料送至別的Steps，雖然Hop上面有顯示箭頭，但不代表Steps的執行順序，Hop只是確定資料的流向，而在Transformations執行時，每個步驟都有自己的Thread負責處理與接收與傳遞資料，每當一筆資料被處理完畢時立刻會送往下一個Step，並不會等待Step中所有的資料都處理完畢才一起送往下一個Step

在主要的編輯區中，可以設定Steps之間的Hops

Jobs

Jobs是來整合多個Transformations，是透過Entries來設定執行的內容，例如：加入Transformations、判斷檔案是否存在、讀取FTP文件或是設定Email來發送執行結果，Jobs常常會用在例行性的排程的設計上面，例如：每一個小時就要將A資料庫的某些資料更新到B資料庫

Entries

Jobs是由Entries所組合而成，概念上就等同於Transformations的Steps，一樣也提供了許多功能供我們操作使用

Hops

觀念上與Transformations的Hops相似，不同之處在於Jobs的Hops是有執行順序的，會根據上一個Entry的結果來判斷下一個Entry將做什麼處理，也就是它會等每一個Entry處理完畢之後再執行下一個Entry。

以上我覺得應該不是很好理解，看來我的解說能力還有待加強，不過透過實際操作，會漸入佳境的，請大家持續收看啊！下一篇就開始帶Transformations實做，敬請期待，記得要先裝好Kettle，跟著我一起來實做看看喔！

參考資料：https://help.pentaho.com/Documentation/7.0/0L0/0Y0/030/010