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# Plugins do Kettle

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{% tab title="NOVO - Gerenciador de Plugins do PDI" %}
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#### Gerenciador de Plugins do PDI

O Pentaho Data Integration (PDI) pode ser estendido com plugins que adicionam novas etapas, entradas de job e outras funcionalidades. A melhor maneira de gerenciar esses plugins é por meio do Gerenciador de Plugins, que você encontrará tanto no cliente PDI quanto no Pentaho User Console (PUC).

O Gerenciador de Plugins cuida de todas as suas necessidades com plugins: instalando novos, atualizando os existentes para suas versões mais recentes e removendo os plugins que você não usa mais.

Embora você possa instalar plugins manualmente, essa abordagem não é recomendada. Plugins instalados manualmente não aparecerão no Gerenciador de Plugins, o que significa que você terá que lidar com todas as atualizações e remoções futuras por conta própria.
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1. Na barra de ferramentas superior, selecione: Ferramentas > Gerenciador de Plugins.

<figure><img src="/files/7a4761ce667fe7fcd6fd1b1ef52b99317c81333c" alt=""><figcaption><p>Gerenciador de Plugins do PDI</p></figcaption></figure>

**Instalando um Plugin:** Encontre o plugin que você deseja instalar pesquisando ou navegando pelas opções disponíveis.

**Para a versão mais recente:** Basta clicar em Instalar.

<figure><img src="/files/2f9bf169b460c864759b7d500f8dd994a50460f2" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

**Para uma versão anterior:** Clique na linha da tabela do plugin para abrir a caixa de diálogo Nome do plugin. Selecione a versão desejada na lista suspensa e clique em Instalar. Confirme a instalação, se solicitado.

**Reinicie para ativar:** Após a instalação, reinicie tanto o Pentaho Server quanto o cliente PDI. Esta etapa é essencial - os plugins recém-instalados não funcionarão até que você reinicie.

**Verifique a instalação:** Entre no cliente PDI e navegue até Ferramentas > Gerenciador de Plugins. Pesquise ou navegue até o plugin recém-instalado. Verifique a coluna Versão instalada para confirmar que a versão correta está listada.
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{% tab title="Matriz de Plugins" %}

<table><thead><tr><th width="225">Plugin</th><th>Descrição</th></tr></thead><tbody><tr><td>Databricks</td><td>A entrada Bulk load into Databricks carrega grandes volumes de dados de arquivos de armazenamento em nuvem diretamente para tabelas do Databricks. <strong>Como funciona:</strong> Ela faz isso usando o comando <a href="https://docs.databricks.com/aws/en/sql/language-manual/delta-copy-into">COPY INTO</a> do Databricks nos bastidores.</td></tr><tr><td>Operação em Massa do Salesforce</td><td><p>A etapa de operação em massa do Salesforce executa operações de dados em grande escala (inserção, atualização, upsert e exclusão) em objetos do Salesforce usando a Salesforce Bulk API 2.0.</p><p><strong>Como funciona:</strong> A etapa lê dados de um fluxo de entrada, cria um arquivo CSV com as alterações e executa o job em massa no Salesforce. Após a conclusão do job, você pode, opcionalmente, direcionar três tipos de resultados para fluxos de saída separados: registros bem-sucedidos, registros não processados e registros com falha.</p><p><strong>Requisitos:</strong> Você deve ter um Client ID e um Client Secret do Salesforce para usar esta etapa.</p></td></tr><tr><td>Google Analytics v4</td><td><p>A etapa Google Analytics v4 recupera dados da sua conta do Google Analytics para fins de relatórios ou data warehousing.</p><p><strong>Como funciona:</strong> A etapa consulta propriedades do Google Analytics por meio da <a href="https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/data/v1">API Google Analytics v4</a> e envia os valores de dimensão e métrica resultantes para o fluxo de saída.</p></td></tr><tr><td><a href="https://academy.pentaho.com/pentaho-data-integration/data-integration/ee-plugins/hierarchical-data-type">Tipo de dado hierárquico</a></td><td><p>O Pentaho oferece suporte a um tipo de dado hierárquico (HDT) por meio do plugin do Pentaho EE Marketplace. Esse plugin adiciona o tipo de dado HDT e inclui cinco etapas especializadas para trabalhar com ele.</p><p><strong>O que ele faz:</strong> Essas etapas simplificam o trabalho com estruturas de dados complexas e aninhadas. Elas podem converter entre campos HDT e strings formatadas, e permitem que você acesse ou modifique diretamente índices e chaves de arrays aninhados.</p><p><strong>Benefícios de desempenho:</strong> As etapas melhoram significativamente o desempenho em comparação com o tratamento de dados hierárquicos como strings simples.</p><p><strong>Estrutura de dados:</strong> O HDT pode armazenar dados aninhados ou complexos construídos a partir de objetos e arrays, bem como elementos únicos. Ele é compatível com qualquer etapa do PDI que processe dados hierárquicos.</p></td></tr><tr><td>Job do Kafka</td><td></td></tr><tr><td></td><td></td></tr></tbody></table>
{% endtab %}
{% endtabs %}

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