通过Kettle工具，使用弱一致性对数据表Personnel_Information中的数据进行一致性处理，即利用数据表Personnel_Information中的字段GENDER中的值训练出一个健康值预测模型，用于将原始数据中的字符串特征转化为模型可识别的数字特征。
现在数据库中有一张名为Personnel_Information的数据表，该表中主要记录了500名职员的性别、身高、体重及健康值，具体数据内容如图所示（注：这里只截取数据表中的部分数据进行展示）。
（1）创建一个转换data _consistency，并添加“表输入”控件、“值映射”控件、“插入/更新”控件以及Hop跳连接线。
（2）各控件配置
1）配置“表输入”控件
配置数据库连接。
在SQL框中编写查询数据表Personnel_Information的SQL语句。
查看数据表Personnel_Information的数据是否成功从MySQL数据库中抽取到表输入流中。
2）配置“值映射”控件
在“使用的字段名”处的下拉框选择字段GENDER；在“字段值”框中，添加源值和目标值，这里是将Male替换成数字0，将Female替换成数字1。
3）配置”插入/更新”控件
单击目标表右侧的【浏览】按钮，选择目标表Personnel_ Information_New。单击【获取字段】按钮，用来指定查询数据所需要的关键字，这里选择的是Personnel_ Information_New数据表中的USERID字段和输入流里面的USERID字段；单击【获取和更新字段】按钮，用来指定需要更新的字段。
通过SQLyog工具，查看数据表Personnel_ Information_New是否已成功插入501条数据，查看结果如图所示。
（注：由于转换data _consistency的运行只是单次的，若是后续需要进行将原始数据进行转换、插入操作，则需要运行该转换，这样工作效率很低，因此，通过Kettle工具创建一个作业，对转换data _consistency设置定时器，使得转换data _consistency程序定时自动执行数据同步的操作。）
通过Kettle工具，对数据进行检验操作。
（1）创建一个转换data_validation，并添加“自定义常量数据”控件、“计算器”控件、“数据检验”控件、“空操作”控件以及Hop跳连接线。
（2）各控件配置
1）配置”自定义常量数据”控件
在该控件里配置实验用的数据；单击“元数据”选项卡，添加字段常量ProductionDate、ProductionName、ProductionNumber以及CommoditySales并指定其数据类型；单击“数据”选项卡，添加自定义的数据。
2）配置”计算器”控件
添加一个新字段UnitPrice，用于存储计算出的产品单价数据；在“字段A”和“字段B”处的下拉选项中分别选择“CommoditySales”（销售额）和“ProductionNumber”（销售数量）字段；在“计算”处的下拉框中选择“A/B”，即表示将字段A与字段B进行相除计算。
3）配置”数据检验”控件
这里我们制定的检验条件有三个，即日期（ProductionDate）不能在2019年1月1日之前、产品名称（ProductionNumber）必须都是小写以及单个产品价格（UnitPrice）不能超过10这三个检验条件；
单击【增加检验】按钮，弹出“输入检验的名称”窗口，在该窗口中添加检验名称date_verify用于校验如期，添加后单击【确定】按钮关闭“输入检验的名称”窗口。在“要检验的字段名”处，添加要检验的字段；在“错误代码”和“错误描述”处自定义检验到错误数据时日志的输出内容；勾选“检验数据类型”处的复选框；在“数据类型”处指定数据类型；在“转换掩码”处输入与指定检验字段相同的日期格式；在“最小值”处添加检验条件。
添加检验名称name_verify用于校验商品名称，对其进行如下配置（这里添加的正则表达式用于校验产品名称是否为小写）。
添加检验名称price_verify用于校验产品单价，对其进行如下配置。
4）配置”空操作（什么也不做）”控件
单击选中“数据检验”控件，然后按住Shift键，通过分发方式设置“主输出步骤”连接到“空操作（什么也不做）”控件；设置“错误处理步骤”连接到“空操作（什么也不做）2”控件。
选中“空操作（什么也不做）2”控件，单击执行结果窗口的“Preview data”选项卡，查看是否将不符合校验规则的数据检验出来。
