ETL选型策略及参考：Kettle与HaoheDI对比
三大主流ETL工具选型
三大主流ETL工具选型ETL(extract, transform and load) 产品乍看起来似乎并不起眼，单就此项技术本身而言，几乎也没什么特别深奥之处，但是在实际项目中，却常常在这个环节耗费太多的人力，而在后续的维护工作中，更是往往让人伤透脑筋。
之所以出现这种状况，恰恰与项目初期没有正确估计ETL工作、没有认真考虑其工具支撑有很大关系。
做ETL产品的选型，仍然需要从以前说的四点(即成本、人员经验、案例和技术支持) 来考量。
在此，主要列举三种主流ETL产品：Ascential公司的Datastage、Informatica公司的Powercenter、NCR Teradata公司的ETL Automation。
其中，ETL Automation相对其他两种有些特别之处，放在后面评述。
旗鼓相当：Datastage与Powercenter就Datastage和Powercenter而言，这两者目前占据了国内市场绝大部分的份额，在成本上看水平相当，虽然市面上还有诸如Business Objects公司的Data Integrator、Cognos公司的DecisionStream，但尚属星星之火，未成燎原之势。
谈Datastage和Powercenter，如果有人说这个就是比那个好，那听者就要小心一点了。
在这种情况下有两种可能：他或者是其中一个厂商的员工，或者就是在某个产品上有很多经验而在另一产品上经验缺乏的开发者。
为什么得出这一结论？一个很简单的事实是，从网络上大家对它们的讨论和争执来看，基本上是各有千秋，都有着相当数量的成功案例和实施高手。
确实，工具是死的，人才是活的。
在两大ETL工具技术的比对上，可以从对ETL流程的支持、对元数据的支持、对数据质量的支持、维护的方便性、定制开发功能的支持等方面考虑。
一个项目中，从数据源到最终目标表，多则上百个ETL过程，少则也有十几个。
这些过程之间的依赖关系、出错控制以及恢复的流程处理，都是工具需要重点考虑。
开源ETL工具比较，Kettle和Talend,都有什么优势和劣势？
开源ETL工具比较，Kettle和Talend,都有什么优势和劣势？Talend这个工具之前还真没听说过。
搜索了下，可以借鉴下Pentaho Data Integration (Kettle)是Pentaho生态系统中默认的ETL工具。
通过非常直观的图形化编辑器（Spoon），您可以定义以XML格式储存的流程。
在Kettle运行过程中，这些流程会以不同的方法编译。
用到的工具包括命令行工具(Pan),小型服务器(Carte)，数据库存储库（repository）(Kitchen)或者直接使用IDE(Spoon)。
Talend Open Studio是 Talend 开发的ETL工具——Talend 是一家主营数据集成和数据管理解决方案的企业。
Talend 采用用户友好型，综合性很强的IDE（类似于Pentaho Kettle 的 Spoon）来设计不同的流程。
这些流程可以在IDE内部测试并编译成Java 代码。
您可以随时查看并编辑生成的Java代码，同时实现强大的控制力和灵活性。
两者都非常优秀，都属于用户友好型的交叉平台（基于Java的）工具。
它们的主要差异在于Kettle 将 ELT 流程编译为 XML 格式，然而Talend Open Studio 则生成 Java 代码。
易用性：Talend：有 GUI 图形界面但是以 Eclipse 的插件方式提供。
Kettle：有非常容易使用的 GUI，出现问题可以到社区咨询。
技术支持：Talend：主要在美国Kettle：在美国，欧洲（比利时，德国，法国，英国），亚洲（中国，日本，韩国）都可以找到相关技术支持人员。
部署：Talend：创建 java 或perl 文件，并通过操作系统调度工具来运行Kettle：可以使用 job 作业方式或操作系统调度，来执行一个转换文件或作业文件，也可以通过集群的方式在多台机器上部署。
速度：Talend：需要手工调整，对特定数据源有优化知识。
ETL工具选型
ETL工具选型1 简介根据以往数据仓库项目的经验，在一个数据仓库项目中，ETL设计和实施的工作量一般要占总项目工作量的50%-70%，而且数据仓库项目一般会存在二次需求的问题，客户在项目的实施过程中或者使用过程中会提出新的业务需求，而任何前端业务模型的改变都会涉及到ETL设计，因此ETL工具的选择对于整个数据仓库项目的成功是非常重要的。
2 ETL工具选型ETL工具必须提供非常简单易用的维护界面来定义和维护这种变化，同时能提供相关元数据管理，以便于将来对整个ETL过程进行维护和监控。
正确选择ETL工具，可以从ETL对平台的支持、对数据源的支持、数据转换功能、管理和调度功能、集成和开放性、对元数据管理等功能并结合成本、人员经验、案例和技术支持出发，具体如下。
2.1 支持平台随着各种应用系统数据量的飞速增长和对业务可靠性等要求的不断提高，人们对数据抽取工具的要求往往是将几十、上百个GB的数据在有限的几个小时内完成抽取转换和装载工作，这种挑战势必要求抽取工具对高性能的硬件和主机提供更多支持。
因此，我们可以从数据抽取工具支持的平台，来判断它能否胜任企业的环境，目前主流的平台包括SUN Solaris、HP-UX、IBM AIX、AS/400、OS/390、Sco UNIX、Linux、Windows等。
2.2 支持数据源对数据源支持的重要性不言而喻，因此这个指标必须仔细地考量。
首先，我们需要对项目中可能会遇到的各种数据源有一个清晰的认识；其次对各种工具提供的数据源接口类型也要有深入了解，比如，针对同一种数据库，使用通用的接口（如ODBC/JDBC）还是原厂商自己的专用接口，数据抽取效率都会有很大差别，这直接影响到我们能不能在有限的时间内完成ETL任务。
常见的数据源供参考：DB2、Informix、Oracle、Sybase、SQL Server、Teredata、OleDB、SAS、Text、Excel、SAP、Peoplesoft、IMS、VSAM、QSAM on 390、FTP、XML、MessageQueue、Weblog、Essbase等。
kettle etl设计方案
kettle etl设计方案1. 引言Kettle是一款强大的ETL（Extract, Transform, Load）工具，可以帮助用户实现数据的抽取、转换和加载。
本文档旨在介绍Kettle的设计方案，包括架构设计、任务调度、数据传输等重要内容。
2. 架构设计Kettle的架构由三个主要组件组成：Spoon、Pan和Kitchen。
•Spoon：是Kettle的图形用户界面工具，用于创建和编辑Kettle的转换和作业。
•Pan：是一个命令行工具，用于在命令行模式下执行Kettle的转换和作业。
•Kitchen：也是一个命令行工具，用于在命令行模式下执行Kettle的作业，和Pan相比，Kitchen可以更好地管理和监控作业的执行过程。
Kettle的架构还包括一个元数据数据库，用于存储转换和作业的定义、日志、错误信息等。
3. 任务调度Kettle提供了多种任务调度的方式，可以根据实际需求选择合适的方式。
3.1 定时任务调度Kettle可以通过定时任务调度器（例如Quartz）实现定时执行转换和作业。
用户可以配置任务的执行时间、频率和参数等信息，实现自动化的数据处理。
3.2 事件触发任务调度Kettle还支持通过事件触发的任务调度。
用户可以定义一个事件，当满足特定条件时触发任务的执行。
例如，可以设置一个文件变化的事件，当指定的文件发生变化时，触发转换或作业的执行。
4. 数据传输Kettle支持多种数据传输方式，可以方便地从源数据源中抽取数据、进行转换，并加载到目标数据源中。
4.1 数据抽取Kettle可以从各种关系型数据库、文件系统、Web服务等数据源中抽取数据。
用户可以通过Kettle提供的数据抽取组件，配置数据源的连接信息、查询语句等参数，实现数据的快速抽取。
4.2 数据转换Kettle的转换组件提供了丰富的数据转换功能，包括数据清洗、数据过滤、字段映射、数据计算等操作。
用户可以通过拖拽转换组件并连接它们，定义数据的转换逻辑和处理流程。
基于现在接触的ETL工具（datax和kettle）做个小总结
基于现在接触的ETL⼯具（datax和kettle）做个⼩总结现阶段需要做数据库同步⼯作，⽬前调研了两个⼯具datax和kettle⽬前虽然环境使⽤的是kettle+jenkins调度平台⽅案，但是多多少少会有⼀些不太令⼈满意的地⽅，但应该算是满⾜⼤部分需求了，先暂时这样实现这两者各有优缺点，基本的就不总结了。
现在说说⼀些关键点：基本⽅⾯：1.datax适合做数据同步⼯作；kettle适合数据清洗，转换⼯作⽬前成型的可视化界⾯，datax推荐datax web，kettle后期维护⽤的界⾯推荐jenkins/kettle-manager简单2.datax对于数据库压⼒⽐较⼩，全量读取速度优于kettle3.对于⼀些⽅案的可⾏性，⼩数据量的选择全量对⽐，10w数据量⼤概3s完成插⼊更新全量抽取过程，还是⽐较快的。
⼩数据量的情况下差别不⼤4.⽬前⽣产可⾏⽅案可以选择datax+datax web/kettle6.⽇志⽅案是对于⼤量数据的最优选择，mysql⽤maxwell抓取⽇志或者上边提供的⽅案，oracle⽤ogg，sqlserver⽬前不清楚需要再找7.保证kettle后期稳定的情况下⽤windows⾃带的定时任务或者Linux中⽤crontab，不过后续的jenkins完全能胜任贴上链接：wgetftp:///mirror/ftp5.gwdg.de/pub/opensuse/repositories/home:/matthewdva:/build:/EPEL:/el7/RHEL_7/x86_64/webkitgtk-2.4.9-1.el7.x86_64.rpmyum install webkitgtk-2.4.9-1.el7.x86_64.rpm9.docker部署mysql10.部署jenkins进⾏配置⽂件配置，在 etc/sysconfig/jenkins⾥改端⼝#修改jenkins镜像⽂件cd ~/.jenkins/updates⼀些⼩坑：mysql 8.0驱动jar包⽅⾯更换，导致不能⽤，需要注意驱动#所有命令找不到export PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin#刷新环境变量：source /etc/profile#给脚本赋予权限：chmod +x ./data-integration/*.shdatax⽤的python版本要注意，2.6+版本和3.0+版本有语法差别（记得是括号问题）centos 7可以通过添加打印机⽅式避免开机总是⿊屏部署kettle和jenkins会存在⼀些坑#书写sh脚本时候在脚本⾥⾯添加source /etc/profile即可11.关于调度平台问题，⽬前如果想要放⼊docker容器⾥⾯然后再放⼊集群中有难度，使⽤某个服务上xxl-job调度，carte.sh⽅法还得提供个ip地址，或者xml⽂件，⽬前没想到怎么实现，⽬前可能⽅法可能是⽤docker库⾥的kettle镜像，⾃⼰⽣成⼀个，或者⾃⼰通过源码⽣成⼀个docker file⽂件，打包完成后再进⾏部署12.⽬前8.0版本和8.2版本有差异，⽣成的镜像⽂件再运⾏job⽂件可能存在问题，⽽docker库⾥⾯的8.3版本可以运⾏8.2版本13.如果是从接⼝获取数据的⽅式，并且接⼝调⽤频率有限制可以通过这种⽅式（中间加个等待时间）然后获取的也是系统时间和时间戳存放的时间中间数据量，这样可以变化的获取页数和对应的所有数据，针对接⼝返回404情况，可以获取唯⼀标识存放到临时表⾥，然后再遍历这个唯⼀标识去做⼆次请求，这样如果实时更细数据量不多的情况下，其实可以⽤先从临时表⾥获取对应的404对应的唯⼀标识，然后先看看原数据⾥⾯有没有，如果没有的话则会进⼊插⼊更新，虽然这个组件很慢，但是对于已经在前边进⾏排除了，只是进⾏更新对⽐，所以实质上数据量并不⼤进⾏全量⽐对⽅式也是可⾏的（⽬前⽅法只是针对⽬前做的东西，通⽤的其实还是⽇志的效果好，但是难度⼤⼀些，需要再研究）重点是这⼏个转换⽅案太蠢了，步骤过多影响速度，还好现在⽤时间戳，并⾏所有job只⽤37-45s左右，但是数据量⼀⼤就有问题了不适合做现在或者以后的最佳⽅案，所以只做思路参考14.其实清洗最优⽅案还是通过python去处理，或者使⽤data-web的⽅式，那个是在git上有源码，并且结合的正好是xxl-job调度平台，可以使⽤这个调度平台+整合数据的⽅案16.关于部署到阿⾥云服务器的上的问题，⼀定⼀定要添加安全组，不然会报错，并且CONVERT_TO_NULL是可以使⽤。
一份全面的企业数据产品选型对比(含数仓、报表、BI、中台、数据治理)
一份全面的企业数据产品选型对比（含数仓、报表、BI、中台、数据治理）编辑导语：在如今这个数据化时代，数据对于个人和企业来说，其重要性都不可小觑。
因此，有不少企业强化了数据工作，加强企业数据建设。
接下来，本文作者整理了一份超全面的企业数据产品的选型对比，希望对大家有所帮助。
前言：这个从上至下都在强调数字化转型的时代，越来越多公司重视数据，也越来越多的企业有数据建设的需求。
企业无论做任何数据工作，必然要有一定的信息化基础，也要有数据化建设的基础，少不了数据平台、数据应用工具，数据管理工具等。
关于企业数据建设这块，本人从事了近7年，从技术到项目管理，做过乙方也做过甲方，也有多年和各乙方厂商打交道的经验，遂来分享选型“内幕”。
涉及到的产品有：数仓、大数据平台、报表、BI、数据中台、数据治理等。
数据仓库算是一个解决方案，视企业需求有不同架构（传统数仓、数据集市、大数据平台等），架构下有很多分层和组件，比起工具更需要架构师能力，具体原理就不讲了。
关于数仓的选型主要涉及：数据存储方案、ETL、还有前端应用。
底层的数据仓库服务器通常是一个关系数据库系统，常用的方案有Oracle、db2、还有greenplum、teredata等数据仓库专业解决方案。
传统的关系型数据库有：oracle、mysql、DB2。
大规模并行处理数据库：Vertica、Teradata(商业)、Greenplum (开源)。
Teradata老江湖了，银行业使用较多，但成本也是真的贵，目前我们做项目较多的是用Greenplum，算是业界最快和最高性价比的高端数据仓库解决方案，Greenplum是基于PostgreSQL的，于2022年开源。
我知道的国内四大行有3家在用，5大物流公司有4家在用，不少公司在从Teradata迁移到GP。
大数据平台主流的是：Hadoop+Hive。
这套方案有多通用不用多说了，后面说到的大数据平台厂商也大多基于这个来设计平台产品。
数据仓库中ETL工具的选型与使用
数据仓库中ETL工具的选型与使用随着企业信息化的深入发展，数据仓库在企业的日常运营中扮演着越来越重要的角色。
而在数据仓库建设中，ETL工具起着至关重要的作用。
本文将结合笔者多年的从业经验，深入探讨数据仓库中ETL工具的选型与使用，旨在为读者提供一些有用的参考。
一、ETL工具的概述首先，我们来了解一下ETL工具的概念。
ETL工具是指一类用于将不同来源的数据进行抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）等操作的软件。
在数据仓库中，ETL工具类似于“数据加工车间”，可以完成数据的清洗、整合、转换等多种工作。
目前市面上比较流行的ETL工具有很多，例如IBM DataStage、Informatica PowerCenter、Oracle Data Integrator等。
每个ETL工具都有其独特的特点及适用场景，选择一款合适的ETL工具非常关键。
二、ETL工具的选型在ETL工具的选型中，需要考虑以下几个方面：1. 企业规模及需求企业规模及需求是选择ETL工具的首要考虑因素。
对于规模较小的企业，可以选择一些开源的ETL工具，如Kettle和Talend Open Studio。
这些工具具有操作简便、易于掌握、可扩展性强等优点，适合小型企业以及需要快速实现数据仓库的项目。
而若企业具有大规模的数据仓库及数据流转需求，可以考虑一些成熟的商业ETL工具，如IBM DataStage、Informatica PowerCenter、Oracle Data Integrator等。
这些工具具有高度可靠性、高性能、强大的数据处理能力等优点，可以满足企业不断发展的需求。
2. 数据量及复杂度数据量及复杂度也是选择ETL工具的一个重要考虑因素。
对于数据量较小、简单的企业，可以选择一些基础的ETL工具，如Microsoft SQL Server Integration Services等。
这些工具主要用于数据提取、转换、加载等基础操作，适合数据量较小及较为简单的企业。
ETL工具对比参考文档
E T L工具对比参考文档(总13页)-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除参考1：参考2：数据整合部分：PowerCenter，是业界公认领导者数据质量管理：Data Quality，成熟稳定技术，在中国有大规模应用的成功案例。
数据整合部分：Datastage，属于业界一类产品数据质量管理：QualityStage，收购的技术，不是主要其主要产实时数据捕获：PowerExchange，业界领先实时采集技术，支持广泛数据源的CDC和Realtime，与PowerCenter无缝集成。
元数据管理：Metadata Manager，是业界领先的企业级元数据管理平台，可做到字段级的元数据各项分析，有广泛的元数据采集接口，图形化无需编程，并可自动维护变更。
品组成实时数据捕获：MQ和DataMirror 的技术，技术复杂，与DataStage 是不同风格产品，产品的耦合度极差。
元数据管理：MetaStage，几乎免费的产品，应用性极差，并不能管理企业级的元数据。
而新推出的产品与旧有产品线耦合度差，并未经过市场的考验。
Informatica 是全图形化的开发模式，不需要编码，工具易使用，界面友好、直观。
专业的三天培训，可使开发人员快速入门，进行开发设计。
开发人员只要懂得数据库知识，即可。
Informatica 产品是以元数据为核心的，其开发过程中，所有的元数据，包括规则和过程，均是可复用，共享的。
经过简单配置即可支持大数据量的处理。
Informatica是完全基于引擎级别的，所有功能模块化，扩展性强，维护成本低。
虽然也是图形化的界面，但复杂的转换过程，里面嵌入了很多类Basic脚本的成份。
要求开发人员，有编程语言基础。
在处理大数据量，必须使用Datastage企业版。
但如果客户原先使用的Datastage 标准版，其作业的版本移植问题很大。
数据仓库设计与实施中ETL工具选择与最佳实践经验总结和应用案例分享
数据仓库设计与实施中ETL工具选择与最佳实践经验总结和应用案例分享在数据仓库设计与实施过程中，ETL（Extract, Transform, Load）工具的选择和最佳实践经验对于确保数据质量和提升数据仓库效能非常重要。
本文将总结一些ETL工具选择的准则和最佳实践经验，并分享一些应用案例。
首先，选择合适的ETL工具是成功实施数据仓库的关键。
在选择过程中，考虑以下几个方面：1. 数据源和目标系统的适配性：确保ETL工具能够无缝地连接和集成各种数据源和目标系统。
支持的数据源类型包括关系型数据库、文件、Web API等，而目标系统可能是数据仓库、数据湖、数据集市等。
2. 数据转换和清洗功能：ETL工具应该提供灵活且强大的数据转换和清洗功能，能够处理各种数据格式和结构，支持数据清洗、转换、合并、拆分、聚合等操作。
此外，应考虑工具是否支持复杂的数据处理逻辑和转换规则。
3. 扩展性和可定制性：选择具有良好扩展性和可定制性的ETL工具，可以根据实际需求添加自定义功能和插件。
这样可以满足日益增长和变化的业务需求，保持数据仓库的稳定性和灵活性。
4. 安全性和稳定性：确保ETL工具有高级别的安全功能，可以加密、压缩和保护敏感数据。
此外，工具应具备监控和故障恢复机制，以确保数据传输过程的稳定性和可靠性。
5. 性能和可伸缩性：考虑ETL工具的性能和可伸缩性，以应对大规模数据和并发处理的需求。
选择能够处理高并发、高容量和高吞吐量的工具，以保证数据仓库的运行效能和数据处理速度。
在实际使用ETL工具的过程中，还需考虑以下最佳实践经验：1. 数据抽取（Extract）阶段：在此阶段，正确选择抽取数据的方法和策略。
常见的方法包括全量抽取和增量抽取，全量抽取适用于数据量较小的情况，而增量抽取适用于大数据量和频繁更新的情况。
此外，还应考虑采用并行抽取和增量抓取技术，以提高数据抽取速度和效率。
2. 数据转换（Transform）阶段：在此阶段，进行数据清洗、转换和整合。
常用ETL工具对比
常用ETL工具对比
目前市场上主流的ETL工具有，IBM公司的DataStage、Informatica公司的Powercenter、免费ETL工具Kettle等等。
1、Datastage
DataStage 是一套专门对多种操作数据源的数据抽取、转换和维护过程进行简化和自动化，并将其输入数据集市或数据仓库目标数据库的集成工具。
他的优点如下：具有多种数据源的连接能力，包括目前市场上的大部分主流数据库，并且具有优秀的文本文件和XML文件读取和处理能力。
2、Informatica
Informatica PowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据，它可以按任意速度在企业内交付数据，具有高性能、高可扩展性、高可用性的特点。
Informatica PowerCenter包括4个不同版本，即：标准版，实时版，高级版，云计算版。
同时，它还提供了多个可选的组件，以扩展Informatica PowerCenter的核心数据集成功能，这些组件包括：数据清洗和匹配、数据屏蔽、数据验证、Teradata双负载、企业网格、元数据交换、下推优化(Pushdown Optimization)、团队开发和非结构化数据等。
3、Kettle
Kettle是一款国外开源的etl工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定，提供丰富的sdk,并开放源代码，便于二次开发包装。
ETL工具优缺点对比分析（kettle和Informatica）
ETL工具优缺点对比分析（kettle和Informatica）ETL工具优缺点对比分析--kettle和Informatica 目前业内比较主流的ETL工具有很多，本文主要对开源kettle和Informatica这两款工具，从各方面进行对比分析。
一、数据捕获能力1、如果要对数据库进行实时监控，kettle通常会采用CDC的方式，Informatica会采取PWX的方式。
优点：可以准确的识别变化数据，包括上游系统被删除的数据。
缺点：CDC和PWX都需要部署在核心数据库服务器，会对核心数据库造成一定压力。
2、如果不采用实时监控，采用其他方式抽取，（比如时间戳）。
优点：不需要在核心服务器部署，对核心服务器基本不会造成压力。
缺点：被删除的记录，以及手工修改但是没有修改时间戳的记录无法在下游数据库识别。
二、整体性能对比1、Informatica处理数据能力比kettle强。
2、Informatica属于收费软件，出现困难问题，可以找厂商解决。
3、kettle比较容易上手，Informatica需要充足的学习准备。
4、kettle部署相对简单。
三、数据处理能力ETL工具在处理数据的时候，要目标库日志空间，表空间足够。
日志需要定期清理，表空间自动扩展就好。
kettle：可以高效处理千万级别以下数据。
Informatica：可处理上亿量级的数据。
四、实时监控对核心数据库压力CDC：部署在核心数据库，读取核心数据库的归档日志，会在核心数据库生成实体表（每次数据变化，都会生成条记录，可以清理）。
PWX：部署在核心数据库，对核心压力较小，但是如果异常中断，重新启动的时候，会占用较大服务器资源。
ETL利器Kettle实战应用解析系列一【Kettle使用介绍】
ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少，这里我介绍一个我在工作中使用了3年左右的ETL工具Kettle,本着好东西不独享的想法，跟大家分享碰撞交流一下！在使用中我感觉这个工具真的很强大，支持图形化的GUI 设计界面，然后可以以工作流的形式流转，在做一些简单或复杂的数据抽取、质量检测、数据清洗、数据转换、数据过滤等方面有着比较稳定的表现，其中最主要的我们通过熟练的应用它，减少了非常多的研发工作量，提高了我们的工作效率，不过对于我这个.net研发者来说唯一的遗憾就是这个工具是Java编写的。
1、Kettle概念Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。
Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。
Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。
Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。
2、下载和部署žKettle可以在/网站下载žž下载kettle压缩包，因kettle为绿色软件，解压缩到任意本地路径即可3、Kettle环境配置(有Java环境的直接忽略此章节)3、1 安装java JDK1）首先到官网上下载对应JDK包，JDK1.5或以上版本就行；2）安装JDK；3）配置环境变量,附配置方式：安装完成后，还要对它进行相关的配置才可以使用，先来设置一些环境变量，对于Java来说，最需要设置的环境变量是系统路径变量path。
数据仓库设计与实施中的ETL工具选择与最佳实践
数据仓库设计与实施中的ETL工具选择与最佳实践在数据仓库设计与实施过程中，ETL（提取、转换和加载）工具的选择是至关重要的一步。
ETL工具可以帮助数据团队从各种数据源中提取数据、转换数据、并将数据加载到目标数据仓库中。
本文将介绍数据仓库设计与实施中ETL工具的选择标准以及最佳实践方法。
首先，选择ETL工具时需要考虑以下几个因素：1. 功能丰富性：ETL工具应具备强大的数据提取、转换和加载功能。
它应能够适应复杂的数据转换需求，支持多种数据格式和数据源类型。
另外，它还应提供灵活的规则和表达式，以便进行数据清洗、格式转换和数据合并等操作。
2. 可扩展性：随着数据量和需求的增长，ETL工具应能够轻松地扩展和适应变化。
它应当具备良好的性能和可靠性，能够处理大数据量和高并发情况，并支持分布式计算和集群部署。
3. 易用性：选择ETL工具时，需要考虑其用户界面的友好程度以及操作的简易性。
它应提供直观的图形化界面，支持可视化建模和配置，以降低学习成本并提高开发效率。
4. 兼容性与集成性：ETL工具应能够与各种数据库管理系统（DBMS）、数据仓库和其他数据工具无缝集成。
它应支持各种标准数据传输和集成协议，如ODBC、JDBC、RESTful API等，以便于数据的交换和共享。
5. 安全性：在数据仓库设计与实施中，数据的安全性至关重要。
ETL工具应具备合适的安全功能和机制，如数据加密、访问控制和身份验证等，以保护敏感数据的安全性。
除此之外，以下是一些使用ETL工具的最佳实践方法：1. 数据采集与清理：在使用ETL工具进行数据提取和清洗时，应根据具体情况选择合适的数据采集方式和清洗规则。
可以使用增量抽取方式提高效率，并使用规则或脚本进行数据清洗。
2. 数据转换与整合：在使用ETL工具进行数据转换和整合时，应根据目标数据仓库的需求进行合理的数据转换操作。
可以通过数据合并、格式转换、字段拆分和聚合等方式实现数据的整合和转换。
kettle etl设计方案
kettle etl设计方案ETL(Extract-Transform-Load)是数据仓库中实现数据抽取、转换和加载的一种常见方法。
下面是针对Kettle ETL工具的设计方案。
设计思路：1. 确定需求：明确ETL的目标，需要从哪些数据源抽取数据，如何进行转换，以及将数据加载到何处。
2. 确定数据源：分析数据源的类型（数据库、文件、API等）以及获取数据的方式。
3. 抽取数据：使用Kettle提供的组件（如Table input、File input等）连接到数据源，执行抽取操作并将数据存储在内存中。
4. 数据转换：利用Kettle的转换组件（如Filter rows、Sort rows等）对抽取的数据进行清洗、组合、转换等操作，根据需求生成目标数据。
5. 数据加载：使用Kettle的加载组件（如Table output、File output等）将转换后的数据写入到目标数据存储中，如数据库、文件等。
6. 编辑脚本：利用Kettle提供的脚本编辑器，可以对ETL过程进行自定义脚本开发，实现更加复杂的业务逻辑需求。
7. 调度任务：配置Kettle的调度器，按照预设的时间或者事件触发，自动执行ETL任务。
具体步骤：1. 下载安装Kettle工具，配置相应的数据库驱动和插件。
2. 创建一个新的Trans（转换）任务，在任务中建立数据源连接和目标数据存储的连接。
3. 在转换任务中，使用Table input组件连接到源数据库，并选择要抽取的表，定义需要抽取的字段。
4. 使用Filter rows组件对抽取的数据进行过滤，只保留满足条件的数据行。
5. 使用Sort rows组件对数据进行排序操作，如果需要按照某个字段排序。
6. 使用Table output组件连接到目标数据库，将转换后的数据写入指定的表中。
7. 定义调度任务，可以按照需求设置ETL任务的调度时间和触发事件。
8. 运行ETL任务，监控日志和报告，确保任务正常完成。
ETL和Kettle简介
ETL和Kettle简介ETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。
它是构建数据仓库的重要环节。
数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的且随时间不断变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。
数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据,引起的主要原因有：滥用缩写词、惯用语、数据输入错误、重复记录、丢失值、拼写变化等。
即便是一个设计和规划良好的数据库系统，如果其中存在着大量的噪声数据，那么这个系统也是没有任何意义的，因为“垃圾进，垃圾出”（garbage in, garbage out），系统根本就不可能为决策分析系统提供任何支持。
为了清除噪声数据，必须在数据库系统中进行数据清洗。
目前有不少数据清洗研究和ETL研究，但是如何在ETL过程中进行有效的数据清洗并使这个过程可视化，此方面研究不多。
本文主要从两个方面阐述ETL和数据清洗的实现过程：ETL的处理方式和数据清洗的实现方法。
（1）ETL的处理方式本文所采用的ETL方法是数据库段区域中的ETL处理方式，它不使用外部引擎而是使用数据库作为唯一的控制点。
由于源系统SQLserver2000是关系数据库，它的段表也是典型的关系型表。
成功地将外部未修改数据载入数据库后，再在数据库内部进行转换。
数据库段区域中的ETL处理方式执行的步骤是提取、装载、转换，即通常所说的ELT。
这种方式的优点是为抽取出的数据首先提供一个缓冲以便于进行复杂的转换，减轻了ETL进程的复杂度。
（2）ETL过程中实现数据清洗的实现方法首先，在理解源数据的基础上实现数据表属性一致化。
为解决源数据的同义异名和同名异义的问题，可通过元数据管理子系统，在理解源数据的同时，对不同表的属性名根据其含义重新定义其在数据挖掘库中的名字，并以转换规则的形式存放在元数据库中，在数据集成的时候，系统自动根据这些转换规则将源数据中的字段名转换成新定义的字段名，从而实现数据挖掘库中的同名同义。
常见的三款ETL工具比较
支持 能够捕获表结构的变化
DataStage TX产品
设计手段和产品组合来支持 设计手段和产品组合来支持 设计手段和产品组合来支持 设计手段和产品组合来支持
支持 支持 支持 支持
支持
有 支持 有 需要用DataStage TX产品
支持，但对于进程附加任务无法监控
支持 支持（多种时间和事件） 支持
支持 支持（包括ETL任务和其他EXE，BAT等任务的监控和返回 值的获得）
数据库的load stage） 支持
SQL Server和Altibase等数据库） 支持
支持
设计手段和产品组合来支持
支持
较好
较好
较好
较快
较好
较好
采用RDBMS储存，支持多种OS
支持 支持
支持 支持
支持
支持
支持（Metad换 （Metadata Exchange） 支持
wwwg1comproductscustomerdataquality专门做数据质量管理etl例外跟踪与监控支持支持支持支持数据预览etl例外捕获与处理支持支持支持支持数据预览出错分析功能支持有语法检查功能支持调试功能支持支持支持支持数据预览和运行瓶颈的定位日志功能支持支持但不能导出成文本也不能为外部程序利用支持故障容错与恢复支持不支持设计手段和产品组合来支持增量抽取支持策略设计手段和产品组合来支持支持设计手段和产品组合来支持数据变化捕获设计手段和产品组合来支持能够捕获表结构的变化设计手段和产品组合来支持消息队列设计手段和产品组合来支持设计手段和产品组合来支持实时数据抽取设计手段和产品组合来支持datastagetx产品设计手段和产品组合来支持任务调度计划支持支持基于时间的调度基于事件的调度支持支持支持多种时间和事件提供调度的api供运维平台调用支持支持并发任务调度支持需要用datastagetx产品支持任务的监控支持支持但对于进程附加任务无法监控支持包括etl任务和其他exebat等任务的监控和返回值的获得高级功能错误信息的捕捉支持支持但很多时候信息不准确支持包括将错误信息发送email在指定的计算机上弹出窗口发手机短信等功能专用数据库驱动支持支持大批量数据转移调用数据库自身功能load支持没有通过写脚本间接支持7版后有针对不同数据库的loadstage支持oracledb2sybaseinformixredbricksqlserver和altibase等数据库进程并发处理支持支持支持线程并发处理支持支持负载均衡powercenter支持设计手段和产品组合来支持对cpu内存的可管理和分配支持支持稳定性在nt平台上不够稳定较好较好处理速度较快较好较快大数据量压力测试810g小时较好较好元数据是否采用rdbms储存os支持情况采用rdbms储存支持多种os采用rdbms存储如果客户没有rdbmssagent内置提供mysql支持多种os元数据库备份恢复支持支持支持元数据库的迁移支持支持支持
主流数据同步ETL工具的比较
视图增量交换整合任务（增量触发方式可 需另购ODI产品；不支持二进制 步任务；不支持二进制文件的
选：CDC触发、标识位、时间戳、触发器 文件的复制同步任务，不支持 复制同步任务场景; 不支持
、全量比对)；6. 自定义SQL-EL任务; 7. 文 数据文件加载数据库/仓库的任 WS/REST服务对接; 没有数据比
件交换任务；8. 数据文件加载任务; 9. 务场景；不支持WS/REST服务 对的任务功能
WS/REST服务对接任务
对接;没有数据比对的功能
支持批处理的任务 (ETL)，不支持日志模式 的CDC增量复制同步任 务；不支持二进制文件 的复制同步任务场景; 不 支持WS/REST服务对接; 没有数据比对的任务功 能
设 计 及 架 构
使用方式
完全web图形化界面“点击式”任务设计和 监控管理，简单易用，不需要额外的开发 没有图形化的界面，操作皆为 和生产发布；无需在源库端或目标库端部 命令行方式，可配置能力差。 署代理程序，对源库性能影响几乎为零； 界面配置管理工具需单独购买 高级版支持多租户SaaS服务平台的使用方 。 式
自动断点续 传
所有任务类型均支持断点续传；且集群版 中任务转移后，任务在新节点会自动从断 点续传
支持
不支持
不支持
不支持，依赖ETL设计的合 理性（例如T-1），指定续 读某个时间点的数据，非自 动
功
能
图形界面化、自动化的schema mapping
异构转换映 和智能化的异构数据类型匹配；支持
射
schema级、表级、字段级的映射和记录
支持：1.全量任务；2.实时增量任务(日志 只支持CDC增量(日志模式)的复
CDC)；3. 全量+增量任务(源库不停服模 制同步任务，不支持全量任 支持批处理的任务(ETL)，不支
ETL及kettle介绍知识讲解
E T L及k e t t l e介绍目录1. ETL知识 (3)1.1. ETL定义 (3)1.1.1. 定义 (3)1.1.2. 前提 (3)1.1.3. 原则 (3)1.2. 模式及比较 (4)1.3. ETL过程 (7)1.3.1. 总流程 (7)1.3.2. 数据抽取流程 (8)1.3.3. 数据清洗流程 (8)1.3.4. 数据转换流程 (10)1.3.5. 数据加载流程 (11)1.4. 问题分析 (12)1.4.1. 字符集问题 (12)1.4.2. 缓慢变化维处理 (13)1.4.3. 增量、实时同步的处理 (13)1.4.4. 断点续传 (14)1.5. ETL工具 (14)2. Kettle简介及使用 (15)2.1. 什么Kettle？ (15)2.2. 下载及安装Kettle (15)2.3. Kettle简单例子 (17)2.3.1. 启动Kettle (17)2.3.2. 创建transformation过程 (18)2.3.3. 创建job过程 (38)2.3.4. 命令行运行ktr和kjb (42)1.ETL知识1.1.ETL定义1.1.1.定义●定义：数据的抽取(Extract)、转换(Transform)、装载(Load)的过程。
●目标：数据优化。
以最小代价(包括对日常操作的影响和对技能的要求) 将针对日常业务操作的数据转化为针对数据仓库而存储的决策支持型数据。
1.1.2.前提●确定ETL范围通过对目标表信息的收集，确定ETL的范围●选择ETL工具考虑资金运行的平台、对源和目标的支持程度、可编程的灵活性、对源数据变化的监测、数据处理时间的控制、管理和调度功能、对异常情况的处理●确定解决方案抽取分析、变化数据的捕获、目标表的刷新策略、数据的转换及数据验证1.1.3.原则●应尽量利用数据中转区对运营数据进行预处理。
保证数据的安全性、集成与加载的高效性。
●ETL的过程应是主动“拉取”，而不是从内部“推送”，其可控性将大为增强。
开源ETL工具之Kettle介绍
开源ETL⼯具之Kettle介绍What起源Kettle是⼀个Java编写的ETL⼯具，主作者是Matt Casters，2003年就开始了这个项⽬，最新稳定版为7.1。
2005年12⽉，Kettle从2.1版本开始进⼊了开源领域，⼀直到4.1版本遵守LGPL协议，从4.2版本开始遵守Apache Licence 2.0协议。
Kettle在2006年初加⼊了开源的BI公司Pentaho, 正式命名为：Pentaho Data Integeration，简称“PDI”。
⾃2017年9⽉20⽇起，Pentaho已经被合并于⽇⽴集团下的新公司： Hitachi Vantara。
总之，Kettle可以简化数据仓库的创建，更新和维护，使⽤Kettle可以构建⼀套开源的ETL解决⽅案。
架构Kettle是⼀个组件化的集成系统，包括如下⼏个主要部分：1.Spoon：图形化界⾯⼯具(GUI⽅式)，Spoon允许你通过图形界⾯来设计Job和Transformation，可以保存为⽂件或者保存在数据库中。
也可以直接在Spoon图形化界⾯中运⾏Job和Transformation，2.Pan：Transformation执⾏器(命令⾏⽅式)，Pan⽤于在终端执⾏Transformation，没有图形界⾯。
3.Kitchen：Job执⾏器(命令⾏⽅式)，Kitchen⽤于在终端执⾏Job，没有图形界⾯。
4.Carte：嵌⼊式Web服务，⽤于远程执⾏Job或Transformation，Kettle通过Carte建⽴集群。
5.Encr：Kettle⽤于字符串加密的命令⾏⼯具，如：对在Job或Transformation中定义的数据库连接参数进⾏加密。
基本概念1.Transformation：定义对数据操作的容器，数据操作就是数据从输⼊到输出的⼀个过程，可以理解为⽐Job粒度更⼩⼀级的容器，我们将任务分解成Job，然后需要将Job分解成⼀个或多个Transformation，每个Transformation只完成⼀部分⼯作。
ETL概述及部分工具比较
ETL概述及部分工具比较ETL的重要性ETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程,在数据仓库建置过程中，资料整合转换(ETL)是最花费时间、人力的，约占整个项目的60%-70%左右。
一家企业除了在不同的成长阶段所留下来历史资料，还包括使用者所产生的大量资料，及对外部所取得的资料，这些信息可能来自不同的数据库平台，或一些特定的档案格式。
而ETL就是要将各个不同的数据文件或数据库所撷取的资料，根据企业之需求及数据仓库Model的设计，转换成正确的信息，清除重复不需要的资料，转至统一的数据库中，保留在企业内以利后续使用。
由于一些历史原因,统计口径原因企业内部各个部门的数据可能各自差异，做ETL方案时,往往会卷入到该企业的数据标准,规范制订中,而对于集团企业特别是对于过去是分散管理的集团公司,还将面对规范各个企业的生产系统统计口径,以及面对各个子公司系统。
如果不采用专业的ETL工具将会使得项目在数据仓库的ETL这个过程上耗费相当的时间。
综上所述如何在按需求将各个子公司业务数据导入到平台中，就变得越来越重要。
1 ETL工具VS 手工编码实现ETL，到底是选用ETL工具，还是手工编码？对于这个话题的争论可以说永无休止。
很显然，这两种方式都有各自的优势和劣势，相信在很长一段时间里谁也无法取代谁。
我们认为有必要从以下几方面对两种方式作一个比较。
除以上列表以外，采用专业的ETL工具还具有以下特点：1.详细的纪录成功情况和过程，日志功能完善，方便你查找问题，提高效率；2.容错性能好。
比如插入10条记录，在手工编码里写一起提交，可能因为1条出错而全部回滚，而etl工具就这一条不成功；2 市面ETL工具比较Data Stage: 为开放式、可延伸的结构，其简单易见的设计工具让开发人员可以增加资料来源、目标，无须重新建立应用程序，因而减低了成本时间及资源。
Informatica:为国外知名资料整合厂商，其最大的优点在于re-usable，因为可重复使用设计好的transform不需每次重新规定，大幅缩短开发时程及人力，管理元数据的功能较同类产品比较强，为目前市面上极佳的资料转换工具。
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HaoheDI是北京昊合数据科技有限公司研发的ETL产品，是一款轻量级数据整合类工具软件，产品采用先抽取加载到目标数据库后再进行清洗转换的ELT方式，实现企业内数据整合的开发工作，同时平台提供元数据管理、数据质量、版本控制、日志分析等辅助管理功能，为企业提供包括数据迁移、数据标准化、数据同步、数据交换、数据仓库在内的一体化数据整合服务。
与Kettle相比，HaoheDI 具备以下优势：
（HaoheDI已经部署在云服务器上，可以在昊合数据官网在线进行操作体验）
KETTLE（PDI）HaoheDI
学习成本熟练掌握至少需要1个月时间，开
发人员通常需要1、2个Kettle的项
目经验。
熟练掌握1天时间，开发人员只需
要掌握数据库的SQL开发即可，
无需ETL工具经验。
调度计划生产环境主要是通过操作系统自身
的调度机制调度命令行的方式实现，
linux下需要写shell，不方便
系统自带调度计划设置，通过浏览
器即可设定，操作简单
日志监控生成环境下很难通过界面来观察作
业的执行情况，一般是将日志输出到
日志文件或数据库中进行查询，通常
需要再开发一个日志访问程序
系统提供清晰的日志监控功能，通
过浏览器实时观察作业执行情况，
以及提供历史日志分析功能
作业手工重跑缺少批量重跑功能，需要一个一个执
行
支持多批次批量重跑
创建任务及作业需要手工逐个进行创建，工作量较大可以批量生成任务，以及将任务批量导入作业。
数据质量探查没有后续版本即将加入
ETL方法论主要靠开发人员自身的丰富经验内置实施方法，帮助无经验的人员快速实施。