ETL调度同步工具比较-Kettle、DolphinSchedule、DataX

最新推荐文章于 2025-11-06 14:12:05 发布

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#etl #数据仓库

〇、概述

一、Kettle

二、DolphinSchedule

三、DataX

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大数据ETL工具比较：Kettle、DataX、Sqoop 使用心得

欢迎来到我的优快云空间！这里聚焦AI大模型应用实战，分享前沿技术、实战案例与开发经验。

09-08

1244

在大数据时代，数据的抽取、转换和加载（ETL）是数据处理流程中至关重要的环节。不同的ETL工具具有不同的特点和优势，选择合适的工具对于提高数据处理效率和质量至关重要。本文的目的就是对Kettle、DataX和Sqoop这三款常见的大数据ETL工具进行比较和分析，为读者在实际项目中选择合适的工具提供参考。本文的范围涵盖了这三款工具的基本概念、使用方法、性能特点以及实际应用场景等方面。

大数据ETL工具对比（Sqoop, DataX, Kettle）

YuannaY的博客

06-28

1万+

DataX和Kettle都是通用的数据集成工具，支持多种数据源和目标，提供了强大的数据转换和清洗功能。 DataX和Kettle的区别在于开发者和用户群体，DataX在阿里巴巴内部得到广泛应用，而Kettle则是一个独立的开源项目。 Sqoop主要用于Hadoop和关系型数据库之间的数据传输，适用于大规模数据的导入导出任务。

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大数据工具选型

hxsln11的博客

08-08

2193

dolphinscheduler用户手册：https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/latest/user_doc/system-manual.htmlairflow官方文档：airflow.apache.orgSpoon图形化界面操作支持的数据源丰富，但支持的数据源不主流kettle是做数据清洗，转换工作的工具（1）概述异构数据源离线同步工具，将网状同步链路转为星型同步链路，通过接入不同的数据源，让datax作为中间载体。

用海豚调度器定时调度从Kafka到HDFS的kettle任务脚本

Apache DolphinScheduler开源社区

04-17

1660

工作流启动，成功！工作流一直在跑相应的任务实例也在跑！

【kettle下载】【亲测免费】 Kettle调度监控平台（kettle-scheduler）安装与使用指南

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11-06

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Kettle调度监控平台基于Java构建，其项目结构清晰地展示了各个组件的功能分布。下面是主要的目录结构和关键文件的简要说明： ``` . ├── src # 源代码根目录 │ ├── main # 主应用程序代码 │ │ ├── java

海豚调用kettle任务报错，提示Unable to get VFS File object for filename ‘plugins‘。

weixin_43025027的博客

04-01

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配置内容如下：运行任务报错：Unable to list jar files in plugin folder ‘plugins’ Unable to get VFS File object for filename ‘plugins’ : Could not find file with URI “/opt/module/data-integration/plugins” because it is a relative path, and no base URI was provided. Cou

大数据架构平台搭建指南

王者NO1

09-09

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大家都会想到非常多，包括但不限于：Crontab、Apache Airflow、Oozie、Azkaban、Kettle、XXL-JOB、DolphinScheduler、SeaTunnel 等，五花八门。Spark 是非常高效的批处理工具，成熟，稳定，比 Hive 快很多，并且还能实现近实时的数据处理能力。其中 Hive 的用途很广，也很可靠，底层基于 MapReduce 的封装，属于 Hadoop 全家桶组件之一，缺点是只能实现离线批处理。的组件架构，便于了解大数据平台的全貌，然后分别介绍。

mysql etl工具干什么的_基于现在接触的ETL工具（datax和kettle）做个小总结

weixin_33376046的博客

01-26

1123

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 we...

大数据ETL工具（Sqoop, DataX, Kettle）对比

m0_70882914的博客

08-16

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ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于开发或者运维人员来说，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，这里我们要学习的ETL工具就是Kettle！Sqoop（SQL to Hadoop）是一个用于在Apache Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输的工具。它允许用户将结构化数据从关系型数据库（如MySQL、Oracle、SQL Server等）导入到HDFS或Hive表。

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大数据系列2020-数据迁移工具资料汇总（sqoop、kettle、datax）.zip

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本资料汇总主要聚焦于三大常用的数据迁移工具：Sqoop、Kettle和DataX，它们各有特色，广泛应用于不同的场景。接下来，我们将深入探讨这三个工具的核心功能、应用场景以及使用技巧。 Sqoop 是Apache开发的一款用于...

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08-21

TASKCTL从2.0开始，就定位为企业级调度基础软件，能实现10万级任务调度控制，能满足各大企业的调度规模需求。

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10-26

kettle数据清洗抽取，全量对比记录，包含列转行，增加序列，字段拆分，对比记录

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weixin_39689687的博客

12-22

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1.区别ETL作业调度工具和任务流调度工具kettle是一个ETL工具，ETL(Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)。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。所以他的重心是用于数据oozie是一个工作流，Oozie工作流是放置在控制依赖DAG(有向无环图 Direct Acyclic ...

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kettle从入门到精通第101课 ETL之kettle DolphinScheduler调度kettle

zhangjin1222的博客

07-12

650

本文介绍了DolphinScheduler的安装与基本使用流程：1）下载安装包并启动Standalone模式服务；2）通过默认账号admin/dolphinscheduler123登录UI界面；3）配置租户（需对应操作系统用户）和项目；4）创建工作流示例，演示通过HTTP调用Kettle job的配置过程；5）查看任务运行日志。最后指出在Mac系统使用Shell调度Kettle时可能出现JDK路径错误的问题，建议用户自行探索Quartz Cron表达式配置方式。

DataX 的大概简单介绍（与Kettle做对比介绍）

全局可见

05-23

1296

技术标签：大数据 ETL、批量同步、阿里系开源工具；适合人群：数据工程师、运维人员（处理大规模数据迁移）；一句话概括：如果你需要高效搬运大量数据（如从数据库到数据仓库），DataX 是比 Kettle 更 “硬核” 的选择，虽少了点可视化 “颜值”，但多了份 “干活麻利” 的实在。

【大数据工具】— 十款常用的ETL工具（适合收藏）

摇光是颗星

01-13

8094

ETL（Extract，Transform，Load）工具在数据处理和数据仓库管理中起着至关重要的作用。1、FineDataLink 是一款专为数据

TrueNAS Scale可以装kettle以及datax吗

05-30

<think>好的，我需要确认TrueNAS Scale是否支持安装Kettle和DataX工具。首先，我应该了解TrueNASScale的基本信息，它是一个基于Linux的开源存储系统，主要用于数据存储和管理，支持容器化应用。接下来，Kettle（PentahoData Integration）是一个Java编写的ETL工具，通常需要Java环境。DataX是阿里巴巴的Python工具，依赖Python环境。TrueNAS Scale支持Docker和Kubernetes，所以用户可以通过容器方式部署这些工具。查看引用资料，发现Kettle和DataX都是ETL工具，但安装方式各异。例如，引用[4]提到Kettle可能需要调度平台和特定配置，而DataX作为Python工具可能需要相应环境。因此，在TrueNASScale中，用户可以利用其容器功能安装这些工具，或者通过手动安装所需依赖。总结，TrueNAS Scale支持通过Docker或手动安装的方式部署Kettle和DataX，但需注意环境配置和资源分配。需要分步骤说明安装方法，并提醒用户注意依赖和资源管理。</think>TrueNAS Scale 基于 Debian Linux 构建，支持通过 Docker/容器化方式部署应用，因此理论上可以安装 Kettle 和 DataX 工具，但需注意以下实现方式： ### 一、Kettle 的安装支持 1. **容器化部署** 通过 TrueNAS 的 **Applications** 模块（基于 Kubernetes）部署预构建的 Kettle Docker 镜像，例如： ```dockerfile docker pull pentaho/pdi-ce:latest ``` 需配置持久化存储卷挂载作业文件路径[^4]。 2. **手动安装** 通过 **Shell** 手动安装 Java 环境后运行 Kettle： ```bash sudo apt install openjdk-11-jdk wget https://downloads.sourceforge.net/pentaho/pdi-ce-9.4.0.0-343.zip ``` ### 二、DataX 的安装支持 1. **Python 环境部署** 通过 TrueNAS 的 **Shell** 安装 Python 3.7+ 环境： ```bash sudo apt install python3-pip git clone https://github.com/alibaba/DataX.git cd DataX && python3 setup.py install ``` 2. **容器化方案** 可自定义 Dockerfile 构建 DataX 镜像并推送到私有仓库，通过 TrueNAS 的 Kubernetes 集群部署。 ### 三、关键注意事项 - **资源分配**：ETL 工具需占用较多 CPU/内存资源，建议在 **Applications** 配置中预留足够资源[^3] - **存储映射**：需将作业配置文件路径映射到 TrueNAS 的 SMB/NFS 共享存储中 - **调度集成**：Kettle 的定时任务需通过 **Cron 任务** 或外部调度平台（如 Apache Airflow）实现[^4]