ETL 以及 KETTLE 简介

最新推荐文章于 2025-10-10 08:25:34 发布
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#数据仓库 #工具 #数据库 #工作 #作业 #语言

本文详细介绍了ETL（数据抽取、转换、装载）的过程，包括ETL的重要性、核心步骤和特点。着重讲解了开源ETL工具Kettle，包括其组件Chef、Kitchen、Spoon和Pan的功能及用法，以及转换过程中的输入输出步骤和转换规则。此外，文章还探讨了ETL的本质，强调了数据质量保证和元数据管理在ETL中的关键作用。
 
ETL 以及 KETTLE 简介
注：好多内容来自于互联网，我只不过是摘抄汇总，并加以排版
 
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ETL与kettle介绍
千生百世，缘起缘灭，皆已注定。
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ETL学习心得：探求数据仓库关键环节ETL的本质
石头记
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原文链接：http://hi.baidu.com/horsewhite/blog/item/b167f81f6924ef0a304e15a0.html 做数据仓库系统，ETL是关键的一环。说大了，ETL是数据整合解决方案，说小了，就是倒数据的工具。回忆一下工作这么些年来，处理数据迁移、转换的工作倒还真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量，使用access、DTS或是自己编个小程序搞
一篇文章搞懂数据仓库：常用ETL工具、方法
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Made In SQL
10-10 1244
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Kettle数据转换
大连赵哥的博客
08-22 815
Kettle数据转换
kettle-实现不同数据库之间的数据交换
此后如竟没有炬火我便是唯一的光
08-31 1444
例如有如上的需求，那么传统的导出sql、dmp都不再实用了，这个时候我们可以借助kellte 工具进行数据交换，接下来让大家感受一下它的方便快捷。
Kettle Spoon数据交换工具图文说明
niaonao
10-24 1565
Kettle Spoon数据交换工具图文说明
ETL-Kettle spoon
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ETL-Kettle spoon是一种数据抽取、转换和加载（Extract, Transform, Load, 简称ETL）的工具，也称为Kettle。Kettle是一种开源的ETL解决方案，用于数据抽取、转换、加载等操作。它的主要作用是将数据从不同的数据源...
精选资源
ETL之kettle基础-PPT讲解
08-21
通过学习Kettle，你可以掌握数据抽取、转换和装载的技巧，了解其不足点，以及如何进行数据同步的优化。 总之，ETL中的Kettle是一个功能强大的工具，适用于那些希望对数据进行有效管理和处理的1-3年经验的研发人员。...
ETL工具 Kettle用户手册中文版.zip
07-05
**ETL工具 Kettle 用户手册中文版** Kettle（Pentaho Data Integration，简称Kettle）是一款强大的数据集成工具，广泛应用于数据抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load，即ETL过程）。它提供了图形化的...
DataX数据交换软件
01-29
win版本的数据交换工具，暂时支持oracle、mysql两种数据源，后续会扩展，增加sqlite、sqlserver等数据源。使用过程中有任何问题请反馈给670590744@qq.com。
数据交换工具 oracle-sqlserver
10-14
oracle-sqlserver，数据交换工具，不需过多配置，易学习，简单使用。oracle-sqlserver，数据交换工具，不需过多配置，易学习，简单使用。
spoop大数据交换工具
04-20
主要用在大数据数据批量交换，在hadoop、hdfs、hive之间进行数据的批量交换
异构数据源数据交换工具 DataX.zip
07-19
一. DataX3.0 概览　　DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle 等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP 等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。　　设计理念　　为了解决异构数据源同步问题，DataX 将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路，DataX 作为中间传输载体负责连接各种数据源。当需要接入一个新的数据源的时候，只需要将此数据源对接到 DataX，便能跟已有的数据源做到无缝数据同步。　　当前使用现状　　DataX 在阿里巴巴集团内被广泛使用，承担了所有大数据的离线同步业务，并已持续稳定运行了 6 年之久。目前每天完成同步 8w 多道作业，每日传输数据量超过 300TB。　　此前已经开源 DataX1.0 版本，此次介绍为阿里巴巴开源全新版本 DataX3.0，有了更多更强大的功能和更好的使用体验。Github 主页地址：https://github.com/alibaba/DataX。　　二、DataX3.0 框架设计　　DataX 本身作为离线数据同步框架，采用 Framework plugin 架构构建。将数据源读取和写入抽象成为 Reader/Writer 插件，纳入到整个同步框架中。　　Reader：Reader 为数据采集模块，负责采集数据源的数据，将数据发送给 Framework。　　Writer： Writer 为数据写入模块，负责不断向 Framework 取数据，并将数据写入到目的端。　　Framework：Framework 用于连接 reader 和 writer，作为两者的数据传输通道，并处理缓冲，流控，并发，数据转换等核心技术问题。　　三. DataX3.0 插件体系　　经过几年积累，DataX 目前已经有了比较全面的插件体系，主流的 RDBMS 数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入。DataX 目前支持数据如下：　　DataX Framework 提供了简单的接口与插件交互，提供简单的插件接入机制，只需要任意加上一种插件，就能无缝对接其他数据源。详情请看：DataX 数据源指南　　四、DataX3.0 核心架构　　DataX 3.0 开源版本支持单机多线程模式完成同步作业运行，本小节按一个 DataX 作业生命周期的时序图，从整体架构设计非常简要说明 DataX 各个模块相互关系。　　核心模块介绍：　　DataX 完成单个数据同步的作业，我们称之为 Job，DataX 接受到一个 Job 之后，将启动一个进程来完成整个作业同步过程。DataX Job 模块是单个作业的中枢管理节点，承担了数据清理、子任务切分(将单一作业计算转化为多个子 Task)、TaskGroup 管理等功能。　　DataXJob 启动后，会根据不同的源端切分策略，将 Job 切分成多个小的 Task (子任务)，以便于并发执行。Task 便是 DataX 作业的最小单元，每一个 Task 都会负责一部分数据的同步工作。　　切分多个 Task 之后，DataX Job 会调用 Scheduler 模块，根据配置的并发数据量，将拆分成的 Task 重新组合，组装成 TaskGroup (任务组)。每一个 TaskGroup 负责以一定的并发运行完毕分配好的所有 Task，默认单个任务组的并发数量为5。　　每一个 Task 都由 TaskGroup 负责启动，Task 启动后，会固定启动 Reader>Channel>Writer 的线程来完成任务。 标签：数据同步
数据交换工具Kettle
captain
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https://blog.csdn.net/eason_oracle/article/details/53535173https://blog.csdn.net/cissyring/article/details/2493865
ETL数据交换入门kettle
qq_42709715的博客
11-03 1534
文章目录关于ETL的流程熟悉以及自己的见解一些概念ETLkettleKettle编写抽取数据引用jar库表文件数据库连接类表信息封装类利用kettle进行转换测试初始化定义数据库连接生成表输入设置sql查询获取目标库信息关联input和output步骤添加监听执行抽取控制台输出 关于ETL的流程熟悉以及自己的见解 一些概念 ETL ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程
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vkingnew 的技术博客
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