Kettle简介

最新推荐文章于 2025-08-06 17:18:33 发布
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#transformation #工具 #bi #工作 #数据挖掘 #商业智能

ETL学习笔记之四：开源项目 Kettle
石头记
01-21 9598
    现在是一个Google的时代，而对于开发者，开源已成为最重要的参考书。对于某课题，不管你是深入研究还是初窥门径。估且google一把，勾一勾同行的成就，你必会获益良多。    说到ETL开源项目，Kettle当属翘首，因此，偶决定花点时间了解一下。    项目名称很有意思，水壶。按项目负责人Matt的说法：把各种数据放到一个壶里，然后呢，以一种你希望的格式流出。呵呵，外国人都很有联想力
ETL工具Kettle的基本使用
embracejava
10-08 1万+
0.ETL简介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。ETL包含了三方面： 抽取：将数据从各种原始的业务系统中读取出来，这是所有工作的前提。 转换：按照预先设计好的规则将抽取得数据进行转换，使本来异构的数据格式能统一起来。 装载：将转换完的数据按计划增量或
Kettle——简介
weixin_30412577的博客
03-13 271
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，数据抽取高效稳定 Kettle的主作者是Matt，他在2003年就开始了这个项目，在PDI的代码里就可以看到最早的日期大概在2003年4月。从版本2.2开始，Kettle项目进入了开源领域，并遵守LGPL协议。在2006年Kettle加入了开源的BI（Bu...
kettle版本比较、PDI版本比较
千生百世，缘起缘灭，皆已注定。
11-12 1万+
kettle版本比较 PDI的版本比较 kettle7.0新增功能 kettle6.0新增功能 kettle5.0新增功能 kettle版本如何选择
kettle介绍
MyDriverC
03-19 834
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。 K
kettle简介
merlon学习笔记
07-21 1万+
官网各个版本下载地址https//sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/kettle的官网是https//community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855。github地址是https//github.com/pentaho/pentaho-kettle。国内Kettle论坛网https//www.kettle.net.cn/............
kettle 简介及入门
热门推荐
Auspicious航的博客
10-09 2万+
介绍 kettle 是纯 java 开发，开源的 ETL工具，用于数据库间的数据迁移 。可以在 Linux、windows、unix 中运行。有图形界面，也有命令脚本还可以二次开发。 kettle 的官网是https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855，github 地址是GitHub - pentaho/pentaho-kettle: Pentaho Data Integration ( ETL ) a.k.a Kettle。 安装 ..
kettle简介与安装
Yuwen_forJava的博客
06-04 402
1.kettle简介 1.ETL是什么？ ETL分别是“Extract”、“Transform”、“Load”三个单词的首字母缩写也即数据抽取、转换、装载的过程，但我们日常往往简称其为数据抽取。 ETL的工具功能：必须对抽取到的数据能进行灵活计算、合并、拆分等转换操作。 kettle就是一款开源的ETL工具。 2.Kettle Kettle是PDI以前的名称，PDI的全称是PentahoDataIntegeration，Kettle本意是水壶的意思，表达了数据流的含义。...
ETL工具Kettle简介和安装配置基本使用.pdf
03-31
1. Kettle简介： Kettle是一款开源的ETL（Extract-Transform-Load，即数据抽取-转换-加载）工具，采用纯Java语言编写，因此它可以在Windows、Linux、Unix等操作系统上运行。Kettle最大的特点之一是绿色安装，无需...
ETL工具Kettle简介和安装配置基本使用
09-19
**ETL工具Kettle简介** Kettle，全称为Pentaho Data Integration，也被称为Kettle Spoon，是一款强大的、开源的企业级数据集成工具。它由Pentaho公司开发，旨在提供高效的数据抽取（Extract）、转换（Transform）和...
kettle学习笔记（一） kettle简介-附件资源
03-05
kettle学习笔记（一） kettle简介-附件资源
《爬虫实战指南：轻松获取店铺详情，开启数据挖掘之旅》
wanbangAPI01的博客
08-06 1024
在当今数字化时代，数据就是财富。对于电商从业者、市场调研人员以及数据分析师来说，获取精准的店铺详情数据是洞察市场动态、分析竞争对手、优化自身运营策略的关键一步。而爬虫技术，就像一把神奇的钥匙，能够帮助我们高效地打开数据获取的大门。今天，就让我们一起走进爬虫的世界，开启一场获取店铺详情的实战之旅。
数据挖掘，到底是在挖掘什么？
Allen-
08-05 3670
数据挖掘：从数据洪流中提炼知识的艺术 在信息爆炸时代，数据挖掘作为一门多学科交叉的前沿技术，致力于将海量原始数据转化为可操作的智慧。它能处理结构化、半结构化与非结构化数据，通过频繁模式发现、分类聚类、深度学习等方法，挖掘出多维汇总、关联规则、异常检测等有价值的知识。从沃尔玛"尿布-啤酒"的经典案例到社交网络分析，数据挖掘已广泛应用于商业、科研和公共安全领域。这一技术涉及数据准备、清洗、模式挖掘、评估等完整流程，其最新发展如卷积神经网络、图神经网络等，正重塑计算机视觉和自然语言处理等多个领
750W高PF值充电机电源方案：基于UCC28070、ST6599和PIC16F193X的设计与实现
08-08
750W高功率因数（PF）充电机电源设计方案，采用TI公司的UCC28070作为交错式PFC控制器，ST公司ST6599用于LLC谐振变换，以及Microchip的PIC16F193X作为主控芯片。文中不仅提供了详细的原理图、设计文件和烧录程序，还分享了实际调试经验和技术细节。具体来说，PFC环节通过优化乘法器补偿和电流环参数实现了极高的PF值；LLC部分则着重于死区时间和谐振腔参数的精确配置；单片机部分负责状态管理和故障保护等功能。最终方案实测效率达到94%，相比传统方案节能显著。 适合人群：电力电子工程师、硬件开发者、嵌入式系统设计师，特别是对高效电源设计感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要设计高性能、高效率充电机的企业和个人开发者。目标是在满足高功率因数的同时，提高转换效率并降低能耗。 其他说明：附带完整的原理图、设计文件和烧录程序，有助于读者快速上手并进行实际项目开发。同时引用了华南理工大学硕士学位论文的相关理论支持，使方案更具权威性和可靠性。
JAVA控制台命令详解.pdf
08-08
JAVA控制台命令详解
远程PLC通讯编程调试监控方案：基于安全验证型中转服务器的云边协同解决方案
08-08
内容概要：本文介绍了远程PLC通讯编程调试监控方案，旨在解决传统PLC设备调试和维护过程中遇到的距离限制和技术支持难题。该方案采用安全验证型中转服务器，支持自定义网络设备接入，实现上千路PLC设备的并发对接调试。通过云边协同技术，实现了远程编程、实时监控和故障诊断等功能，极大提升了工作效率和设备稳定性。文中详细阐述了方案的核心——安全验证型中转服务器的工作原理及其提供的服务器和客户端源代码，强调了每个通信数据包均经过严格加密和验证，确保数据传输的安全性。此外，文章还探讨了云边协同带来的优势以及代码编写过程中的技术挑战和成就感。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师、技术人员，尤其是那些负责PLC设备调试和维护的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要远程调试和监控PLC设备的场合，如偏远地区的工程项目、大型制造企业等。主要目标是提高PLC设备的调试效率，减少现场维护成本，增强设备的可靠性和安全性。 其他说明：该方案不仅解决了实际工程中的痛点，也为工程师们提供了更多技术探索的机会，特别是关于云边协同技术和安全验证机制的学习和实践。
L-noodle-react-big-screen-13768-1753357219888.zip
最新发布
08-08
cursor免费次数用完L-noodle_react-big-screen_13768_1753357219888.zip
鸿蒙中使用tree代码文件
08-08
测试数据
Kettle简介，技术特性，功能，应用领域
05-09
<think>好的，我现在需要处理用户关于Kettle ETL工具的查询。用户希望了解Kettle的简介、技术特性、功能和应用领域。首先，我得回顾一下之前提供的引用内容，确保信息准确。 首先，引用[1]提到Kettle是“Kettle E.T.T.L. Environment”的缩写，专注于数据的提取、转换、传输和加载。这应该是简介部分的核心。接下来，引用[2]强调Kettle作为可视化编程语言（VPL），使用图形化界面构建ETL流程，这对技术特性很重要。用户可能需要了解它的可视化优势，比如降低维护工作量，隐藏技术细节，使商务用户更容易接近。 然后，功能方面，需要分点说明。比如转换和作业的设计，支持的数据源类型，数据清洗能力，调度监控等。应用领域可以包括数据仓库、数据集成、BI支持等，这些都是ETL工具的常见应用场景。 同时，用户示例中的问题结构要求生成相关问题，我需要确保问题相关且有深度。比如，如何设计高效转换，与Informatica的对比，集群环境下的优化等。 要注意避免技术错误，比如Kettle现在更名为Pentaho Data Integration，但用户可能更熟悉旧称，所以需要同时提到。另外，引用[3]提到学习资源，可能在回答末尾推荐，但用户当前问题没有明确要求，所以可以留到相关问题部分。 需要检查LaTeX格式是否正确，虽然当前问题中没有数学公式，但如果有涉及性能指标或算法，需使用正确的格式。不过这里可能不需要，但需保持警惕。 最后，确保回答结构清晰，分点明确，语言简洁，符合用户要求的中文回答，并正确添加引用标识。需要确认每个引用对应的内容准确，比如可视化部分来自引用[2]，核心功能中的转换和作业也来自引用[2]，而简介部分来自引用[1]。 总结步骤： 1. 简介：定义、原名、发展历史。 2. 技术特性：可视化、跨平台、扩展性、多线程等。 3. 功能：转换与作业、数据连接、清洗、调度、扩展。 4. 应用领域：数据仓库、集成、迁移、BI、云集成。 5. 相关问题：设计高效转换、与其他工具对比、性能优化、学习资源、错误处理。 现在开始组织内容，确保每个部分都有对应的引用支持，并且自然融入回答中。</think>### Kettle ETL工具详解 #### 一、简介 Kettle（全称**K**ettle **E**TTL **E**nvironment，现更名为Pentaho Data Integration）是一款开源的ETL（Extract, Transform, Load）工具，专注于数据的**提取、转换、传输与加载**[^1]。其名称中的“ETTL”扩展了传统ETL概念，强调数据传输（Transportation）的重要性。Kettle最初由Matt Casters开发，后纳入Pentaho生态系统，成为企业级数据集成解决方案的核心组件。 #### 二、技术特性 1. **可视化编程** 通过图形化界面（如转换和作业设计器）实现复杂ETL流程的搭建，用户无需编写代码即可完成数据映射、清洗和加载[^2]。例如： ```plaintext [输入步骤] -> [过滤步骤] -> [聚合步骤] -> [输出步骤] ``` 2. **跨平台与多数据源支持** 支持Windows/Linux/macOS，可连接关系型数据库（MySQL/Oracle）、NoSQL（MongoDB）、云存储（AWS S3）等50+数据源。 3. **高性能并行处理** 基于多线程引擎，可自动拆分数据流并行处理，提升大规模数据任务效率。 4. **扩展性** 支持通过Java/Python插件扩展功能，例如自定义数据清洗逻辑。 #### 三、核心功能 | 功能模块 | 描述 | |----------------|----------------------------------------------------------------------| | **转换（Transformation）** | 定义单次数据流操作，如字段拆分、聚合计算，通过步骤（Step）和跳（Hop）连接[^2] | | **作业（Job）** | 编排多个转换和外部任务，支持定时调度、条件分支和错误处理 | | **元数据管理** | 集中管理数据库连接、变量和参数配置 | | **监控与日志** | 实时查看任务进度、资源消耗和错误详情 | #### 四、应用领域 1. **数据仓库构建** 将分散的OLTP系统数据整合到OLAP仓库，支持星型/雪花模型建模。 2. **实时数据集成** 通过Kettle Streams模块实现流数据处理，例如IoT设备数据实时清洗。 3. **商业智能（BI）支持** 为Tableau、Power BI等工具提供高质量数据源，消除“脏数据”对分析的影响。 4. **云数据迁移** 支持跨云平台（如Azure到AWS）的数据同步，兼容Parquet/ORC等列式存储格式。 #### 五、技术架构示例 $$ \begin{array}{ccc} \text{数据源} & \xrightarrow{\text{抽取}} & \text{转换引擎} \\ & & \downarrow \text{MapReduce/Spark} \\ \text{目标系统} & \xleftarrow{\text{加载}} & \text{分布式集群} \\ \end{array} $$
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