Java教程：Etl（Extract-Transform-Load）的入门学习与SpringBoot项目的结合使用

首席摸鱼师

于 2025-03-29 20:00:00 发布

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文章标签： java etl 学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wfeil211/article/details/146688533

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前言：

在做SpringBoot项目时，经常会听到Etl这个词，结合Java开发会将效率提高？百思不得其解，那么到底什么是Etl，它有什么神奇之处，做什么用的，什么场景下使用，本章就来讲解一下Etl的入门与实践

一、什么是Etl

ETL（Extract，Transform，Load）表示提取、转换和加载，是一种数据处理技术。ETL能够实现从不同的数据源中提取数据，然后对这些数据进行清洗、转换和整合，最后将处理后的数据加载到目标数据库或数据仓库中。ETL通常用于将来自多个来源的数据集成到一个统一的数据存储位置，以便进行数据分析和商业智能应用。
在这里插入图片描述

Extract（抽取）‌：从各种数据源（如数据库、文件、Web服务等）中提取所需的数据。数据源可能包括结构化数据（如关系型数据库）、半结构化数据（如XML、JSON）和非结构化数据（如日志文件、社交媒体数据）。
Transform（转换）‌：对抽取的数据进行清洗、转换和标准化处理。包括去除重复数据、处理缺失值、数据格式转换、字段映射、数据聚合等操作，以确保数据符合业务需求。
‌Load（加载）‌：将转换后的数据加载到目标数据库或数据仓库中，以供后续分析和应用。加载方式可以是批量加载或实时加载，需确保数据的准确性、一致性和完整性。

二、为什么需要ETL

ETL是确保数据集成、提高数据质量、优化分析速度和支撑数据驱动决策的关键环节，其重要性体现在以下几个维度。

数据整合：一个组织通常需要将来自多个源的数据整合到单一的数据仓库或数据库中，ETL能够有效地合并这些数据，确保信息的一致性和准确性。
数据质量：ETL可以对数据执行清洗和质量保证任务，如去除重复项、校正错误、填补缺失值等，提高数据的可用性和准确性。
性能优化：适当的ETL流程能够优化查询性能，减少数据分析和报表生成的时间，提升用户体验。
数据分析和商业智能：ETL使得大量不同源的数据能够集成和转换成一种格式，方便进行数据挖掘、趋势分析和商业智能报告等高级分析任务。
历史数据存储：ETL可以存储历史数据，为趋势分析和决策提供支持。
合规性和报告：许多行业要求公司在数据管理方面遵守特定的法规标准，ETL流程有助于确保数据满足这些要求，并能够生成必要的报告。
自动化处理：ETL流程通常是自动化的，这有助于减少人工错误，节省人力资源，并提高数据处理的效率。

三、 ETL有哪些常用工具

ETL有许多工具，它们的功能、性能等差异很大，可以满足不同规模和复杂性的ETL需求。以下是一些常用的ETL工具：

Informatica PowerCenter：一个广泛使用的企业级ETL平台，强调高性能数据集成。
Talend：一个开源的数据集成工具，提供强大的数据抽取、转换和加载功能，支持大数据和云集成。
Pentaho Data Integration（Kettle）：一个开源的ETL工具，提供视觉化设计和多种数据处理功能，适合复杂的数据转换任务。
StreamSets：一个开源的实时数据集成平台，让用户可以设计、运行和监控ETL流。
Knime：一个开源的数据分析工具，也支持ETL功能，用户使用节点和流程控制进行数据操作。

到这里，大家应该对Etl有了一些了解和认识，无非就是收集各地的数据，来进行自我转换，然后写入到具体的位置方便使用，是一个完整且可以独立运行的系统，本次具体介绍一下Pentaho Data Integration工具的使用，因它可以直接在Java项目中使用kettle调用etl文件，非常方便

四、安装并运行Integration

官网地址：https://pentaho.com/download/

本次已经下载好了，直接打开运行（前提要有jdk环境）
在这里插入图片描述

新建转换，并创建一个简单示例

在这里插入图片描述

运行一下试试：

在这里插入图片描述

下来我们来结合一下Java程序进行调用

五、使用Java程序调用test.ktr文件

1、首先将《解析请求参数》里的字段名改为：reqJson

在这里插入图片描述

2、导入Pom依赖

<!-- 添加 kettle 支持开始 -->
<dependency>
     <groupId>pentaho-kettle</groupId>
     <artifactId>kettle-core</artifactId>
     <version>6.0.0.0-353</version>
 </dependency>
 <dependency>
     <groupId>pentaho-kettle</groupId>
     <artifactId>kettle-engine</artifactId>
     <version>6.0.0.0-353</version>
 </dependency>
 <dependency>
     <groupId>pentaho-kettle</groupId>
     <artifactId>kettle-dbdialog</artifactId>
     <version>6.0.0.0-353</version>
 </dependency>

3、编写Java代码并进行打印

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import org.pentaho.di.core.exception.KettleException;
import org.pentaho.di.trans.Trans;
import org.pentaho.di.trans.TransMeta;

public class Test {

    public static void main(String[] args) {
        try {
            TransMeta tm = new TransMeta("C:\\test.ktr");
            Trans trans = new Trans(tm);

            JSONObject jsonObject = new JSONObject();
            jsonObject.put("name", "小小米");
            jsonObject.put("age", "30");

            trans.prepareExecution(new String[]{jsonObject.toJSONString()});
            trans.startThreads();
            trans.waitUntilFinished();
            String ktrResult = trans.getVariable("RESULT_DATA") ;
            System.out.println(ktrResult);
        } catch (KettleException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }
}