架构：数据系统Apache Hop简介以及与Kettle的异同

最新推荐文章于 2024-10-27 08:30:00 发布

Freedom3568

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分类专栏：架构设计大数据技术栈文章标签： hop kettle 数据编排数据作业 etl

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Apache Hop是一个数据编排和工程平台，源自Kettle并优化了用户体验和灵活性。它支持元数据驱动的可视化设计，可在各种环境中运行，如本地、云、Spark和Flink。Hop提供丰富的插件生态系统，适用于大规模数据处理、数据仓库构建、集成和迁移。与Kettle相比，Hop在项目管理和运行时引擎支持上有显著改进。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Apache Hop（Hop Orchestration Platform 的首字母缩写）是一种数据编排（data orchestration ）和数据工程平台（data engineering platform），旨在促进数据和元数据编制。Hop 可以让我们专注于问题的解决，而不受技术的阻碍。该项目起源于 Kettle，经过数年的重构，并于2020年9月进入 Apache 孵化器；2022年1月18日正式成为 Apache 顶级项目。

Hop 允许数据专业人员以可视化的方式工作，使用元数据来描述应如何处理数据。可视化设计使数据开发人员能够专注于他们想要做的事情，而不是需要如何完成该任务。这种对手头任务的关注让 Hop 开发人员比编写代码时更有效率。Hop 的目标是成为数据集成的未来，我们只需要对手头上的任务进行一次设计，然后通过 Apache Hop 在任何地方运行，比如 Hop 本地引擎、Spark、Flink、Google Dataflow 或 AWS EMR等。

Hop 被设计的尽可能灵活：其核心是小巧但功能强大的 Hop 引擎。所有的功能都是通过插件添加的：默认的 Hop 安装带有大约 400 个插件。我们可以根据需要删除或添加第三方插件，以定制 Hop，使其完全符合我们的需要。Hop 设计用于任何场景，从物联网到海量数据、本地、云端、裸操作系统或容器和 kubernetes。

Hop 的使用场景主要有以下几个方面：