Kettle入门基础

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发布时间 : 2023-09-02 20:32

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一、什么是ETL
二、为什么要用ETL工具
三、什么是Kettle
四、Kettle的安装
四、Kettle的核心组件
五、Kettle的目录文件介绍

一、什么是ETL

ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写。

数据抽取（Extract）：从源系统中提取数据。这可以涉及从各种数据源（如数据库、文件、API等）中读取数据，以便进一步处理。
数据转换（Transform）：对抽取的数据进行清洗、整理、加工和转换，使其适合目标系统的需求和结构。转换可以包括数据筛选、排序、聚合、连接、计算、格式化等操作。
数据加载（Load）：将转换后的数据加载到目标系统中，如数据仓库、数据湖、数据库等。加载过程可以包括创建表结构、写入数据，并可能涉及数据校验、去重、索引创建等。

通俗的说法就是从数据源抽取数据出来，将分散的、异构的数据整合进行清洗加工转换，然后加载到定义好的数据仓库模型中去。目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。ETL是BI项目重要的一个环节，其设计的好坏影响生成数据的质量，直接关系到BI项目的成败。

二、为什么要用ETL工具

数据来源多样性：企业的数据通常来自各种不同的数据源，如关系型数据库、文件、API等。
数据质量问题：原始数据可能存在数据质量问题，如缺失值、错误格式、重复数据等。
数据一致性和标准化：不同数据源中的数据结构和格式往往不一致，而目标系统需要统一和一致的数据结构。
大数据量处理：企业面临的数据量通常非常庞大，手动处理和转换这些大数据量是非常困难且低效的。
可重复性和自动化：手动处理数据存在人为错误的风险，且无法保证一致性和可重复性。

上面所说的问题，我们用ETL工具就可以解决。它的优点有：

支持多种异构数据源的连接。
图形化的界面操作十分方便。
处理海量数据速度快、流程更清晰等。

三、什么是Kettle

Kettle（也被称为Pentaho Data Integration）是一款开源的ETL（Extract, Transform, Load）工具，用于数据集成和数据转换操作。它提供了一个图形化的界面，使用户能够轻松地创建、调度和执行复杂的数据处理任务。
具体来说，Kettle允许用户从各种来源（如数据库、文件、Web服务等）提取数据，并对这些数据进行各种转换操作，如清洗、合并、拆分、过滤、映射等。之后，用户可以将处理后的数据加载到目标系统中，如数据库、数据仓库或数据湖等。

Kettle的前身可以追溯到2004年，由Matt Casters创建。Pentaho公司在2006年收购了Kettle项目，收购后，Pentaho将Kettle整合到Pentaho Suite中，与其他商业智能解决方案进行深度集成，为用户提供全面的数据管理和分析能力。Kettle亦重命名为Pentaho Data Integration。Pentaho公司于2015年被Hitachi Data Systems收购，然后继续发展并与日立的技术和解决方案进行整合。而Kettle仍然是Pentaho套件中的核心组件之一，继续为用户提供强大的数据集成和转换功能。

Pentaho Data Integration分为商业版与开源版，开源版的截止2021年1月的累计下载量达836万，其中19%来自中国。在中国，一般人仍习惯把Pentaho Data Integration的开源版称为Kettle。