ETL技术报告-kettle简介以及使用Kettle建立一个简单的数据仓库

kettle使用方法一、什么是kettle?Kettle是一款功能强大的开源ETL (Extract, Transform, Load) 工具，用于处理各种数据的抽取、转换和加载。

它提供了可视化的界面，使用户能够轻松地创建和管理数据流程。

二、kettle的安装和配置1.下载kettle安装包，并解压到指定目录。

2.进入kettle目录，在终端中运行spoon.sh (Linux/Mac) 或spoon.bat(Windows) 启动kettle。

3.在弹出的窗口中，点击”File”菜单，选择”Preferences”打开配置页面。

4.在配置页面中，设置kettle的选项，如数据连接、插件路径等。

三、kettle中的数据流程1.创建一个新的数据流程：点击工具栏上的”新建”按钮，在弹出的对话框中选择”Transformation”创建一个新的转换，或选择”Job”创建一个作业。

2.在数据流程中，可以拖拽各种组件来构建转换或作业，如数据输入、数据输出、转换、聚合等。

3.连接组件：使用鼠标拖拽连线工具，连接各个组件，定义数据的流向。

4.配置组件：双击组件，如数据输入组件，可以配置数据源的连接信息、查询语句等。

5.定义转换规则：在转换组件中，根据需要配置字段映射、条件过滤、转换函数等。

6.运行数据流程：点击工具栏上的”运行”按钮，运行数据流程并查看结果。

四、kettle的常用组件和功能1.数据输入：用于读取数据源的组件，支持多种数据源，如数据库、文件、Web服务等。

2.数据输出：用于将数据写入目标的组件，支持多种输出格式，如数据库表、文件、Web服务等。

3.转换组件：用于对数据进行转换的组件，如字段映射、类型转换、条件过滤、聚合等。

4.调度和监控：kettle提供了作业调度和监控的功能，可以定时执行作业、生成报表等。

5.插件扩展：kettle支持插件扩展，用户可以根据需要开发自己的插件，用于处理特定的数据源或转换规则。

kettle开源数据仓库解决方案
Kettle是一款开源的数据集成和ETL工具，也可以称为Pentaho Data Integration。

它提供了一种可靠的、灵活的、可扩展的方式来导入、转换和加载数据。

以下是使用Kettle构建开源数据仓库的一般解决方案：
1. 数据采集：使用Kettle连接到各种数据源，如关系型数据库、文件、API等，从中提取数据并加载到数据仓库中。

2. 数据清洗和转换：使用Kettle的图形化界面设计工具来进行数据清洗和转换操作。

可以进行诸如数据过滤、字段映射、数据合并、数据转换等操作，以确保数据的一致性和质量。

3. 数据加载和集成：使用Kettle将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中。

Kettle支持多种目标存储系统，如关系型数据库、Hadoop等。

4. 数据仓库管理：Kettle提供了一套管理工具，用于监视和管理数据仓库的运行状态。

可以使用这些工具进行数据仓库的备份、恢复和性能优化。

5. 数据报表和分析：Kettle集成了Pentaho Reporting和Pentaho Analysis，可以通过这些工具创建各种数据报表和分析模型。

6. 可视化数据探索：Kettle还集成了Pentaho Data Integration和Pentaho Analysis的功能，可以通过可视化方式探索数据并进行数据挖掘和分析。

总的来说，Kettle提供了一套完整的解决方案，用于构建开源数据仓库。

通过其强大的数据集成和转换功能，可以实现数据的采集、清洗、加载和分析，从而提高数据的一致性和质量，为企业决策提供可靠的数据支持。

kettle源码解读一、Kettle简介Kettle，又称作Kitchen，是一款开源的数据抽取、转换和加载（ETL）工具。

它被广泛应用于数据仓库和业务智能领域，旨在帮助用户高效地将数据从源系统迁移到目标系统，并进行数据清洗、转换和集成。

Kettle具有易于使用、功能强大、灵活性高等特点，深受业界喜爱。

二、Kettle工作原理Kettle的工作原理可以概括为以下几个步骤：1.连接源系统：Kettle支持多种数据源，如关系型数据库、文件、Web服务等。

用户可以通过连接字符串或使用内置的连接器来连接源系统。

2.数据抽取：Kettle的数据抽取是基于任务（Job）进行的。

一个任务包含多个步骤，每个步骤负责完成特定数据操作。

通过编写或使用内置的抽取脚本，可以从源系统中获取所需的数据。

3.数据转换：Kettle提供了丰富的转换功能，如过滤、投影、聚合、拆分、合并等。

用户可以利用这些功能对数据进行清洗、处理和整合，以满足目标系统的需求。

4.数据加载：将转换后的数据加载到目标系统中。

Kettle支持多种目标数据源，如关系型数据库、文件、Web服务等。

5.调度与监控：Kettle支持任务的定时执行、并行执行等调度方式。

此外，还提供了详细的监控功能，以便用户实时了解任务运行状况。

三、Kettle核心组件1.转储（Dump）：用于将数据从源系统抽取到临时文件，以便进行后续处理。

2.步骤（Step）：任务中的基本操作单元，可以实现数据过滤、转换、加载等功能。

3.连接（Connection）：用于连接源系统和目标系统。

4.变量（Variable）：任务中用于存储和传递数据的变量。

5.参数（Parameter）：用于配置任务运行时的参数，如数据库用户名、密码等。

四、Kettle应用场景1.数据迁移：将现有系统的数据迁移到新系统中，如数据库迁移、数据仓库迁移等。

2.数据集成：将多个数据源（如ERP、CRM、OA等）的数据集成到一个统一的数据仓库中，以便进行后续的报表、分析等操作。

kettle源码解读（原创版）目录1.Kettle 简介2.Kettle 的架构和核心组件3.Kettle 的数据存储和处理4.Kettle 的任务和作业5.Kettle 的性能优化和扩展性6.总结正文1.Kettle 简介Kettle 是一款开源的 ETL 工具，其主要功能是帮助数据管理员和开发人员将数据从一个数据源迁移到另一个数据源。

Kettle 可以处理各种类型的数据源，包括数据库、文件系统和数据仓库等。

它具有强大的数据转换和数据处理能力，可以帮助用户完成复杂的数据集成任务。

2.Kettle 的架构和核心组件Kettle 的架构主要由四个核心组件组成，分别是：资源管理器、转换引擎、步骤管理和仓库管理。

资源管理器负责管理所有的资源，包括数据源、目标数据存储和转换步骤等。

转换引擎负责执行具体的数据转换任务，包括数据抽取、数据转换和数据加载等。

步骤管理器负责管理所有的ETL 步骤，包括数据的输入、输出和转换等。

仓库管理器负责管理所有的数据仓库，包括数据的存储和查询等。

3.Kettle 的数据存储和处理Kettle 支持各种类型的数据存储和处理，包括关系型数据库、对象数据库、文件系统和数据仓库等。

用户可以根据具体的需求选择不同的数据存储和处理方式。

Kettle 提供了强大的数据转换功能，可以实现各种类型的数据转换，包括数据清洗、数据聚合和数据分组等。

4.Kettle 的任务和作业Kettle 的任务和作业是其核心功能之一。

任务是指一个具体的数据处理任务，例如数据抽取、数据转换或数据加载等。

作业是指一个完整的数据处理过程，包括多个任务的组合和调度等。

用户可以根据具体的需求创建和管理任务和作业，以实现复杂的数据处理任务。

5.Kettle 的性能优化和扩展性Kettle 提供了一系列的性能优化和扩展性功能，包括数据缓存、并行处理和分布式处理等。

数据缓存可以有效地减少数据访问的时间，提高数据处理的速度。

并行处理可以充分利用计算机的多核处理能力，提高数据处理的效率。

Kettle简介及使⽤1.1 ETL简介ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或⾏业应⽤来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握⼀种ETL⼯具的使⽤，必不可少。

市⾯上常⽤的ETL⼯具有很多，⽐如Sqoop，DataX，Kettle，Talend等，作为⼀个⼤数据⼯程师，我们最好要掌握其中的两到三种，这⾥我们要学习的ETL⼯具是Kettle！1.2.1 Kettle是什么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。

Kettle中有两种脚本⽂件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个⼯作流的控制。

Kettle(现在已经更名为PDI，Pentaho Data Integration-Pentaho数据集成)。

1.2.2 Kettle的两种设计1.2.3 Kettle的核⼼组件1.2.4 Kettle特点2.1 Kettle下载2.2 Kettle安装部署2.2.1 概述在实际企业开发中，都是在本地Windows环境下进⾏kettle的job和Transformation开发的，可以在本地运⾏，也可以连接远程机器运⾏2.2.2 安装1) 安装jdk，版本建议1.8及以上2) 下载kettle压缩包，因kettle为绿⾊软件，解压缩到任意本地路径即可3) 双击Spoon.bat，启动图形化界⾯⼯具，就可以直接使⽤了2.3 Kettle界⾯简介2.3.1 ⾸页2.3.2 转换2.3.3 作业2.4 Kettle转换初次体验体验案例：将csv⽂件⽤Kettle转换成excel⽂件1）在Kettle中新建⼀个转换，然后选择转换下⾯的“csv⽂件输⼊”和“Excel输出”控件验.csv），然后点击下⾯的获取字段按钮，将我们需要的字段加载到kettle中3）按住键盘SHIFT键，并且点击⿏标左键将两个控件链接起来，链接时选择“主输出步骤”4）双击Excel输出控件，在弹出的设置框⾥设置⽂件输出路径和⽂件名称，然后点击上⾯的字段框，依次点击下⾯的获取字段和最⼩宽度，获取到输出字段。

ETL和Kettle简介ETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。

它是构建数据仓库的重要环节。

数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的且随时间不断变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。

数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据,引起的主要原因有：滥用缩写词、惯用语、数据输入错误、重复记录、丢失值、拼写变化等。

即便是一个设计和规划良好的数据库系统，如果其中存在着大量的噪声数据，那么这个系统也是没有任何意义的，因为“垃圾进，垃圾出”（garbage in, garbage out），系统根本就不可能为决策分析系统提供任何支持。

为了清除噪声数据，必须在数据库系统中进行数据清洗。

目前有不少数据清洗研究和ETL研究，但是如何在ETL过程中进行有效的数据清洗并使这个过程可视化，此方面研究不多。

本文主要从两个方面阐述ETL和数据清洗的实现过程：ETL的处理方式和数据清洗的实现方法。

（1）ETL的处理方式本文所采用的ETL方法是数据库段区域中的ETL处理方式，它不使用外部引擎而是使用数据库作为唯一的控制点。

由于源系统SQLserver2000是关系数据库，它的段表也是典型的关系型表。

成功地将外部未修改数据载入数据库后，再在数据库内部进行转换。

数据库段区域中的ETL处理方式执行的步骤是提取、装载、转换，即通常所说的ELT。

这种方式的优点是为抽取出的数据首先提供一个缓冲以便于进行复杂的转换，减轻了ETL进程的复杂度。

（2）ETL过程中实现数据清洗的实现方法首先，在理解源数据的基础上实现数据表属性一致化。

为解决源数据的同义异名和同名异义的问题，可通过元数据管理子系统，在理解源数据的同时，对不同表的属性名根据其含义重新定义其在数据挖掘库中的名字，并以转换规则的形式存放在元数据库中，在数据集成的时候，系统自动根据这些转换规则将源数据中的字段名转换成新定义的字段名，从而实现数据挖掘库中的同名同义。

Kettle 开发使用手册Kettle 开发使用手册2 0 1 7 年 4 月版本历史说明版本作者日期备注1.0彭伟峰2017.04.111. Kettle 介绍1.1. 什么是 KettleKettle 是纯 Java编写的、免费开源的 ETL工具，主要用于抽取 (Extraction)、转换 (Transformation)、和装载（Loading）数据。

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。

在这种思想的设计下，Kettle 广泛用于不同数据库之间的数据抽取，例如Mysql 数据库的数据传到 Oracle ，Oracle 数据库的数据传到 Greenplum数据库。

1.2. Kettle的安装Kettle 工具是不需要安装的，直接网上下载解压就可以运行了。

不过它依赖于Java，需要本地有 JDK环境，如果是安装 4.2 或 5.4 版本， JDK需要 1.5 以上的版本，推荐 1.6 或 1.7 的 JDK。

运行 Kettle直接双击里面的批处理文件spoon.bat 就行了，如图 1.1 所示：图1.12. Kettle 脚本开发2.1. 建立资源库（ repository 仓库）Repository仓库是用来存储所有kettle文件的文件系统，由于数据交换平台服务器管理 kettle文件也是用Repository仓库，因此我们这边本地的kettle开发环境也是要用到该资源库。

建立资源库的方式是工具-->资源库- ->连接资源库，这时候弹出一个窗口，我们点击右上角的“+”号，跟着点击下面的kettlefile repository选项，按确定，如图 2.1 所示：图2.1跟着在右上角选择一个目录，建议在kettle路径下新建repository文件夹，再选择这个文件夹作为根目录，名称和描述可以任意写，如图 2.2 所示：图2.2建完后会 kettle工具会自动连接到repository资源库，每次打开kettle 也会弹出一个窗口让你先连接到资源库。