kettle数据抽取

Kettle是一个强大的数据集成工具，可以用来进行数据抽取、转换和加载（ETL）操作。数据抽取是ETL过程的重要一步，它主要负责从外部数据源中抽取数据并将其输入到Kettle的数据流中。

在Kettle中，数据抽取的步骤主要包括两个类别：输入类和文件抽取。

- 输入类的步骤用于从外部数据源中抽取数据，常用的步骤有“文本文件输入”和“表输入”。这些步骤通常在转换层完成，而准备要读取的数据的功能则在作业层完成。你可以通过选项名称来了解各个步骤和作业项的功能选项，如果需要详细的说明，可以查阅Kettle的在线帮助文档。

- 文件抽取是Kettle数据抽取过程中的一个重要步骤。它涉及到从源抽取数据并将其导入数据仓库或过渡区。在文件抽取中，可以通过两种方式来实现数据抽取：拉模式和推模式。拉模式是指数据仓库主动从源系统拉取数据，而推模式则是源系统将数据推送给数据仓库。选择数据抽取方式的一个重要因素是操作型系统的可用性和数据量，以及需要抽取哪部分源数据加载到数据仓库。

此外，Kettle还支持与Hadoop生态圈中的工具Sqoop进行数据抽取的集成。Sqoop可以在关系数据库和HDFS或Hive之间进行数据导入和导出。你可以使用Kettle的Sqoop输入和输出作业项来实现与Sqoop的集成，并进行数据抽取操作。

总结起来，Kettle是一个功能强大的数据集成工具，可以通过不同的步骤和作业项来实现数据抽取操作，并支持与Hadoop生态圈中的工具进行集成。你可以根据具体的需求选择适合的步骤和作业项来完成数据抽取任务。