大数据ETL技术实战：从Kettle到Hadoop

"106页2万字大数据ETL技术方案详细介绍了大数据处理中的ETL（提取、转换、加载）过程，涵盖了多种工具和技术，包括Kettle、Sqoop、OratoMPP等，并提供了不同数据库的数据抽取和加载方法。文档还涉及到结构化全量和增量数据的导入，以及非结构化数据的处理。此外，还包含了一些常见问题的解答，如MPP工具的获取、SQL建表语句获取等。" 本文档深入探讨了大数据ETL技术，它是大数据处理中的关键步骤，用于从各种数据源抽取数据，进行清洗和转换，然后加载到目标系统，如数据仓库或大数据平台。首先，文档简要介绍了ETL的基本概念，提到了直接通过JDBC连接源和目标的无数据落地方法，以及利用ETL进行数据验证和清理的优势。 接着，文档详细介绍了几款常用的ETL工具。Kettle是一个全面的ETL工具，支持连接多种数据源，提供了丰富的数据转换功能。Sqoop是专门用于在关系型数据库和Hadoop之间转移数据的工具，文档中提到使用Sqoop无需安装ORC客户端。OratoMPP则是用于从Oracle数据库到文件的工具，包括安装和使用的详细步骤。此外，还讨论了如何使用数据库自带工具如SQL Server Management Studio、MySQL和PostgreSQL来抽取数据到文件。 在数据加载部分，文档涵盖了将文件加载到MPP、HDFS和Hive的过程，包括使用MPP工具OratoMPP和dispatch进行数据导入。文档特别关注了结构化数据和非结构化数据的处理，以及增量数据导入的策略。 在实际场景应用中，文档详细阐述了结构化全量和增量数据导入MPP的各种方法，如使用Kettle的不同导入方式，以及结合OratoMPP和dispatch的操作。此外，还涉及了ETL数据到Hadoop的流程，包括结构化和非结构化数据的处理。 FAQ部分提供了解决ETL过程中可能遇到的问题，例如如何获取MPP工具、SQL建表语句，以及处理Kettle运行错误、SQLServer数据导出编码问题、换行符问题和MPP数据类型的详细指南。MPP数据类型的介绍包括数值类型、字符类型、二进制数据和日期时间类型，帮助读者理解如何处理不同类型的数据。 这份文档为大数据ETL提供了详尽的实践指导，对于智慧城市和人工智能领域中的数据处理工作具有很高的参考价值。无论是对ETL新手还是有经验的专业人士，都能从中获得宝贵的实践经验。