使用PDI构建开源ETL:Pentaho Kettle解决方案实战
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更新于2024-07-20
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"Pentaho Kettle是一款强大的开源ETL(Extract, Transform, Load)工具,由社区支持且功能全面。本书旨在介绍如何使用PDI(Pentaho Data Integration)组件来构建高效的数据集成解决方案。作者深入浅出地阐述了ETL的基础知识、Kettle的核心概念以及实际操作步骤,为读者提供了全面的学习指南。"
在【标题】和【描述】中,我们可以看出本书主要关注的是使用Pentaho Kettle(PDI)来构建ETL解决方案。PDI是Pentaho BI Suite的一个重要部分,它提供了一个图形化的界面,用于设计和执行数据转换。
【标签】"Kettle"提示我们,此书的内容将围绕Pentaho Kettle展开,讨论其作为ETL工具的特性和应用。
【部分内容】涵盖了书籍的多个章节,包括:
1. **Chapter1: ETL Primer** - 这一章介绍了OLTP(联机事务处理)与数据仓库的区别,并定义了ETL(数据抽取、转换、加载)的基本概念。讨论了ETL、ELT(数据加载、转换、抽取)和EII(企业信息集成)的不同,以及数据集成所面临的挑战。还提到了ETL工具应具备的关键特性。
2. **Chapter2: Kettle Concepts** - 这一部分讲述了Pentaho Kettle的设计原则,如它的设计基石和Kettle设计中的参数与变量。同时,强调了Kettle的可视化编程特性,使得非程序员也能轻松上手。
3. **Chapter3: Installation and Configuration** - 描述了Kettle软件的总体概述,包括安装和配置的步骤,这对于初学者来说是至关重要的基础知识。
4. **Chapter4: An Example ETL Solution—Sakila** - 通过一个名为Sakila的实际示例,让读者了解如何使用PDI解决ETL问题,先介绍了Sakila背景和预设条件,然后展示了如何运用Spoon(PDI的图形化开发工具)来构建ETL流程。
5. **Part II: ETL** - 集中讨论ETL子系统,包括34个不同的子系统概述,以及数据提取、数据清洗和数据一致性验证等关键环节。
6. **Chapter5: Data Extraction** - 提供了Kettle数据提取的概览,探讨了如何与ERP和CRM系统交互,数据剖析,以及改变数据捕获(CDC)技术。
7. **Chapter6: Cleansing and Conforming** - 讨论了数据清洗的重要性,错误处理策略,数据质量和过程质量的审计,以及数据去重的方法。
这些章节内容详尽,覆盖了ETL的基础理论、Kettle的使用技巧以及实践案例,对于希望学习和掌握Pentaho Kettle的人来说,是一份宝贵的资源。
2018-08-03 上传
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