Kettle ETL工具学习笔记：从安装到集群实践

"Kettle学习笔记，涵盖Kettle 5.1.0版本的开发案例、命令行运行、变量设置、资源库创建、集群与CARTE.bat的使用、分区schema、集群执行顺序与结果以及JAVA调用资源库中的转换和作业。主要讨论了Kettle作为ETL工具的功能和操作，包括数据抽取、转换和加载，以及如何在不同环境下进行数据处理。" Kettle是一款强大的开源ETL工具，由Java编写，支持多平台运行，如Windows、Linux和Unix。它的核心概念包括转换(ktr)和作业(kjb)，分别用于数据处理和流程控制。转换专注于数据的抽取、转换和加载，而作业则负责整体工作流程的协调。 在ETL过程中，Kettle扮演着至关重要的角色。ETL通常用于数据仓库的构建，从各种源头提取数据，通过清洗和转换，最后加载到目标系统。Kettle作为ETL工具的代表，与其他如Informatica、Datastage、OWB、Beeload等竞争者并列。 Kettle的安装过程简单，可以从官方或其他开源平台获取，启动后通过spoon.bat进入图形化开发环境。在这个环境中，用户可以创建和编辑转换及作业。 在Kettle开发案例中，通常会涉及数据准备，比如创建源数据表和目标数据表，并填充样本数据。然后，使用Kettle设计和执行转换，将源数据表A的数据抽取出来，经过必要的转换（例如数据清洗、格式调整等），最后加载到目标数据表B中。这涉及到Kettle的各种组件，如表输入、表输出、字段选择、过滤等。 此外，Kettle还支持通过命令行运行ktr和kjb文件，增加了灵活性和自动化部署的可能性。设置变量是Kettle中控制流程和参数化转换的关键，可以通过多种方式实现，如系统变量、环境变量或直接在转换和作业中定义。 创建资源库功能使得项目管理更加有序，可以集中存储和管理转换与作业，方便团队协作。Kettle的集群和CARTE.bat允许在分布式环境中运行Kettle，提高处理大数据量时的效率。分区schema是处理大规模数据时的一种策略，通过数据分区优化执行性能。 最后，Kettle提供了API，使得可以通过JAVA程序调用资源库中的转换和作业，集成到更复杂的系统中，增强了其作为企业级解决方案的能力。Kettle提供了一套全面的工具集，满足了从简单数据迁移至复杂数据处理的各种需求。