最早接触Kettle是在11年当时还在北京汇金科技公司(如今该公司被北京立思辰科技股份有限公司并购重组)的时候,从一个同事那里拷贝过来的,才知道我这么一个玩意儿,我当时主要用在异构数据库之间的快速导入数据,但是当jar包不兼容的时候容易出现中文乱码
ETL工具的典型代表有:Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload、Kettle
开源的工具有eclipse的etl插件:cloveretl
数据集成:快速实现ETL
ETL的质量问题具体表现为正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性和可获取性等几个特性。而影响质量问题的原因有很多,由系统集成和历史数据造成的原因主要包括:业务系统不同时期系统之间数据模型不一致;业务系统不同时期业务过程有变化;旧系统模块在运营、人事、财务、办公系统等相关信息的不一致;遗留系统和新业务、管理系统数据集成不完备带来的不一致性。
实现ETL,首先要实现ETL转换的过程。体现为以下几个方面:
1、空值处理:可捕获字段空值,进行加载或替换为其他含义数据,并可根据字段空值实现分流加载到不同目标库。
2、规范化数据格式:可实现字段格式约束定义,对于数据源中时间、数值、字符等数据,可自定义加载格式。
3、拆分数据:依据业务需求对字段可进行分解。例,主叫号 861082585313-8148,可进行区域码和电话号码分解。
4、验证数据正确性:可利用Lookup及拆分功能进行数据验证。例如,主叫号861082585313-8148,进行区域码和电话号码分解后,可利用Lookup返回主叫网关或交换机记载的主叫地区,进行数据验证。
5、数据替换:对于因业务因素,可实现无效数据、缺失数据的替换。
6、Lookup:查获丢失数据 Lookup实现子查询,并返回用其他手段获取的缺失字段,保证字段完整性。
7、建立ETL过程的主外键约束:对无依赖性的非法数据,可替换或导出到错误数据文件中,保证主键唯一记录的加载。
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,这里介绍ETL工具Kettle,支持图形化的GUI设计界面,然后可以以工作流的形式流转,在做一些简单或复杂的 数据抽取、质量检测、数据清洗、数据转换、数据过滤等方面有着比较稳定的表现,其中最主要熟练的应用它,减少了非常多的研发工作量,提高了工作效率,不过这个工具是Java编写的。
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。
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