一文解析Kettle开源ETL工具！

ETL（Extract, Transform, Load）工具是用于数据抽取、转换和加载的软件工具，用于支持数据仓库和数据集成过程。Kettle作为传统的ETL工具备受用户推崇。本文就来详细说下Kettle。

一、Kettle是什么？

Kettle 是一款开源的 ETL（Extract - Transform - Load）工具，用于数据抽取、转换和加载。它提供了一个可视化的设计环境，允许用户通过简单的拖拽和配置操作来构建复杂的数据处理工作流，能够处理各种数据源和目标之间的数据集成任务，帮助企业将来自不同数据源的数据进行整合，然后加载到数据仓库或其他目标系统中。

Kettle 是用 Java 编写的，这使得它具有很好的跨平台性，可以在多种操作系统上运行，如 Windows、Linux 和 Mac 等。并且由于 Java 的广泛应用，Kettle 可以方便地与其他基于 Java 的系统或工具进行集成。

二、组成部分

Kettle主要由以下几个关键部分组成：

1、转换（Transformation）

转换是Kettle的核心组件之一，主要用于对数据进行各种操作和转换。它的目的是将输入数据按照预先定义的规则进行处理，生成符合要求的输出数据。转换可以被看作是一个数据加工的流水线，数据在这个流水线上依次经过各种处理步骤。

步骤（Step）

1）输入步骤（Input Step）

用于从不同的数据源获取数据。例如，“表输入（Table Input）”步骤可以连接到各种关系型数据库（如MySQL、Oracle等），通过编写SQL查询语句来提取数据。“文本文件输入（Text File Input）”步骤则允许从本地或网络文件系统中的文本文件（如CSV、TXT等格式）读取数据，并且可以设置文件编码、分隔符等参数来正确解析文件内容。

2）转换步骤（Transformation Step）

这是转换中最丰富多样的部分，包含了大量的数据处理操作。比如“过滤记录（Filter Rows）”步骤可以根据用户设定的条件（如某个字段的值大于或小于某个阈值）筛选数据，用于去除不需要的数据。“字段选择（Select Values）”步骤能够选择特定的字段进行保留或排除，还可以对字段进行重命名。“计算器（Calculator）”步骤可以对已有字段进行数学运算、字符串拼接等操作，生成新的字段。

3）输出步骤（Output Step）

负责将经过转换处理后的数据输出到目标位置。例如，“表输出（Table Output）”步骤可以将数据插入或更新到数据库表中，支持多种数据库类型并且可以配置插入或更新的方式。“文本文件输出（Text File Output）”步骤可以将数据以文本文件的形式保存到本地或网络文件系统，用户可以指定文件格式（如CSV、XML等）、文件路径以及文件名等参数。

2、作业（Job）

作业用于对一系列任务进行组织和调度。它可以包含多个转换、其他作业或者其他操作步骤，并且可以定义这些任务的执行顺序和条件。作业更侧重于数据处理流程的整体控制和自动化，比如按照时间顺序或者特定的事件触发数据处理任务。

1）作业项（Job Entry）

转换作业项（Transformation Job Entry）

可以将已经构建好的转换作为一个作业项添加到作业中。这样，作业在执行到这个作业项时，就会启动相应的转换来处理数据。例如，一个作业可以先执行一个从数据库提取原始数据的转换，然后再执行一个对提取的数据进行清洗和转换的转换，通过转换作业项将这两个转换连接在作业流程中。

作业步骤（Job Step）

除了转换作业项，作业还包含其他用于控制流程的步骤。比如“开始（Start）”作业步骤表示作业的开始，“成功（Success）”作业步骤用于标记作业的正常结束，“邮件（Mail）”作业步骤可以在作业执行成功或失败时发送邮件通知相关人员。“等待（Wait）”作业步骤能够设置等待时间或者等待某个条件满足后再继续执行下一个作业项，用于实现任务之间的时间间隔或者同步。

3、存储库（Repository）

存储库是Kettle用于存储和管理对象（如转换、作业、数据库连接等）的地方。它提供了一种集中式的管理方式，方便用户在团队环境中共享和复用数据处理资源。

1）类型：

• 文件存储库（File Repository）

数据以文件的形式存储在本地文件系统或网络共享文件夹中。这种存储库设置简单，适合小型项目或者个人使用。但是它在团队协作和版本控制方面相对较弱，因为文件的共享和更新可能会导致冲突或者版本混乱。

• 数据库存储库（Database Repository）

将对象存储在数据库中，通常支持多种数据库类型（如MySQL、PostgreSQL等）。数据库存储库具有更好的安全性、可扩展性和版本控制能力。在团队协作环境中，多个用户可以通过连接到同一个数据库存储库来共享和更新转换和作业，并且可以利用数据库的事务管理来确保数据的一致性和完整性。

4、调度器（Scheduler）

调度器用于安排作业的执行时间和频率。它可以根据用户设定的时间表（如每天几点执行、每周几执行、每月几号执行等）或者特定的事件触发（如文件到达指定目录、数据库表中的数据更新等）来自动启动作业。

实现方式：

Kettle本身提供了一些基本的调度功能，用户可以在作业的属性中设置执行时间和重复周期等参数。此外，还可以将Kettle与外部的专业调度工具（如Linux系统中的cron、Windows系统中的任务计划程序等）结合使用，以实现更复杂和灵活的调度策略。例如，在企业级环境中，可以使用外部调度工具来管理Kettle作业的执行，同时结合监控工具来实时跟踪作业的执行情况。

三、Kettle优缺点：

kettle优点：

1）可视化操作界面：Kettle 提供了直观的图形化界面，用户无需编写大量的代码即可构建复杂的数据处理流程。通过简单的拖拽和配置步骤的属性，就能完成从数据抽取到加载的整个过程，大大降低了数据集成的难度，使得非技术人员也能够相对容易地进行操作。

2）丰富的组件库：它拥有众多的数据处理步骤和插件，涵盖了几乎所有常见的数据操作。例如，有用于数据过滤的步骤、数据排序步骤、数据分组步骤、各种数据格式转换步骤（如日期格式转换、字符串编码转换等），以及用于连接不同类型数据源和目标的步骤，能够满足多样化的数据集成需求。

3）可扩展性和灵活性：可以通过编写自定义插件来扩展Kettle的功能。对于一些特殊的业务需求或者特定的数据处理操作，如果现有的步骤和组件无法满足，可以开发自定义的插件并集成到 Kettle 中。同时，它可以灵活地处理不同规模的数据集成任务，从小型的部门级数据整合到大型企业级的数据仓库加载都能胜任。

4）支持多种数据源和目标：能够处理多种数据源类型。除了常见的关系型数据库，还可以处理文件类型（如文本文件、XML 文件、JSON 文件）、大数据源（如 Hadoop 分布式文件系统 HDFS）以及通过网络接口（如 RESTful API）获取的数据。在目标方面，同样可以将数据输出到多种类型的存储介质中。

kettle缺点：

Kettle作为开源的ETL工具，被广泛选择应用，但是它也有十分明显的缺点：

1、性能方面的局限

1）大规模数据处理效率较低 ：

当处理海量数据时，Kettle 的性能可能会显著下降。由于它是基于 Java 开发的，数据处理过程中涉及大量的内存操作和中间缓存。例如，在对包含数亿条记录的大型数据库表进行复杂的转换（如多表连接、嵌套子查询转换等）和抽取操作时，可能会出现内存溢出或者处理速度极慢的情况。这是因为 Kettle 在处理数据时，需要将数据加载到内存中的某些数据结构中进行处理，随着数据量的增大，内存消耗会急剧增加。

2）资源消耗问题：

它对系统资源（如 CPU 和内存）的消耗比较大。在运行复杂的工作流时，尤其是包含多个数据密集型的转换步骤和作业任务时，可能会占用大量的 CPU 时间和内存空间。这可能导致在同一台服务器上运行的其他应用程序受到影响，甚至在资源有限的环境中，可能无法顺利完成数据处理任务。

2、功能和灵活性方面的不足

1）高级功能实现复杂：

尽管 Kettle 提供了丰富的基本数据处理步骤，但对于一些非常高级的数据分析和处理功能，实现起来比较复杂。例如，对于复杂的机器学习算法应用或者深度数据挖掘任务，虽然可以通过自定义插件等方式来实现，但这需要开发者具备较高的技术水平，包括熟练掌握 Java 编程和 Kettle的插件开发机制。

2）对实时数据处理支持有限：

在面对实时数据处理场景时，Kettle 的能力相对较弱。它主要侧重于批处理模式的数据抽取、转换和加载，对于像实时流数据的处理（如物联网设备产生的连续数据流、金融交易实时数据等），需要进行大量的定制化开发和额外的配置才能勉强满足需求，而且性能和稳定性也难以保证。

3、维护和管理的困难

1）工作流的复杂性管理：

随着数据处理任务的增加和业务逻辑的复杂化，Kettle 中构建的工作流（包括转换和作业）会变得非常复杂。当需要对这些工作流进行修改或者维护时，例如，当数据源的结构发生变化或者业务规则调整时，要准确地找到需要修改的步骤和作业，并确保修改后的工作流能够正确运行，是一项具有挑战性的任务。因为一个复杂的工作流可能包含众多相互关联的步骤和依赖关系，一处修改可能会影响到整个工作流的其他部分。

4、学习和使用成本较高

1）陡峭的学习曲线：

尽管 Kettle 有可视化的操作界面，但要熟练掌握它并能高效地构建复杂的数据处理工作流，仍然需要花费大量的时间学习。用户需要了解各种数据处理步骤的功能、参数设置，以及如何合理地组合这些步骤来实现特定的业务逻辑。对于没有ETL工具使用经验或者编程基础较弱的用户来说，学习成本会更高。

2）文档和技术支持的局限性：

开源工具的文档通常不如商业软件完善。Kettle 的文档虽然能够提供基本的功能介绍和操作指南，但对于一些复杂的场景和高级功能的解释可能不够详细。而且，在遇到问题时，由于没有像商业软件那样完善的技术支持团队，用户可能需要花费更多的时间在网上搜索解决方案或者在社区中寻求帮助，这可能会导致问题解决的效率较低。