当前位置：首页 > news >正文

大数据ETL工具Kettle

news 2025/8/28 10:08:26

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

文章目录

前言
- 最近公司在搞大数据数字化，有MES,CIM,WorkFlow等等N多的系统，不同的数据源DB，需要将这些不同的数据源DB里的数据进行整治统一中间库，这就需要用到ETL
一、ETL工具是什么？
二、使用步骤
- 1.Kettle软件环境
- 2.ETL工具Kettle组件
三、实例-增量同步数据
- 1.配置表的设计
- 2.创建Transformation（转换）
- 3.Jobs（作业）
- 4.设置变量
- 5.执行成功
总结

前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

最近公司在搞大数据数字化，有MES,CIM,WorkFlow等等N多的系统，不同的数据源DB，需要将这些不同的数据源DB里的数据进行整治统一中间库，这就需要用到ETL

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、ETL工具是什么？

ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据， ETL是BI（商业智能）项目重要的一个环节。ETL工具有DataX,Kettle,Sqoop等
Kettle组成部分：
在这里插入图片描述

二、使用步骤

1.Kettle软件环境

操作系统：Windows Server 2012
虚机机：Java JDK
ETL工具：Kettle

2.ETL工具Kettle组件

Kettle中有两种脚本文件，transformation（转换）和job(作业)，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制
Transformation（转换）：
是由一系列被称之为step（步骤）的逻辑工作的网络。转换本质上是数据流。下图是一个转换的例子，这个转换从文本文件中读取数据，过滤，然后排序，最后将数据加载到数据库。本质上，转换是一组图形化的数据转换配置的逻辑结构，转换的两个相关的主要组成部分是step（步骤）和hops（节点连接），转换文件的扩展名是.ktr。
Jobs（作业）：
是基于工作流模型的，协调数据源、执行过程和相关依赖性的ETL活动，Jobs（工作）将功能性和实体过程聚合在了一起，工作由工作节点连接、工作实体和工作设置组成，工作文件的扩展名是.kjb。

三、实例-增量同步数据

1.配置表的设计

CIM_ETL_TABLE
首先我们需要一张配置表，来保存我们要增量同步的表的基本信息
在这里插入图片描述
一些基础表

-- 源表
VM_STATE_HISTORYS
-- 中间表
CIM_STAGING_STATE_HISTORYS
-- 目标表
CIM_STATE_HISTORYS

在这里插入图片描述

2.创建Transformation（转换）

这边我是创建了两个Transformation（转换）
在这里插入图片描述

3.Jobs（作业）

1、创建Job
在这里插入图片描述
2、设置定时执行（双击Start）

4.设置变量

在这里插入图片描述

5.执行成功

在这里插入图片描述

总结

记录点滴滴，这ETL工具还支持hadoop Hbase,

文章目录

前言

最近公司在搞大数据数字化，有MES,CIM,WorkFlow等等N多的系统，不同的数据源DB，需要将这些不同的数据源DB里的数据进行整治统一中间库，这就需要用到ETL

一、ETL工具是什么？

二、使用步骤

1.Kettle软件环境

2.ETL工具Kettle组件

三、实例-增量同步数据

1.配置表的设计

2.创建Transformation（转换）

3.Jobs（作业）

4.设置变量

5.执行成功

总结

相关文章：