kettle大数据数据库的导入导出(kettle大数据)

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大数据技术常用的数据处理方式，有传统的ETL工具利用多线程处理文件的方式；有写MapReduce，有利用Hive结合其自定义函数，也可以利用Spark进行数据清洗等，每种方式都有各自的使用场景。

离线处理离线处理方式已经相当成熟，它适用于量庞大且较长时间保存的数据。在离线处理过程中，大量数据可以进行批量运算，使得我们的查询能够快速响应得到结果。

可视化分析不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。数据挖掘算法可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。

数据清理数据清理例程就是通过填写缺失值、光滑噪声数据、识别或者删除离群点，并且解决不一致性来进行“清理数据”。数据集成数据集成过程将来自多个数据源的数据集成到一起。

交易数据大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

Kettle 中文名称叫水壶，它凭借图形化，拖放式设计环境以及可扩展、数据集成等特点，越来越成为组织的选择。

Kettle：在 GUI 里有数据质量特性，可以手工写 SQL 语句、java脚本、正则表达式来完成数据清洗。监控：Talend：有监控和日志工具 Kettle：有监控和日志工具连接性：Talend：各种常用数据库，文件，web service。

Pentaho提供了两个 Kettle 版本，一个是开源的社区版(CE)，另一个是企业版(EE)，这是一个商业软件。企业版提供了更多的功能。

Kettle Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运行，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是一款国外开源的etl工具，纯java编写，绿色无需安装，数据抽取高效稳定(数据迁移工具)。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。

1、将对应的mysql驱动包（mysql-connector-java-15-bin.jar）放到下kettle的目录：data-integration\libext\JDBC下。

2、OGG需要先将增量同步的抽取进程启动，抓取数据库的redo log，待全量抽取结束后开启增量数据回放，应用全量和增量这段期间产生的日志数据，OGG可基于参数配置进行重复数据处理，所以使用OGG时优先将增量进行配置并启用。

3、探索数据在计算机中的处理过程是输入设备--存储设备--控制设备、存储、运算设备--存储设备--输出设备计算机先要输入数据，然后输入数据要进行存储，然后控制从存储中提取数据进行运算，然后在存储，然后输出。

因此我们需要把kettle的调度从项目中分离出来，这样才能够更好地集成到自己的项目中去。于是我觉得将它抽出来，基于spring-boot，具体的业务也分离出来，kettle作为一个组件。

我们都知道Spring Cloud Gateway是一个基于Spring Boot、Spring WebFlux、Project Reactor构建的高性能***，旨在提供简单、高效的API路由。

ETL是一项周期性的任务，需要定时执行，调度Kettle有几种方式：这回，主要介绍下这个自带的调度小功能。这是一个空的作业，只有开始和成功，加一个写日志控件我们双击这个START，就可以设置定时调度了。

表结构迁移属于难度不高但内容比较繁琐的一步，我们在迁移表结构时使用了一个叫sqlines的开源工具，对于sqlines工具在MySQL端创建失败及不符合预期的表结构再进行特殊处理，以此来提高表结构转换的效率。

kettle作业在运行一段时间后会报错，原因是mysql会默认每8小时回收一次无用连接。错误日志如下：然后你的作业就失败了，必须重新启动kettle才能解决。经过多次排查，最终解决。

检查MySQL的驱动包是否引入到kettle的lib文件夹里面，检查数据源配置信息，如IP，端口，库名，账号密码等是否正确，测试连接看看提示信息。

你可以用工具我给你建议一个开源的图像化界面的工具 kettle，这个工具使用简单可以做抽取和转换，而且支持很多的数据库。

今天使用kettle从mysql导数到oracle，发现只导了7行后，数据传输就终止了，查看日志信息，报错如下：image 报：Couldnt get row from result set问题。

1、ETL工具介绍 Datastage IBM公司的商业软件，最专业的ETL工具，但同时价格不菲，适合大规模的ETL应用。使用难度：★★★ Informatica 商业软件，相当专业的ETL工具。价格上比Datastage便宜一点，也适合大规模的ETL应用。

2、etlcloud是一个基于Web的ETL工具，提供多种数据集成和转换功能，支持不同数据源的连接和转换操作，且运行速度快。Talend是一个功能丰富的ETL工具，具有较强的可扩展性和丰富的插件和组件库。

3、ApacheHive Hive是一个建立在hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL，对数据进行结构化处理，并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。

4、离线搜集工具：ETL 在数据仓库的语境下，ETL基本上便是数据搜集的代表，包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。

5、几种 ETL 工具的比较(DataPipeline，Kettle，Talend，Informatica等)四种工具的比较主要从以下几方面进行比对：成本：软件成本包括多方面，主要包括软件产品，售前培训，售后咨询，技术支持等。