ETLCloud中如何使用Kettle组件

ETLCloud中如何使用Kettle组件在当今数据驱动的时代,数据处理和分析已成为企业决策的关键。为了更高效地处理海量数据,ETL(Extract, Transform, Load)工具变得至关重要。而在众多ETL工具中,Kettle作为一款开源、灵活且功能强大的工具备受青睐。而在ETLCloud平台上,可以通过Kettle组件的应用轻松实现各种复杂的数据处理任务。

一、灵活设计,随心所欲的转换流程

Kettle的核心优势在于其图形化的界面设计和丰富的转换步骤。在ETLCloud中,您可以直接利用Kettle的转换文件,从简单的数据清洗、过滤、合并,到复杂的自定义脚本执行、数据加密解密等。这种高度的灵活性让即便是复杂的数据转换逻辑也能一目了然,易于管理和维护。

二、ETL中运用Kettle组件

我们这里先来使用 Kettle数据同步组件,这是ETLCLoud针对kettle转换处理逻辑设计的组件,来了解一下两个工具的特性。

可以从ETLCLoud官网的Kettle分类下载该组件,也可以直接搜索kettle关键词。下载安装后,我们前往ETLCloud的流程设计界面,使用该组件。

流程设计如下:

库表输入组件配置如下:

库表输入组件的作用,就是从配置的数据库表中读取数据到ETL平台中进行处理。数据源相关的配置可以参考ETLCLoud官网的帮助文档,这里重点说Kettle组件的配置。

可以预览源表的数据(本文所有数据都是由数据生成器生成的随机数据,不涉及个人隐私):

kettle_数据同步组件配置如下:

这里可以根据字段配置对插入数据进行对应操作:

保存后,运行流程:

目标表数据:

如果习惯使用Kettle执行ETL业务,这个组件可以很好的符合Kettle的设计思想,并加快适应ETLCLoud工具的使用习惯。

当然,如果想要在ETLCloud平台上直接使用、运行Kettle的转换作业文件,这也是支持的。只需要前往官网购买安装 执行Kettle任务组件配置使用即可。

具体的使用案例,在官方帮助文档中有详细的演示:

通过使用 执行Kettle 任务组件,可以直接调度执行Kettle的kjb、ktr业务文件(需要服务端有Kettle插件),也是非常方便的。

三、结尾

借助ETLCloud的弹性计算能力,Kettle作业在ETLCLoud平台的运行效率得到了显著提升。平台可根据任务负载自动分配资源,确保高并发下的稳定运行。此外,ETLCloud还支持任务调度与监控,您可以根据业务需求设定定时任务,自动化执行Kettle作业,同时实时监控作业运行状态,一旦发现异常,立即触发报警机制,确保数据处理的连续性和可靠性。

相关推荐
Dreams°1231 天前
【大数据测试ETL:从0-1实战详细教程】
大数据·数据仓库·python·单元测试·etl
liuweni2 天前
PuppyGraph:实时图查询引擎,无需ETL
数据仓库·etl
isNotNullX3 天前
浅谈数据仓库的架构及其演变
大数据·数据库·数据仓库·架构·etl·数据同步
青云交3 天前
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 存储格式转换:从原理到实践,开启大数据性能优化星际之旅(下)(20/30)
大数据·性能优化·数据处理·impala·案例分析·存储格式转换·转换方法
大菠萝爱上小西瓜7 天前
使用etl工具kettle的日常踩坑梳理之二、从Hadoop中导出数据
数据仓库·hadoop·etl
isNotNullX7 天前
从数据仓库搭建把握复杂查询和数据分析性能优化
大数据·数据仓库·性能优化·数据分析·etl
大菠萝爱上小西瓜7 天前
使用etl工具kettle的日常踩坑梳理之一、从mysql中导出数据
数据仓库·etl
floret*7 天前
用pyspark把kafka主题数据经过etl导入另一个主题中的有关报错
分布式·kafka·etl
isNotNullX10 天前
数据仓库还是数据集市?这俩怎么选?
大数据·数据仓库·分布式·etl