kettle

2025常用的ETL 产品推荐：助力企业激活数据价值在当今数字化时代，企业面临着海量数据的挑战与机遇，ETL（Extract, Transform, Load）工具作为数据整合与分析的关键环节，其重要性日益凸显。ETL 厂商众多，各有优势，本文将从多个维度进行分析，推荐 5 个具有代表性的厂商，以供企业在选择时参考。

敲敲敲-敲代码

【Kettle安装】Kettle安装过程, 电脑已安装java23,安装Kettle 出现报错:尝试启动 Java 虚拟机（JVM）时失败解决方法Kettle 通常指的是 Pentaho Data Integration (PDI)，这是一款开源的 ETL（Extract, Transform, Load）工具，用于数据集成、数据清洗和数据分析。它的核心工具名为 Spoon，但整个项目常被直接称为 Kettle

阿里开源的免费数据集成工具——DataX企业里真实的数据流转是什么样子的呢？左侧描述了一个企业真实的样子，我们总是需要把数据从一个地方搬到另一个地方，最后就是搬来搬去搬成了一张张解不开的网。

kettle从入门到精通第九十二课 ETL之kettle 使用Kettle的Carte对外发布读写接口场景：使用kettle实现将查询结果返回给客户端，也就是说kettle暴露查询接口供外围系统调用。前提必须是使用carte服务才可以提供接口供外部系统调用。具体实操方法如下：

飞奔的屎壳郎

DM适配连接kettle迁移工具(资源库+数据源配置)通过网盘分享的文件：pdi-ce-8.2.0.0-342_适配DM_20250117.zip链接: https://pan.baidu.com/s/1KvPuQwIFHqNfvSnZq6s1qQ?pwd=b5ff 提取码: b5ff

Apache Hop从入门到精通第二课 Apache Hop 核心概念/术语1、apache hop核心概念思维导图虽然apache hop是kettle的一个分支，但是它的概念和kettle还是有一些区别的，下图是我根据官方文档梳理的appache hop的核心概念思维导图。

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二百八十、ClickHouse——用Kettle对DWD层补全的清洗数据进行记录在对DWD层清洗数据进行补全后，需要生成相应的补全记录，作为数据的标记注意红色部分，由于DWD清洗表的device_no没有设置允许非空，因此不能使用 t3.device_no is null 作为条件

如何选择最适合企业的ETL解决方案？在今天的大数据时代，企业的数据管理和处理变得愈发重要。企业也越来越依赖于数据仓库和数据湖来提取、转换和加载（ETL）关键业务信息。一个高效、灵活的ETL解决方案不仅能提升数据处理能力，还能为企业决策提供有力支持。然而，市场上ETL工具和解决方案琳琅满目，如何选择最适合企业需求的解决方案成为了许多IT部门和数据分析师面临的难题。以下是一些关键步骤和考量因素，帮助您在众多选项中作出明智的选择。

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。

一文详解开源ETL工具Kettle!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。

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二百七十二、Kettle——ClickHouse中增量导入数据重复性统计表数据（1天1次）在数据质量模块，需要对原始数据的重复性进行统计Hive中原有SQL语句和ClickHouse现有SQL语句很大不同

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二百七十五、Kettle——ClickHouse增量导入数据补全以及数据修复记录表数据（实时）在完成数据修复后，需要生成修复记录由于修复记录必须是数据完成修复后执行，但是又不能每天执行一次，因为数据修复任务最后会删除错误数据表当天分区数据

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二百七十三、Kettle——ClickHouse中增量导入数据准确性统计表数据（1天1次）在数据质量模块，需要对原始数据的准确性进行统计select data_type, device_no, field_name, round(count_field_unreasonable / count_device_all,6) data_unreasonable_rate, round(count_field_null / count_device_all,6) data_null_rate, cast(day as String) day from (select t1.data_type, t1

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二百七十四、Kettle——ClickHouse中对错误数据表中进行数据修复（实时）在完成数据清洗、错误数据之后，需要根据修复规则对错误数据进行修复注意：Hive中原有SQL语句和ClickHouse现有SQL语句很大不同

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二百七十一、Kettle——ClickHouse增量导入数据清洗记录表在完成错误数据表任务后，需要对每条错误数据的错误字段及其字段值进行分析Hive中原有SQL语句和ClickHouse现有SQL语句很大不同

kettle8.3 Oracle连接运行一段时间后：Socket read timed out一段SQL在Oracle连接运行大约需要450s。因为业务需要我得运行18次，之前使用kettle8.3默认连接池的方法发现只能运行到一半然后就报错：Socket read timed out。网上的大多不清不楚

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二百七十、Kettle——ClickHouse中增量导入清洗数据错误表比如原始数据100条，清洗后，90条正确数据在DWD层清洗表，10条错误数据在DWD层清洗数据错误表，所以清洗数据错误表任务一定要放在清洗表任务之后。

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二百六十八、Kettle——同步ClickHouse清洗数据到Hive的DWD层静态分区表中（每天一次）实时数仓用的是ClickHouse，为了避免Hive还要清洗数据，因此就直接把ClickHouse中清洗数据同步到Hive中就行

Apache HOP (Hop Orchestration Platform) VS Data Integration (通常被称为 Kettle)Apache HOP (Hop Orchestration Platform) 和 Data Integration (通常被称为 Kettle) 都是强大的 ETL (Extract, Transform, Load) 工具，它们都由 Hitachi Vantara 开发和支持。尽管它们有着相似的目标，即帮助用户进行数据集成任务，但它们在设计理念和技术架构上有所不同。

kettle将Excel数据导入oracleExcel数据导入Oracle示例 Kettle将Excel数据导入Oracle过程记录如下： 3、编辑转换（1）Excel输入控件