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1、ETL简介：
2、KETTLE简介：
3、KETTLE常用功能：
（1）全量数据迁移：
（2）增量数据迁移：
（3）解析xml文件（单个、批量）：
（4）解析JSON数据：
（5）数据关联比对：
（6）数据清洗转换：
4、KETTLE自我理解：
1、ETL简介：
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的实现有多种方法，常用的有三种：
第一种：是借助ETL工具(如Oracle的OWB、SQL Server 2000的DTS、SQL Server2005的SSIS服务、Informatic、Kettle等)实现；
第二种：是SQL方式实现；
第三种：是ETL工具和SQL相结合。
前两种方法各有各的优缺点，借助工具可以快速的建立起ETL工程，屏蔽了复杂的编码任务，提高了速度，降低了难度，但是缺少灵活性。SQL的方法优点是灵活，提高ETL运行效率，但是编码复杂，对技术要求比较高。第三种是综合了前面二种的优点，会极大地提高ETL的开发速度和效率。
2、KETTLE简介：
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这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。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。
3、KETTLE常用功能：
KETTLE常用在处理关系型数据库（RDBMS）：mysql、oracle、gbase、国产达梦等各种数据库，也可以处理非关系型数据库：elasticsearch、hdfs等数据存储。主要是对数据进行处理操作，个人常用的功能如下：
（1）全量数据迁移：
就是将某个或多个表或库中的数据进行迁移，可以跨库，也可以同库迁移。速度比较快，性能稳定。
（2）增量数据迁移：
就是对某个表中的数据按照一定的设计思路，根据int的自增主键或datetime的时间戳实现增量数据迁移，并且可以统计增量数据量。速度比较快，性能稳定。
（3）解析xml文件（单个、批量）：
可以通过读取本地或远程服务器中的单个、批量xml文件进行解析，高效率的实现xml数据解析入库。
（4）解析JSON数据：
可以零代码通过jsonPath快速完成JSON数据解析，高效率实现JSON解析数据入库。
（5）数据关联比对：
可以将多个数据库根据一定的业务字段进行关联，尤其是针对单表百万、千万级别上的数据比对，普通sql实现困难，可以通过KETTLE方便高效的完成数据关联比对功能。
（6）数据清洗转换：
可以通过KETTLE中设计一定的判断流程，在数据流中逐条对数据进行业务判断和过滤，实现数据清洗转换的功能。
4、KETTLE自我理解：
自我理解KETTLE是一个非常好的工具，主要是用来处理大数据量任务，实现功能可参照SQL。一般的SQL只能针对数据量比较少的表进行数据操作，如果单表数据量在百万、千万以上，那么SQL处理就会非常吃力了，此时就可以通过KETTLE来轻松处理数据了。
KETTLE就是有很多常用的组件，通过在页面进行拖拽组合组件，完成SQL处理数据的思路和功能。最终执行KETTLE作业，高效率的完成大量数据的处理工作。
