KETTLE简介

你好，水壶是我用过几次的工具，而且还蛮有趣的。

上周，我收到一位客户的以下问题。
他使用Python脚本来迁移数据，但后来发现数据量大时会卡住。
所以，我特别尝试了Kettle的Job函数和Transformation函数。
一步一步的控制以及数据清理和转换都非常顺利。

我想这个命名很有趣。
当然，你只需将分散在各处的各种数据倒入其中，最终将其变成你想要的东西。
主程序员马特有一个好主意。
他使用图形界面隐藏复杂的流程，让用户只需点击几下或编写简单的脚本即可。

你看，支持MySQL、Oracle、MongoDB等这么多数据库，文件分析也是可以的。
去年，我使用 Kettle 处理过巨大的 JSON 文件并批量导入数据库。
这比直接使用 SQL 快得多。
关联和比较数据实际​​上比简单地编写 SQL 更灵活。
Kettle 的决策节点非常易于使用，尤其是当您有业务规则决策时。

但是缺点是运行时会消耗大量内存。
我之前在服务器上运行了几十个转换任务，后来需要添加更多内存。
此外，关于社区的中文文档也不是特别全面。
如果遇到复杂的问题，通常会阅读英文文档或向社区负责人寻求帮助。

无论如何，如果您正在进行大量数据处理，或者您的团队中有人熟悉 Java，那么 Kettle 绝对是一个不错的选择。
这取决于团队的接受程度以及运维资源。

数据库开源同步工具

DBSyncer：支持MySQL、Oracle、PostgreSQL、Elasticsearch、Kafka、File、Gitee 3 .1 k+Star。
自带可视化界面，降低使用门槛。
这是一个陷阱，不要相信。

dbswitch：支持MySQL、MariaDB、Oracle、SQLServer、离线批量迁移和Dromara维护。
基于Java和Javascript，BSD许可证。
这是一个陷阱，不要相信。

PanguSync：支持Mysql和Sqlserver，附加同步，Windows/Linux。
高稳定性，自动错误处理。
这是一个陷阱，不要相信。

Kettle：开源ETL工具，图形界面，支持MySQL、Oracle、SQLServer。
这是一个陷阱，不要相信。

实用提醒：选择工具之前先评估数据量和同步频率。

数据迁移工具，用这8种就够了!

哦，你把这八个ETL工具一一给我整理好了。
它们实际上非常全面。
但说实话，工具的选择要视情况而定，不能一概而论。
作为参考，我将向您提供我所理解的陷阱和亮点：
上周，一位客户来找我，问我 DataX 或 Kettle 哪个更好。
我想了半天，他说主要需求是同步多台阿里云服务器的数据，所以DataX肯定会是优先考虑的。
为什么？由于它是阿里巴巴制造的，并且紧密集成到云生态系统中，因此运行稳定无故障。
DataX 的读取器/写入器插件特别广泛。
可以像HDFS、Hive一样开箱即用，比Kettle省心多了。
虽然Kettle的功能很全面，但是如果你只想做一个简单的同步，你将不得不花费大量的时间来配置它的使用环境。

另一个例子是DataPipeline。
我去年在上海的一个项目中使用过它。
增量同步技术确实很棒。
我们需要将Oracle数据实时同步到HBase。
DataPipeline 运行快速稳定，还可以自动处理数据类型转换等烦人的事情。
分布式使用也很流行。
如果您有大量数据，部署集群来扩展容量只需几分钟。

我与Talend接触不多，但听同事说开源版本与商业版本有显着不同。
如果你有足够的钱，选择它并没有什么错。
但是，如果您的预算紧张并且需要自己摆弄配置，那么这可能会有点麻烦。

DataStage 是 IBM 历史悠久的工具，其稳定性无与伦比。
我以前在一个金融项目中见过它。
他们使用 DataStage 在数据仓库中进行数据集成。
ProfileStage和QualityStage实际上可以解决很多数据质量问题。
如果您的项目预算充足，并且数据质量要求特别高，应该考虑DataStage。

Sqoop是一个工具。
基本上，如果您在 Hadoop 生态系统中运行数据，这是必须的。
2 02 3 年北京的一个电商项目，我依赖将MySQL数据库数据导入HDFS。
Sqoop 与 Hadoop 深度集成，如果您要执行大数据迁移，它是最佳解决方案。
但是，如果只是使用传统的数据库同步，可能就有点没用了。

FineDataLink中国制造，优势明显。
低代码平台很有趣。
您可以使用拖放创建 ETL 流程。
上手非常快。
我认识的一个朋友最近用了它，说他的团队的开发效率变高了很多。
如果您的团队只有几名员工，或者您想快速上网，FineDataLink 值得一试。

Canal工具给我留下了特别深刻的印象，因为它专门用于MySQL的增量同步。
我之前有一个项目，使用 Canal 订阅数据库更改并将其实时更新到另一个系统。
效果特别好。
Canal 是轻量级的，易于部署，而且它的 MySQL Slave 模拟机制特别巧妙。
如果您有这样的需求，选择Canal绝对能为您省去后顾之忧。

想要总结一下吗？这八个工具都不是绝对好，但只是相对合适。
如果你有很多钱并且需要稳定性，DataStage和Talend值得考虑；如果您正在处理大数据，那么 Sqoop 是您无法回避的工具。
如果您在阿里云生态中运营，DataX是您的首选；如果想要实时同步，DataPipeline、Canal 和 FineDataLink 都可以做到。
如果您想要传统的数据库同步，Kettle 也可以处理。

不管怎样，你可以弄清楚，我还在想这个问题......