Kettle能做什么?(三)

简介:

PDI(Kettle) 都能做什么?


可以说凡是有数据整合、转换、迁移的场景都可以使用PDI,他代替了完成数据转换任务的手工编码,降低了开发难度。

  同时,我们可以在自己实际业务里,使用它来实现数据的剖析、清洗、校验、抽取、转换和加载等各类常见的ETL类工作。

  比如,除了ODS/DW类比较大型的应用外,Kettle实际还可以为中小企业提供灵活的数据抽取和数据处理的功能。Kettle除了支持各种关系型数据库,HBase MongoDB这样的NoSQL数据源外,它还支持Excel、Access这类小型的数据源。并且通过这些插件扩展,kettle可以支持各类数据源。

  另外,Kettle的数据处理功能也很强大,除了选择、过滤、分组、连接和排序这些常用的功能外,Kettle里的Java表达式、正则表达式、java脚本、Java类等功能都非常灵活而强大,都非常适合于各种数据处理功能。


本文转自大数据躺过的坑博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6906795.html,如需转载请自行联系原作者

相关文章
|
6天前
|
调度
kettle开发篇-写日志
kettle开发篇-写日志
104 0
|
6天前
kettle开发篇-空操作
kettle开发篇-空操作
39 0
|
6天前
|
JavaScript 前端开发 Java
kettle开发篇-作业
kettle开发篇-作业
44 0
|
12月前
|
数据采集 运维 Ubuntu
使用kettle进行数据清洗
使用kettle进行数据清洗
使用kettle进行数据清洗
|
SQL 分布式计算 Oracle
Sqoop的安装与数据的导入导出
Sqoop的安装与数据的导入导出
109 0
|
数据采集 Oracle 关系型数据库
Kettle入门(一)
Kettle入门(一)
363 0
Kettle入门(一)
|
SQL 关系型数据库 MySQL
03-PDI(Kettle)导入与导出CDC(中)
文章目录 03-PDI(Kettle)导入与导出CDC 数据的全量、增量、差异备份 基于时间戳的源数据CDC 实验原理 实验步骤 基于触发器的CDC 实验原理
03-PDI(Kettle)导入与导出CDC(中)
|
SQL 存储 安全
03-PDI(Kettle)导入与导出CDC(上)
文章目录 03-PDI(Kettle)导入与导出CDC 数据的全量、增量、差异备份 基于时间戳的源数据CDC 实验原理 实验步骤 基于触发器的CDC 实验原理
03-PDI(Kettle)导入与导出CDC(上)
|
SQL 数据库
03-PDI(Kettle)导入与导出CDC(下)
文章目录 03-PDI(Kettle)导入与导出CDC 数据的全量、增量、差异备份 基于时间戳的源数据CDC 实验原理 实验步骤 基于触发器的CDC 实验原理
03-PDI(Kettle)导入与导出CDC(下)
|
数据采集 SQL 关系型数据库
Kettle工具使用及总结
kettle主要用于数据清洗,即常见ETL工具,拥有图形化界面且免费的优点。
415 0
Kettle工具使用及总结