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说到ETL相信大家都不陌生，也就是数据的提取、转换和加载功能，相信小伙伴在工作中都有做过或者使用过ETL工具。
该篇介绍的ETL工具可能有的小伙伴在数据同步、数据迁移、数据清洗等时已经使用过，它就是Kettle。
ETL也是初入大数据领域必备技能。
ETL工具
Kettle使用突破性的元数据驱动方法提供强大的提取、转换和加载（ETL）功能。
可运行在Window、Linux、Unix上。
Kettle是个ETL工具集，管理不同数据库的数据，提供一个可视化的开发工具。
Kettle有两种脚本文件，Transformation和Job。
Transformation:用于完成针对数据的基础转换。
Job:用于完成整个工作流的控制。
Kettle更名为PDI（Pentaho Data Integration）Pentaho数据集成。
Kettle结构
Spoon是构建ETL Jobs和Transformations的工具。Spoon以拖拽的方式图形化设计，能够通过spoon调用专用的数据集成引擎或者集群。
Data Integration Server是一个专用的ETL Server，主要功能有：
1、执行：通过PDI引擎执行ETL的作业或转换。
2、安全性：管理用户、角色或集成的安全性。
3、内容管理：提供一个集中的资源库，用来管理ETL的作业和转换，资源库包含所有内容和特征的历史版本。
4、时序安排：在spoon设计者环境中提供管理Data Integration Server上的活动的时序和监控的服务。
Enterprise Console(企业控制台)提供了一个小型的客户端，用于管理Pentaho Data Integration企业版的部署。
包含企业版本的证书管理、监控和控制远程Pentaho Data Integration服务器上的活动、分析已登记的作业和转换的动态绩效。
Kettle核心组件
Spoon：通过图形接口，用于编辑作业和转换的桌面应用。
Pan：一个独立的命令程序，用于执行由Spoon编辑的转换和作业。
Kitchen：一个独立的命令程序，用于执行由Spoon编辑的作业。
Carte：Carte是一个轻量级的Web容器，用于建立专用、远程的ETL Server（分布式集群）。
Kettle概念模型
Kettle的执行分为两个层次：Job（作业）和Transformation（转换）。
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