1.前言开源的ETL工具里面DataX和Kettle的人气一直高居不下，datax虽然比较年轻，但这两年发展势头很猛，不时就能听到身边的同事谈起。kettle作为老牌的etl工具，诞生年限长，功能完善，特别是其开箱即用的数据转换算子，不得不令人叹服。因此，笔者决定对这两款工具进行深入的对比分析，有多深呢，到源码那种。2.DataXDataX是阿里开源的离线数据同步工具/平台。DataX实现了包括MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologre

目录1、什么是映射2、什么是etl3、kettle抽数一般遇到什么问题，你们是怎么解决的？4、如果抽取的数据有重复，怎么解决5、etl脚本开发以后，怎么运维6、一张特别大的表，几千万，几亿的表，怎么通过etl工具同步7、数据同步以后，源系统的表结构发生了改变，比如源系统的表增加了字段，你的kettle脚本是否会报错？8、有一张表下午5点才出数据，依赖的表早上十点就已经跑完了，是什么原因导致表这么慢出数据（从数仓同步数据，本来早上9点就要出结果，结果一直到下午4点才出结果）9、有一个job前一天执行成功了，第二天再执行失败了，请分析失败的原因10、kettle工具的运用11、sqoop和kett

目录1、什么是映射2、什么是etl3、kettle抽数一般遇到什么问题，你们是怎么解决的？4、如果抽取的数据有重复，怎么解决5、etl脚本开发以后，怎么运维6、一张特别大的表，几千万，几亿的表，怎么通过etl工具同步7、数据同步以后，源系统的表结构发生了改变，比如源系统的表增加了字段，你的kettle脚本是否会报错？8、有一张表下午5点才出数据，依赖的表早上十点就已经跑完了，是什么原因导致表这么慢出数据（从数仓同步数据，本来早上9点就要出结果，结果一直到下午4点才出结果）9、有一个job前一天执行成功了，第二天再执行失败了，请分析失败的原因10、kettle工具的运用11、sqoop和kett

一、研发背景  DataX官方开源的版本支持HDFS文件的读写，并没有支持基于JDBC的Hive数据读写，很多时候一些数据同步不太方便，比如在读取Hive之前先执行一些sql、读取一些Hive的视图数据、或者在数据同步时执行一段固定的SQL，将SQL执行结果写入下游等各种场景，实际上还是需要Hive插件来支持。而在实际工作中，我们也遇到了类似的一些情况需要二次开发DataX以支持此类场景。本插件已在生产环境稳定运行一年有余，现分享给大家，如有问题也可联系我。二、HiveReader插件介绍  hivereader插件比较简单，共有三个类，两个配置文件。其中：HiveReader：实现DataX

一、研发背景  DataX官方开源的版本支持HDFS文件的读写，并没有支持基于JDBC的Hive数据读写，很多时候一些数据同步不太方便，比如在读取Hive之前先执行一些sql、读取一些Hive的视图数据、或者在数据同步时执行一段固定的SQL，将SQL执行结果写入下游等各种场景，实际上还是需要Hive插件来支持。而在实际工作中，我们也遇到了类似的一些情况需要二次开发DataX以支持此类场景。本插件已在生产环境稳定运行一年有余，现分享给大家，如有问题也可联系我。二、HiveReader插件介绍  hivereader插件比较简单，共有三个类，两个配置文件。其中：HiveReader：实现DataX

参考博客：Datax二次开发插件详细过程_键盘上的艺术家w的博客-CSDN博客_dataxkafkareader简书-DataXkafkawriter 背景基于阿里开源DataX3.0版本，开发kafka的读写驱动，可以实现从mysql、postgresql抽取数据到kafka，从kafka消费消息写入hdfs等功能。1、整体模块代码结构1、kafkareader2、kafkawriter 3、package.xmlkafkareader/target/datax/**/*.*dataxkafkawriter/target/datax/**/*.*datax4、pom.xmlkafkaread

参考博客：Datax二次开发插件详细过程_键盘上的艺术家w的博客-CSDN博客_dataxkafkareader简书-DataXkafkawriter 背景基于阿里开源DataX3.0版本，开发kafka的读写驱动，可以实现从mysql、postgresql抽取数据到kafka，从kafka消费消息写入hdfs等功能。1、整体模块代码结构1、kafkareader2、kafkawriter 3、package.xmlkafkareader/target/datax/**/*.*dataxkafkawriter/target/datax/**/*.*datax4、pom.xmlkafkaread

文章目录第0章ETL简介第1章Kettle简介1.1Kettle是什么1.2Kettle的两种设计1.3Kettle的核心组件1.4Kettle的特点第2章Kettle安装部署2.1Kettle下载2.1.1下载地址2.1.2Kettle目录说明2.1.2Kettle文件说明2.2Kettle安装部署2.2.1概述2.2.2安装2.3Kettle界面介绍2.3.1主界面2.3.2转换2.3.3作业2.4Kettle转换初次体验2.5Kettle核心概念2.5.1可视化编程2.5.2转换2.5.3步骤2.5.4跳（Hop）2.5.5元数据2.5.6数据类型2.5.7并行2.5.8作业第3章Ket

文章目录第0章ETL简介第1章Kettle简介1.1Kettle是什么1.2Kettle的两种设计1.3Kettle的核心组件1.4Kettle的特点第2章Kettle安装部署2.1Kettle下载2.1.1下载地址2.1.2Kettle目录说明2.1.2Kettle文件说明2.2Kettle安装部署2.2.1概述2.2.2安装2.3Kettle界面介绍2.3.1主界面2.3.2转换2.3.3作业2.4Kettle转换初次体验2.5Kettle核心概念2.5.1可视化编程2.5.2转换2.5.3步骤2.5.4跳（Hop）2.5.5元数据2.5.6数据类型2.5.7并行2.5.8作业第3章Ket

数据集成工具主要用于将来自不同数据源的数据整合到一个单一的、一致的数据存储库或将数据分发到不同的数据源中。它可以帮助企业解决数据共享问题，同时有效地管理和利用海量数据，提高数据分析的效率和准确性。在现代企业数据管理中发挥着至关重要的作用，是企业提高数据管理效率和质量的重要手段之一。Kettle作为流行的开源数据集成工具之一，有着丰富的数据处理和数据源接入组件、可视化数据管道构建、部署简单等优点。使用了10多年的Kettle用户为何在企业数字化转型过程中换成RestCloudETL？RestCloudETL是谷云科技采用微服务架构自主研发的一款数据集成平台，与Kettle一样有着丰富的数据处理组