高效稳定!kettle 数据库同步助您快速完成数据同步任务 (kettle 数据库同步)


高效稳定!Kettle 数据库同步助您快速完成数据同步任务

随着数据的日益增长,数据同步已成为各个企业难以绕过的一道坎。在数据同步的过程中,往往会面对着数据源差异性大、多个数据源之间的同步问题,而且针对不同的数据源还需要具备各种不同的技术方式。然而,Kettle数据库同步工具的出现,无疑给了企业一个有效而且简单的解决方案。

Kettle是一款较为流行的数据集成工具,可以快速完成从数据源到目标数据库的数据同步、数据迁移等数据集成工作。本篇文章将会介绍Kettle的优势及其简单易用的操作方法,帮助企业轻松达成各种数据同步任务。

一、Kettle在数据库同步中的优势

1.稳定性高,可靠性强

Kettle在数据同步过程中,采用批处理方式进行,操作非常稳定。如果在数据同步过程中发生错误,Kettle可以自动处理错误并进行反馈,可以对错误原因进行追溯,保证数据同步过程的可靠性和准确性。

2.支持多种不同的数据源

Kettle不仅支持关系型数据库,还支持非关系型数据库及Excel等各种不同类型的数据源。无论企业在日常的业务中使用何种类型的数据源,都可以通过Kettle进行无缝集成移动。

3.操作简单,易上手

Kettle的图形化界面非常友好,操作简单易上手,即使不具备复杂技术背景的用户也可以快速上手。

二、Kettle数据库同步操作方法

Kettle是一个跨平台的ETL工具,可以支持Windows、Mac、Linux等多种操作系统。 下面是Kettle数据库同步操作的几个简单步骤。

1.在系统中安装Kettle软件

下载Kettle官网最新版本,并且安装在本地的电脑中。Kettle的安装过程很简单,只需要根据安装软件的引导,选择需要的安装路径即可。

2.新建数据集成作业

在Kettle的界面下新建一个数据集成作业,找到数据源、目标数据库。

3.编辑数据源

在新建好的数据集成作业下,将要参与数据同步的数据源加入。对应到不同的数据源上,需要输入的信息不同,既可以是数据库的连接信息,也可以是文件所在的路径等相关信息。

4.选择目标数据库

在编辑好了数据源之后,接下来要选择目标数据库,确定要进行数据同步的数据库。在编辑目标数据库信息的时候,需要填写目标数据库的连接信息与目标表的名称等信息。

5.编辑转换步骤

在选择好要进行数据同步的数据源和目标数据库之后,开始编辑具体的转换步骤。包括数据源查询语句的写入、目标数据库插入操作的步骤设计、错误操作的处理方法等等。

6.运行同步任务

在编辑好的任务中,确保给每一个操作设置正确。运行数据同步任务,在同步任务进行的过程中,掌握执行进度进度情况,可实时相应做出调整。

三、结论

数据库同步是企业不可避免的问题,对于那些规模不大、技术实力不足的公司来说,选择适合企业实际需要的高效稳定的同步工具是非常重要的。Kettle作为一款通用且功能强大的数据集成工具,无论是从数据源到目标数据库的数据同步,还是在数据迁移、数据清洗的领域中,都可以提供极高效能和稳定性。

起来,Kettle的优点主要包括稳定性高、可靠性强、支持多种不同的数据源,操作简单等。并且Kettle也支持多平台,能适用多种不同的操作系统。在操作方式上也非常的简单易懂,不需要很专业的技术知识。Kettle这个快速、高效稳定的同步工具,可以帮助企业快速处理复杂数据同步问题。

相关问题拓展阅读:

  • java 如何通过接口把远程Oracle表中的数据同步到Mysql
  • 开源ETL工具比较,Kettle和Talend,都有什么优势和劣势

java 如何通过接口把远程Oracle表中的数据同步到Mysql

java 连接建立两个session,一个mysql的,一个oracle的,含升mysql查询时间戳以后的数据拿到java 的resultset后,插入或者更新到oracle数据库里面。

不过mysql端需要维护一个时间戳字段。销握

中间做亏老庆好字段类型的对照。

先绝清是表字段类型你要转换

你可以使用kettle这个软件,这是百度百科内容

创建任并春前务(job),然后java执行cmd命令。

更好不要做数据森基同步转换,太恶心人了,字段对应太麻烦

用job试试

开源ETL工具比较,Kettle和Talend,都有什么优势和劣势

Pentaho Data Integration (Kettle)是Pentaho生态系统中默认的ETL工具。通过非常直观的图形化编辑器(Spoon),您可以定义以XML格式储存的流程。在Kettle运行过程中,这些流程会以不同的方法编译。用到的工具包括命令行工具(Pan),小型服务器(Carte),数据库存储库(repository)(Kitchen)或者直接使用IDE(Spoon)。

Talend Open Studio是 Talend 开发的ETL工具——Talend 是一家主营粗局族数据集成和数据管理解决方案的企业。Talend 采用用户友腊蔽好型,综合性很强的IDE(类似于Pentaho Kettle 的 Spoon)来设计不同的流程。这些流程可以在IDE内部测试并编译成Java 代码。您可以随时查看并编辑生成的Java代码,同时实现强大的控制力和灵活性。

两者都非常优秀,都属于用户友好型的交叉平台(基于Java的)工具。它们的主要差异在于Kettle 将 ELT 流程编译为 XML 格式,然而Talend Open Studio 则生成 Java 代码。

易用性:

Talend:有 GUI 图形界面但是以 Eclipse 的插件方式提供。

Kettle:有非常容易使用的 GUI,出现问题可以到社区咨询。

技术支持:

Talend:主要在美国

Kettle:在美国,欧洲(比利时,德国,法国,英国),亚洲(中国,日本,韩国)都可以找到相关技术支持人员。

部署:

Talend:创建 java 或perl 文件,并通过操作系统调度工具来运行

Kettle:可以使用 job 作业方式或操作系统调度,来执行一个转换文件或作业文件,也可以通过集群的方式在多台机器上部署。

速度:

Talend:需要手工调整,对特定数据源有优化知识。

Kettle:比 Talend 快,不过也需要手工调整,对 Oracle 和 PostGre 等数据源做了优化,同时也取决于转换任务的设计。

数据质量:

Talend:在 GUI 里有数据质量特性,可以手工写 SQL 语句。

Kettle:在 GUI 里有岩弊数据质量特性,可以手工写 SQL 语句、java脚本、正则表达式来完成数据清洗。

监控:

Talend:有监控和日志工具

Kettle:有监控和日志工具

连接性:

Talend:各种常用数据库,文件,web service。

Kettle:非常广泛的数据库,文件,另外可以通过插件扩展

几种 ETL 工具的比较(Kettle,Talend,Informatica,DataPipeline等)

四种工具的比较主要从以下几方面进行比对:

1、成本:

软件成本包括多方面,主要包括软件产品, 售前培训, 售后咨询, 技术支持等。

开源产品本身是免费的,成本主要是培训和咨询,所以成本会一直维持在一个较低瞎悔水平。

商业产品本身价格很高,但是一般会提供几次免费的咨询或支持,所以采用商用软件最初成本很高,但是逐渐下降。

手工编码最初成本不高,主要是人力成本,但后期维护的工作量会越来越大。

2、易用性:

DataPipeline: 有非常容易使用的 GUI,具有丰富的可视化监控;

Kettle: GUI+Coding;

Informatica: GUI+Coding,有GUI,但是要专门的训练;

Talend:GUI+Coding,有 GUI 图形界面但是以 Eclipse 的插件方式提供;

3、技能要求:

DataPipeline:操作简单,无技术要求;

Kettle: ETL设计, SQL, 数据建模 ;

Informatica: ETL设计, SQL, 数据建模;

Talend:需要写Java;

4、底层架构:

DataPipeline:分布式,可水平扩展;

Kettle:主从结构非高可用;

Informatica:分布式;

Talend:分布式;

5、数据实时性:

DataPipeline:支持异构数据源的实时同步,速度非常快;

Kettle:不支持实哗神改时数据同步;

Informatica:支持实时,效率较低;

Talend:支持实时处理,需要购买高级版本,价格贵;

6、技术支持:

DataPipeline:本地化原厂技术支持;

Kettle:无;

Informatica:主要在美国;

Talend:主要在美国;

7、自动断点续传:

DataPipeline:乱判支持;

Kettle:不支持;

Informatica:不支持;

Talend:不支持;

目前kettle功能太弱小,还是等3.0出来再用吧, talend不错,支持的数据种类很多.。商用的都有很好的data mapping/transform界面,喊中job分布式服务器和监控工具等等,具体的性能差别我不太清楚,很少做对速度要求很高的项目。

拓展:

1、ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL一词较常用在

数据仓库

,但其对象并不限于数据仓库。ETL是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过

数据清洗

,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。

2、信息是现代企业的重要资源,是企业运用科学管理、决策分析的基础。目前,大多数企业花费大量的资金和时间来构建联机事务处理OLTP的业务系统和

办公自动化系统

,用来记录事务处理的各种相关数据。据统计,数郑清山据量每2~3年时间就会成倍增长正搏,这些数据蕴含着巨大的商业价值,而企业所关注的通常只占在总数据量的2%~4%左右。

关于kettle 数据库同步的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。