Pentaho Kettle 9.4数据集成工具

【Kettle012】Kettle使用FTP服务器数据集成至PostgreSQL是关于使用Kettle工具进行数据集成的实例。Kettle，又称Pentaho Data Integration（PDI），是一款开源的数据集成工具，通过图形化工作流处理数据，包括抽取数据、转换格式和加载到目标系统。本例中，Kettle从FTP服务器获取文件并将数据存入PostgreSQL数据库。FTP（File Transfer Protocol）是广泛使用的网络协议，用于计算机之间的文件传输。Kettle通过FTP或SFTP步骤连接FTP服务器，配置包括服务器地址、端口号、用户名、密码和工作目录。一旦连接成功，

Pentaho 是一款开源商业智能工具套件，由多个项目整合而成。基于 Java 平台，它涵盖了商业智能的各个方面，包括报表、分析、图表、数据集成和数据挖掘。

Informatica 10.4.1 的功能说实话挺能打的，做数据集成的小伙伴应该都知道，数据来源一多，各种格式、各种环境就容易乱。它的多源数据集成能力就挺实用，数据库、云平台、NoSQL，它都能搞定。 比较让我喜欢的是它的数据质量工具，比如数据清洗和匹配这块，用起来还挺顺手的。遇到脏数据也不用头疼了，配置好就自动，省了不少事。 数据治理方面也蛮有料的，像数据血缘追踪和元数据管理都做得还不错，适合需要做审计或者流程梳理的场景。如果你有在管一堆数据资产，这功能别跳过。 另外性能优化也不容忽视，底层逻辑做了不少优化，尤其是批量大数据时，响应也快。UI 界面也比之前顺眼多了，新人上手没啥门槛。 安装

不同应用中的长度单位统一 在数据集成过程中，经常需要处理来自不同应用的数据，而这些数据可能使用不同的单位或格式表示相同的信息。 以下是一个例子： | 应用 | 长度单位 ||---|---|| 应用 A | cm || 应用 B | inches || 应用 C | mcf || 应用 D | yds | 为了整合这些数据，需要将所有长度单位统一转换为相同的标准，例如厘米 (cm)。

Oracle GoldenGate 是 Oracle 的实时数据集成工具，专门用来企业在数据迁移和复制中遇到的问题。它能支持多种数据源间的双向同步，包括 Oracle、SQL Server、MySQL、DB2 等，不仅能保证数据的一致性，还能做到低延迟的实时复制。你可以在企业面对数据丢失或孤立问题时，使用它来提高业务决策的效率。结合 Oracle Data Integrator（ODI）和 Stream Analytics 等工具，Oracle 为你了一整套完整的方案，帮你打通数据的各种难题。而且，如果你正在考虑云环境下的数据集成，Oracle Cloud Infrastructure（OCI

轻量高效的数据工具，Seatunnel-1.5.7 算是我最近蛮喜欢的一个版本。灵活、模块化，配置也不复杂，挺适合做多源异构的数据清洗和。 Seatunnel 的核心逻辑其实就是搭建一条“数据流动的高速路”，前面连上数据源，比如 Kafka 或 MySQL，后面接 HDFS、ES 或 HBase，中间插点转换、清洗、过滤啥的，流程就跑起来了，效率还挺高。 1.5.7 的更新也蛮有料的，系统稳定性提升，跑大数据量任务不容易挂。新插件的支持也实用，比如一些新数据库或消息队列直接打通了，省了不少接入工作。 配置这块也更人性化了，config.conf结构清晰了不少，文档也写得更靠谱。嗯，对于初学者友

数据集成与模式集成 数据集成是指将来自多个数据源的数据整合到一个统一的存储中，而模式集成则是整合不同数据源的元数据，为数据集成提供基础。 实体识别与数据冲突 实体识别是指匹配来自不同数据源的现实世界实体，例如将数据源A中的“cust-id”与数据源B中的“customer_no”匹配。 在数据集成过程中，需要检测并解决数据值的冲突。同一实体在不同数据源中的属性值可能存在差异，其原因可能是不同的数据表示方式或度量标准等。

国产 ETL 工具里的老牌选手 BeeDI，从 2010 年一路升级到现在的 V11.0，功能说实话挺全的，覆盖你能想到的大部分数据需求。数据清洗、同步、转换这种基本操作自不必说，像是大数据对接、Kafka 流、Web 调度这些也都搞得挺溜的。BeeDI 最大的亮点是它内置了一个类似 C 语言的脚本解释器，叫bee 脚本，专门复杂的数据清洗逻辑。脚本能调试、能看变量值，还有完整的 IDE 支持，对习惯写代码的你来说，开发效率还挺高。另外它在国产化这块下了不少功夫，国产系统、数据库、调度系统都支持，集群也能跑。不少信创项目已经上线用它，稳定性也比较靠谱。如果你之前用 Informatica、Da

MongoDB 和 Spark 的结合，简直是大数据领域的绝配。MongoDB作为一个高性能的 NoSQL 数据库，擅长存储和查询非结构化数据，响应速度快，适合需要快速读写的业务场景。而Spark则是一个强大的大数据框架，可以高效地进行批、流、机器学习等多种操作。如果你需要快速大规模的数据，同时又要保持高效的实时存储，MongoDB 和 Spark 联手后，能给你带来超强的性能体验。具体来说，MongoDB能 TB 到 PB 级别的数据，并且支持自动复制，能满足高并发和高可用性需求。而Spark能快速计算大数据集，支持实时流数据，减少了延迟。如果你把这两者结合起来，用 MongoSparkCo