近期两个月一直和kettle打交道，从開始的没听说过，到如今能够熟练运用，不得不说项目驱动下，学习东西是最快的。好了，尽管使用kettle应付项目的任务绰绰有余。可是还是想系统的学习一下，总结一下。比如job用的比較少，kettle的集群模式没有涉及到等等。
说起kettle，还是先说说ETL（Extract-Transform-load,即抽取，转换。载入）数据仓库技术。是用来处理将数据从来源（比如：单位基础server）经过抽取。转换。载入到达至目的端（正在做的项目）的过程。
也就是新的项目须要使用曾经项目数据库中的数据，ETL就是解决问题的。
ETL实现共同注意点：、空值处理：可捕获字段空值。进行载入或替换为其它含义数据，并可根据字段空值实现分流载入到不同目标库。
2、规范化数据格式：可实现字段格式约束定义，对于数据源中时间、数值、字符等数据，可自己定义载入格式。
3、拆分数据：根据业务需求对字段可进行分解。例，主叫号 861082585313-8148，可进行区域码和电话号码分解。
4、验证数据正确性：可利用Lookup及拆分功能进行数据验证。比如，主叫号861082585313-8148。进行区域码和电话号码分解后，可利用Lookup返回主叫网关或交换机记载的主叫地区，进行数据验证。
5、数据替换：对于因业务因素。可实现无效数据、缺失数据的替换。
6、Lookup：查获丢失数据 Lookup实现子查询，并返回用其它手段获取的缺失字段，保证字段完整性。
7、建立ETL过程的主外键约束：对无依赖性的非法数据。可替换或导出到错误数据文件里。保证主键唯一记录的载入。
而，kettle则是当中的一种工具，其它还有：Informatica，Datastage,OWB，微软的DTS等等。
好。下边简单说说kettle。
kettle是一款国外开源（受欢迎）的ETL工具，纯Java编写（和Java开发非常好集成）。能够在Windows,Linux,Unix上运行（Linuxserver流行时代下，kettle更加受欢迎）。数据抽取高效稳定（更更受欢迎了）。kettle中文名俗称“水壶”，开发目的是将各种数据放到一个壶中。然后经过各种处理加工。以特定的格式流出。
kettle家族包含：Spoon,Pan,CHEF,Kitchen。
Spoon：是通过图形界面来设计ETL转换过程（Transformation）(最经常使用)。
PAN:同意批量运行由Spoon设计的ETL转换（比如使用一个时间任务调度器）Pan是一个后台运行程序，没有图形界面。
CHEF:同意创建任务（Job）。
任务通过运行，每一个转换。任务，脚本等。使其更加有利于完毕更为复杂的任务。
Kitchen:同意你批量使用由Chef设计的任务（比如使用一个时间调度器），也是后台运行程序。
kettle转换的设计包含几个方面：资源库，数据库连接，作业（job）。转换(trans)，步骤(step)。形象的举一个样例：资源库相当于我们的一个Java项目 ，数据库连接相当于我们的Java项目中的连接数据库，Job相当于Java项目中的一条线，而Trans相当于Java的一个个类，Step则是类中的方法。
所以从这个层面来看，事实上Kettle还是非常easy的。
须要我们做的就是建好资源库，连接好数据库。建立转换。写好类中的每一个步骤，将转换连接起来组成任务（当然转换也能够独立运行）。
好，最后看一下什么时候适合使用kettle。
这样一个项目A，这个项目A须要实施到非常多家企业。而项目A须要用到每家企业的数据库基础数据。比如员工。组织结构，客户，供应商等等一些基础数据。这时候kettle就能够非常轻松的完毕任务。也就是说，我们的项目须要用到大量的数据库之间迁移数据。
好，kettle理论简单介绍，后边看kettle简单使用。最后附一张kettle工具的界面图：