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news 2025/8/10 1:06:42

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在数据集成和数据仓库建设中，ETL（Extract, Transform, Load）工具扮演着至关重要的角色。本文将对六种主流ETL工具进行比较，并深入探讨Kettle的实践应用。

一、六种主流ETL工具比较

1. DataPipeline

设计及架构：专为超大数据量、高度复杂的数据链路设计的灵活、可扩展的数据交换平台。
使用方式：全流程图形化界面，Cloud Native架构，所有操作在浏览器内完成，无需额外开发。
底层架构：分布式集群高可用架构，自动调节任务在节点间分配，适用于大数据场景。

2. Kettle

设计及架构：面向数据仓库建模的传统ETL工具。
使用方式：C/S客户端模式，开发和生产环境需要独立部署，任务编写、调试、修改都在本地。
底层架构：主从结构非高可用，扩展性差，不适用大数据场景。

3. Oracle Goldengate

设计及架构：主要用于数据备份、容灾。
使用方式：没有图形化界面，操作皆为命令行方式，可配置能力差。
底层架构：可做集群部署，依赖于外部环境，如Oracle RAC等。

4. Informatica

设计及架构：面向数据仓库建模的传统ETL工具。
使用方式：C/S客户端模式，学习成本较高，一般需要受过专业培训的工程师才能使用。

5. Talend

设计及架构：面向数据仓库建模的传统ETL工具。
使用方式：C/S客户端模式，开发和生产环境需要独立部署。

6. DataX

设计及架构：面向数据仓库建模的传统ETL工具。
使用方式：DataX是以脚本的方式执行任务的，需要完全吃透源码才可以调用。

二、Kettle实践指njie

1. MySQL到MySQL数据迁移

任务描述：将一个表中的数据t_user导入到另一个表中t_user2。

操作步骤：

选择“表输入”步骤，连接MySQL数据库，选择t_user表。

选择“表输出”步骤，连接MySQL数据库，选择t_user2表。

确保字段映射正确，执行转换。

2. 根据条件导出到不同的Excel

任务描述：根据字段值导出到不同的Excel文件。

操作步骤：

使用“选择”步骤，根据字段值进行条件筛选。

第一个Excel输出选择带有 defalut的字样的，第二个Excel中选择带有 new 字样的选项。

使用“写入Excel文件”步骤，将筛选后的数据写入不同的Excel文件。

3. 执行SQL脚本

任务描述：使用Kettle执行SQL脚本，如truncate table t_user2。

操作步骤：

使用“SQL执行”步骤，输入SQL脚本并执行。

sql语句：
truncate table t_user2

4. Hive数据导出到MySQL

任务描述：将Hive的数据导出到MySQL。

操作步骤：

使用“表输入”步骤，连接Hive数据库。

报错：

配置如下：

如何找到hive-jdbc的jar包？

使用“表输出”步骤，连接MySQL数据库。

当预览hive中的数据失败时：

在hive中的字段名字要和数据库的字段名字一样，不能在建数据库的时候，修改列的名字，否则不照样，会失败，建表语句中varchar类型后面，记得添加长度。

5. MySQL数据导入Hive

任务描述：将MySQL的数据导入Hive。

操作步骤：

使用“表输入”步骤，连接MySQL数据库。按上文操作

使用“表输出”步骤，连接Hive数据库。按上文操作

输入是表输入，使用 mysql ,输出是表输出，使用 hive

如果直接做，报错！

2024/09/11 17:19:29 - 表输出.0 - Caused by: org.pentaho.di.core.exception.KettleDatabaseException: 
2024/09/11 17:19:29 - 表输出.0 - Error setting value #9 [Date] on prepared statement
2024/09/11 17:19:29 - 表输出.0 - Method not supported
2024/09/11 17:19:29 - 表输出.0 - 
2024/09/11 17:19:29 - 表输出.0 - 	at org.pentaho.di.core.row.value.ValueMetaBase.setPreparedStatementValue(ValueMetaBase.java:5477)
2024/09/11 17:19:29 - 表输出.0 - 	at org.pentaho.di.core.database.Database.setValue(Database.java:1080)
2024/09/11 17:19:29 - 表输出.0 - 	at org.pentaho.di.core.database.Database.setValues(Database.java:1096)
2024/09/11 17:19:29 - 表输出.0 - 	... 4 more
2024/09/11 17:19:29 - 表输出.0 - Caused by: java.sql.SQLFeatureNotSupportedException: Method not supported
2024/09/11 17:19:29 - 表输出.0 - 	at org.apache.hive.jdbc.HivePreparedStatement.setDate(HivePreparedStatement.java:460)
2024/09/11 17:19:29 - 表输出.0 - 	at org.pentaho.di.core.row.value.ValueMetaBase.setPreparedStatementValue(ValueMetaBase.java:5412)
2024/09/11 17:19:29 - 表输出.0 - 	... 6 more

通过查看错误，发现是 Date 类型的错误，所以，修改表输入中的 SQL 语句：

SELECTid
, name
, age
, gender
, province
, city
, region
, phone
, date_format(birthday,'%Y-%m-%d') birthday
, hobby
, date_format(register_date,'%Y-%m-%d %h:%i:%s') register_date
FROM kettle_demo.t_user

问题解决！！

有时候，运行成功，有时候只能导入 2 条数据，然后报错，可以在 hive 的 conf 下的 .hiverc 下，添加如下：

set hive.stats.column.autogather=false;

然后不需要重启 hiveserver2 以及 kettle，直接运行即可。

如果还不行，直接修改 hive-site.xml

把里面的true改为false 重启hive和kettle 。

6. 将MySQL数据导入HDFS

任务描述：将MySQL的数据导入HDFS。

操作步骤：

使用“表输入”步骤，连接MySQL数据库。按上文操作

使用“Hadoop文件输出”步骤，配置HDFS路径和权限。

重启 kettle，进入之后：

查看报告：

假如你使用了 hdfs 自带的文件夹，比如/home，会报没有权限的错误

报错内容：

2024/09/12 09:48:08 - Hadoop file output.0 - Caused by: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.security.AccessControlException): Permission denied: user=Administrator, access=WRITE, inode="/home":root:supergroup:drwxr-xr-xat org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.check(FSPermissionChecker.java:504)at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkPermission(FSPermissionChecker.java:336)at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkPermission(FSPermissionChecker.java:242)at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirectory.checkPermission(FSDirectory.java:1939)at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirectory.checkPermission(FSDirectory.java:1923)at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirectory.checkAncestorAccess(FSDirectory.java:1882)

解决办法：修改 hdfs 中的文件夹的权限：