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。

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