Kettle远程服务器操作简介 (kettle远程服务器)

Kettle是一款强大的ETL工具，广泛应用于数据集成和数据转换领域。为了更高效的使用Kettle，一些用户需要远程连接到Kettle服务器进行操作。本文将介绍Kettle远程服务器的使用方法。

一、配置Kettle远程服务器

要使用Kettle远程服务器，首先需要在服务器上安装并配置Kettle。以下是配置Kettle远程服务器的步骤：

1. 下载Kettle安装包并解压缩到指定的目录。

2. 使用命令打开Kettle，进入bin目录，执行./spoon.sh命令启动Kettle。启动后，进入图形界面。

3. 在Kettle界面点击“文件”菜单->“服务器”->“安装”选项。在弹出的窗口中输入服务器的IP地址和端口号。如果不清楚端口号，可以使用默认的端口号。

4. 点击“测试连接”按钮，检查服务器是否正常工作。

5. 如果连接正常，点击“确定”按钮，Kettle远程服务器就安装完成了。

二、连接到Kettle远程服务器

完成配置之后，就可以连接到Kettle远程服务器进行操作了。以下是连接到Kettle远程服务器的步骤：

1. 打开Kettle，进入图形化界面。

2. 在菜单栏中选择“文件”->“打开服务器”选项。在弹出的对话框中输入服务器的IP地址和端口号，点击“连接”按钮。

3. 如果连通正常，就可以看到Kettle远程服务器的工程列表了。选择需要操作的工程，点击“打开”按钮。

4. 连接完成后，就可以在本地的Kettle界面上进行操作了。可以执行和编辑作业和转换，保存更改等。

三、将作业和转换上传到Kettle远程服务器

对于一些需要频繁操作的作业和转换，可以将其上传到远程服务器上，然后在服务器上执行。以下是将作业和转换上传到Kettle远程服务器的步骤：

1. 在本地Kettle界面上打开需要上传的作业或转换。

2. 点击左上角的“文件”->“保存为”选项，将作业或转换保存到本地。选择要保存到的路径和文件名，点击“保存”按钮。

3. 在本地Kettle界面上点击“文件”->“打开服务器”选项，在弹出的对话框中输入服务器的IP地址和端口号，点击“连接”按钮。

4. 在连接到服务器的工程中右键单击，选择“导入/导出”->“导入”选项。在弹出的对话框中选择需要上传的作业或转换，点击“打开”按钮。

5. 选择要将作业或转换上传到服务器的目录，点击“确定”按钮。上传完成后可以在服务器上执行作业和转换了。

Kettle远程服务器操作可以大大提高工作效率，尤其对于需要频繁远程操作的用户来说更是如此。通过本文介绍，希望读者可以轻松的配置和使用Kettle远程服务器进行操作。

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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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