炼数成金 深入学习BI ETL ELT Kettle视频教程 数据仓库 数据处理 数据质量

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Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。
Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。
Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做

ETL （Extract，Transformation,Load）工具是构建数据仓库、进行数据整合工作所必须使用的工具。目前市面有多种商业 ETL 工具，如Informatica，Datastage等。目前市场上开源且实用的 ETL 工具比较少，Kettle 就是这不多的开源 ETL 工具之一。 本课程将主要讲解开源 ETL 工具 Kettle 的基本使用和二次开发方法，并结合实际项目案例，讲解 Kettle 如何在实际中应用，以及应用中可能会出现的问题。针对目前大数据的应用情况，本课程也将结合大数据，讲述 Kettle 如何支持 Hadoop、HBase、MongoDB、MapReduce 等大数据技术。除了Kettle 的使用，在本课程的后几个课时，将讲述 Kettle 的二次开发： 包括 Kettle 代码阅读指导， Kettle API 的说明以及使用方法， Kettle 插件的开发方法。

一、深入BI：Kettle篇
第一周：ETL 的概念，Kettle 的概念、功能、操作
第二周：Kettle 资源库、日志、运行方式
第三周：输入步骤（表输入、文本文件输入、XML 文件输入...）
第四周：输出步骤（表输出、更新、删除、文本文件输出、XML文件输出...）
第五周：转换步骤（过滤、字符串处理、拆分字段、计算器...）
第六周：转换步骤（字段选择、排序、增加校验列、去除重复记录...）
第七周：应用步骤、流程步骤（处理文件、执行程序、发送邮件、空操作、阻塞步骤、中止等...）
第八周：查询步骤、连接步骤（数据库查询、流查询、合并记录、记录集连接、笛卡尔...）
第九周：脚本步骤（Javascript，Java Class、正则表达式...）
第十周：作业项（拷贝、移动、ftp、sftp…）
第十一周：Kettle 的参数和变量、Kettle 集群
第十二周：Kettle 代码编译、代码结构、应用集成、各种配置文件
第十三周：插件开发 - 步骤、作业项
第十四周：作业设计技巧、错误处理、调试转换、循环和分支
第十五周：大数据插件（Hadoop 文件输入/输出，HBase输入/输出，MapReduce输入/输出，MongoDB输入/输出）

二、Kettle入门与实战

Kettle入门与实战目录安排
简介
  1.kettle是什么
  2.kettle能做什么
安装
  1. 相关资源下载。
  2. jdk安装与环境变量配置
  3. 数据库连接与资源库创建
工具使用
1.菜单功能
2.界面功能
3.Trans插件
  3.1 输入
  3.2 输出
  3.3 转换
  3.4 Utility（工具）
  3.5 Flow
  3.6 脚本
  3.7 查询
  3.8 连接
  3.9 数据仓库
  3.10 Validation（校验）
  3.11 Statistics（统计）
  3.12 作业
  3.13 Bulk Loading
4.Job插件
  4.1 通用
  4.2 邮件
  4.3 文件管理
  4.4 条件
  4.5 脚本
  4.6 批量加载
  4.7 XML
  4.8 Utility
  4.9 资源库
  5.0 文件传输
5.综合运用
6.其他运行方式使用
  6.1 Pan.bat
  6.2 Kitchen.bat
  6.3 Carte.bat（集群）

Kettle入门与实战视频列表



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