前面为大家介绍了SeaTunnel,它可以方便我们快速实现多源数据的集成，还不了解的同学可以关注我后查看文章。
一个神奇的开源大数据必备工具——SeaTunnel
本文则为同学们推荐另外一款开源ETL工具——Kettle。
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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。简单说就是我的数据在哪里？我要把我的数据变成什么样？最后再把数据存放到哪里？
Kettle是什么？
Kettle是一款开源的ETL工具，实现数据高效稳定抽取。
相比其它ETL工具依赖纯代码实现，Kettle有一个非常独特的优势是拥有GUI界面，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界面来描述你想做什么，而不是你想怎么做。使用Kettle简单到开发者可以像使用任何桌面应用一样使用它，且为纯Java编写，绿色无需安装。
Kettle ❝
Kettle还有一个很有趣的中文名“水壶”，该项目的主要贡献者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。说实话，这个解释真的是太形象了。
需要注意的是，Kettle现在已经更名为PDI（Pentaho Data Integration）,本文中我们依旧称为Kettle。
Kettle主要功能 无代码拖拽式构建数据管道
采用拖拽组件、连线、配置的方式来构建数据管道，透过几百个不同的组件，用户可以在不编写一句代码就能轻松完成对数据源读取，对数据进行关联、过滤、格式转换、计算、统计、建模、挖掘、输出到不同的数据目标，极大程度地降低开发技术门槛和有效减低开发和维护成本。
多种数据源支持
关系型数据库支持类型包括：DB2,Greenplum, Hive, MS SQL Server, MySQL, Oracle, PostgreSQL等。大数据源支持包括：Avro, Cassanddra, HBase, HDFS, MongoDB等。文件格式支持包括：CSV, TXT, JSON, Excel, XML等。流数据支持包括：AMQP, Kafka, MQTT, 其他数据源对接包括：S3, SAS, Salesforce, REST等。
数据管道可视化
支持用户在数据管道任何一个步骤对当前数据进行查看(Examine),并可以在线以表格和图表(例如：柱状图、饼图等)输出步骤的数据，甚至可以支持不落地直接把任何一个步骤的数据以JDBC的方式提供给第三方应用访问。
模板化开发数据管道
提供了一个叫MDI的功能，MDI全称是Metadata Injection元数据注入，用户可以透过MDI把数据转换模板化，然后把像数据表名、文件路径、分隔符、字符集等等这些变量放在一个表或者文件里，然后利用MDI把这些变量注入数据转换模板，PDI即可自动生成所需要的数据转换。
可视化计划任务
提供可视化方式配置任务计划(Schedule),用户可透过Spoon或网页端的Pentaho User Console(商业版)来配置和维护任务具体的执行时间、间隔、所使用的参数值、以及具体运行的服务器节点。用户亦可以透过Spoon或Pentaho User Console(商业版)查看任务计划列表。当然，用户也可以透过Spoon或Pentaho User Console(商业版)对任务执行情况进行实时监控。
大数据处理
使用转换步骤连接到各种大数据数据源，包括 Hadoop、NoSQL 和分析数据库(如 MongoDB)。
为什么使用Kettle
要不要使用Kettle需要根据要解决的问题来判断。对于初学者想要快速了解ETL的过程，使用Kettle则是一个很不错的选择。在实际应用中，我们则会首选SeaTunnel这样的纯代码工具，方便线上部署。
然而也有特殊情况，我们在实际应用中发现，如果我们的数据源有很多Excel文件数据想要集成（在多数企业都存在这种情况），SeaTunnel就无法支持，这时用Kettle来抽取Excel文件中的数据再保存到数据库就变得非常容易。
工具本身没有好与坏之分，就看我们选择什么样的工具可以更好的解决我们面临的问题。
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