kettle抽取数据实例 为什么建数据仓库需要使用ETL工具？
为什么建数据仓库需要使用ETL工具？
数据仓库是一个战略集合，为各级决策过程提供各种数据支持。它是为分析报告和决策支持目的而创建的单个数据存储。由于要获取所有的数据，必然涉及到多系统、多类型数据库的对接问题，以及数据的提取和整理问题。
此时，ETL工具的功能体现在数据提取、转换和加载的过程中，直至用于人们的分析。ETL是数据抽取、转换和加载的过程。
在某些地方，可以先在转换中选择和加载ELT。对于日志仓库，ETL首先要考虑业务需求，最后数据登陆模型要体现一定的主题。
一般来说，数据仓库就像一个大的池。水池的供水需要水泵和水管，ETL负责水泵和水管的功能。
ETL工具，Kettle和DataStage各自有什么优缺点，目前哪个更流行一些？
1. 首先，Datastage属于商业软件，而kettle是开源软件；源代码软件很受大众欢迎，但执行效率会比较慢！这需要以客户为导向。
2. 在可操作性方面，DS和kettle都有GUI图形界面，操作步骤相对简单易用；
3。从使用环境来看，一般来说，在大型传统金融行业，有一定数据管理规则的公司还是会选择DS，效率高，大公司也有钱。
4. 另外，cattle是一个基于Java开发的ETL工具，在使用过程中需要借助JVM。在数据提取速度和大数据处理能力方面，kettle远远不如DS
5。在稳定性方面，DS有很大的优势；
6釜的数据转换过程比较灵活，可以手工编写SQL语句、java代码、正则表达式等；DS当然也支持SQL语句，两者没有明显区别；
7。从数据来源来看，两者没有明显区别
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