郭德卿，徐国强，李娜

（中国汽车技术研究中心有限公司 中汽数据（天津）有限公司，天津 300300）

引言

随着数字时代的到来，数据科学技术不断发展，社会各行各业都越发地重视数据，数据使得行业间更加密切，企业对数据需求的及时性也相应提高。基础数据点对点传输、数据更新同步则尤为重要。

数据传输和同步的方法多种多样，本文将介绍以Kettle作为工具的一些使用方法。

Kettle是一款开源的ETL工具，主要用来完成数据的抽取，清洗、转换和加载等数据处理方面的工作。Kettle不仅提供了简单明了的图形界面，它的流程式设计也非常方便易用。功能特点方面，Kettle支持全面的数据访问及多平台部署，拥有优秀的插件架构扩展性，经过长期的优化升级，全面实现高效稳定的数据处理[1]。

1 Kettle作业和转换

Kettle的控件包含两个部分，即作业（Job）和转换（Trans-form）。

作业属于步骤流，是将若干独立的步骤，按照先后的执行顺序形成一个工作流。生活中大部分事务都可以形成工作流，比如我们冲咖啡这一举动，需要经过以下步骤：烧水、准备咖啡杯、倒入咖啡，开水冲泡。每个步骤有着先后顺序，按照顺序组合后，就完成了冲咖啡的举动。Kettle作业原理也是如此，作业中的每一个步骤，都必须等前面的步骤执行完毕，后面的步骤才会执行，如此待完成全部步骤后就完成了此作业。

转换属于数据流，是指从输入（Input）到输出（Output）之间的数据流动，针对的是在数据流动过程中的每一条记录的处理，比如通过一定逻辑的输入，经过转换，再输出为我们想要的数据。……