数据仓库服务 GAUSSDB(DWS)-使用Kettle迁移AWS Redshift小表到GaussDB(DWS)集群:了解Kettle

时间:2025-03-04 18:25:30

了解Kettle

Kettle是一个开源的ETL(Extract-Transform-Load)工具,全称为KDE Extraction, Transportation, Transformation and Loading Environment。它提供了一个可视化的图形化界面,使用户能够通过拖放和连接组件来设计和配置ETL流程。支持多种数据源和目标,包括关系型数据库、文件、API、Hadoop等。Kettle提供了丰富的转换和清洗功能,可以对数据进行格式转换、数据过滤、数据合并、数据计算等操作。

它的主要功能如下:

  • 无代码拖拽式构建数据管道。
  • 多数据源对接。
  • 数据管道可视化。·
  • 模板化开发数据管道。
  • 可视化计划任务。
  • 深度Hadoop支持。
  • DWS需要绑定公网IP后才能与Kettle连接使用。
  • Kettle和 云数据迁移 (Cloud Data Migration,简称 CDM )都适用于批处理场景,当数据量或表数量较小时,推荐使用kettle,反之使用CDM。
  • 支持从数据库导出数据到文件,也支持将数据导入到数据库。
  • Kettle可通过建立触发器、时间戳字段、Kafka等方式实现数据实时同步。

本实践预计时长90分钟,演示迁移Redshift的基本流程如下:

  1. 迁移前准备:准备迁移工具Kettle和相关套件包。
  2. 步骤一:部署Kettle工具:配置Kettle工具。
  3. 步骤二:新建Transformation并配置源端数据库和目标数据库:创建一个transformation任务,配置好源端和目标端数据库。
  4. 步骤三:迁移数据:包括全量迁移、增量迁移。
  5. 步骤四:并发执行迁移作业:创建一个job,用于并发执行多个transformation任务,达到并发迁移多张表的目的。
  6. 步骤五:优化迁移作业:通过调整Kettle内存大小和Job的任务数量,提高迁移效率。
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