一步一步都有详细的说明，可以说看完该教程，使用Kettle数据迁移就学会了，包含【Kettle创建和执行转换,任务】【增加校验和错误表的转换】【变量控件的使用和调用】【数据迁移脚本的并发运行】

Kettle是一种开源的 ETL 解决方案，书中介绍了如何使用PDI来实现数据的剖析、清洗、校验、抽取、转换、加载等各类常见的ETL类工作。 除了ODS/DW类比较大型的应用外，Kettle 实际还可以为中小企业提供灵活的数据抽取和数据处理的功能。Kettle除了支持各种关系型数据库、HBase、MongoDB这样的NoSQL数据源外，它还支持Excel、Access这类小型的数据源。并且通过插件扩展，Kettle 可以支持各类数据源。本书详细介绍了Kettle可以处理的数据源，而且详细介绍了如何使用Kettle抽取增量数据。 Kettle 的数据处理功能也很强大，除了选择、过滤、分组、连接、排序这些常用的功能外，Kettle 里的Java表达式、正则表达式、Java脚本、Java类等功能都非常灵活而强大，都非常适合于各种数据处理功能。本书也使用了一些篇幅介绍Kettle这些灵活的数据处理功能。 本书主要介绍如何使用开源ETL工具来完成数据整合工作。 本书介绍的PDI(Kettle)是一种开源的 ETL 解决方案，书中介绍了如何使用PDI来实现数据的剖析、清洗、校验、抽取、转换、加载等各类常见的ETL类工作。 除了ODS/DW类比较大型的应用外，Kettle 实际还可以为中小企业提供灵活的数据抽取和数据处理的功能。Kettle除了支持各种关系型数据库、HBase、MongoDB这样的NoSQL数据源外，它还支持Excel、Access这类小型的数据源。并且通过插件扩展，Kettle 可以支持各类数据源。本书详细介绍了Kettle可以处理的数据源，而且详细介绍了如何使用Kettle 抽取增量数据。 Kettle 的数据处理功能也很强大，除了选择、过滤、分组、连接、排序这些常用的功能外，Kettle 里的Java表达式、正则表达式、Java脚本、Java类等功能都非常灵活而强大，都非常适合于各种数据处理功能。本书也使用了一些篇幅介绍Kettle这些灵活的数据处理功能。 本书后面章节介绍了如何在 Kettle 上开发插件，如何使用Kettle处理实时数据流，以及如何在Amazon AWS上运行Kettle 等一些高级主题。 除了介绍PDI(Kettle)工具的使用和功能，本书还结合Kimball博士的数据仓库和ETL子系统的理论，从实践的角度介绍数据仓库的模型设计、数据仓库的构建方法，以及如何使用 PDI实现Kimball博士提出的34种ETL子系统。

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.下载频道>资源分类>数据库>其它>数据仓库(Building The Data Warehouse中文版) 数据仓库(Building The Data Warehouse中文版)资源大小：6.69MB 上传日期：2011-06-07 资源积分：1分 下载次数：8 上 传 者：lzhoufly 标　　签： 数据仓库 Data Warehouse 中文版 分 享 到： 收藏 评论 - 资源简介本书论述在设计和建造数据仓库中涉及的所有主要问题，论述分析型环境(决策支持系统环境)以及在这种环境中的数据构造。主要内容包括数据仓库的设计与建造步骤，传统系统到数据仓库的迁移，数据仓库的数据粒度、数据分割、元数据管理、外部数据与非结构化数据，分布式数据仓库、高级管理人员信息系统和数据仓库的设计评审等。 本书主要是面向数据仓库的设计、开发和管理人员，以及构造和使用现代信息系统的人员，也适于信息处理方面的高校师生和从事传统数据库系统技术工作的人阅读。 目录： 目录 译者序 审、译者简介 前言 第1章 决策支持系统的发展 1 1.1 演化 1 1.2 直接存取存储设备的产生 2 1.3 个人计算机/第四代编程语言技术 3 1.4 进入抽取程序 3 1.5 蜘蛛网 4 1.6 自然演化体系结构的问题 5 1.6.1 数据缺乏可信性 5 1.6.2 生产率问题 8 1.6.3 从数据到信息 10 1.6.4 方法的变迁 11 1.7 体系结构设计环境 12 1.7.1 体系结构设计环境的层次 13 1.7.2 集成 14 1.8 用户是谁 15 1.9 开发生命周期 15 1.10 硬件利用模式 16 1.11 建立重建工程的舞台 16 1.12 监控数据仓库环境 17 1.13 小结 19 第2章 数据仓库环境 20 2.1 数据仓库的结构 22 2.2 面向主题 23 2.3 第1天到第n天的现象 26 2.4 粒度 28 2.4.1 粒度的一个例子 29 2.4.2 粒度的双重级别 31 2.5 分割问题 34 2.6 样本数据库 34 2.7 数据分割 35 2.8 数据仓库中的数据组织 37 2.9 数据仓库—标准手册 41 2.10 审计和数据仓库 41 2.11 成本合理性 41 2.12 清理仓库数据 42 2.13 报表和体系结构设计环境 42 2.14 机遇性的操作型窗口 43 2.15 小结 44 第3章 设计数据仓库 45 3.1 从操作型数据开始 45 3.2 数据/过程模型和体系结构设计环境 49 3.3 数据仓库和数据模型 50 3.3.1 数据模型 52 3.3.2 中间层数据模型 54 3.3.3 物理数据模型 58 3.4 数据模型和反复开发 59 3.5 规范化/反规范化 60 3.6 数据仓库中的快照 65 3.7 元数据 66 3.8 数据仓库中的管理参照表 66 3.9 数据周期 67 3.10 转换和集成的复杂性 70 3.11 触发数据仓库记录 71 3.11.1 事件 72 3.11.2 快照的构成 72 3.11.3 一些例子 72 3.12 简要记录 73 3.13 管理大量数据 74 3.14 创建多个简要记录 75 3.15 从数据仓库环境到操作型环境 75 3.16 正常处理 75 3.17 数据仓库数据的直接访问 76 3.18 数据仓库数据的间接访问 76 3.18.1 航空公司的佣金计算系统 76 3.18.2 零售个性化系统 78 3.18.3 信用审核 80 3.19 数据仓库数据的间接利用 82 3.20 星型连接 83 3.21 小结 86 第4章 数据仓库中的粒度 87 4.1 粗略估算 87 4.2 粒度划分过程的输入 88 4.3 双重或单一的粒度？ 88 4.4 确定粒度的级别 89 4.5 一些反馈循环技巧 90 4.6 粒度的级别—以银行环境为例 90 4.7 小结 95 第5章 数据仓库和技术 96 5.1 管理大量数据 96 5.2 管理多介质 97 5.3 索引/监视数据 97 5.4 多种技术的接口 97 5.5 程序员/设计者对数据存放位置的控制 98 5.6 数据的并行存储/管理 99 5.7 元数据管理 99 5.8 语言接口 99 5.9 数据的高效装入 99 5.10 高效索引的利用 100 5.11 数据压缩 101 5.12 复合键码 101 5.13 变长数据 101 5.14 加锁管理 102 5.15 单独索引处理 102 5.16

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