Kettle（Pentaho Data Integration）是一种强大的开源ETL（提取、转换、加载）工具，它能够帮助用户高效地处理和整合数据。社区版（pdi-ce-10.2.0.0）意味着这个版本是免费提供给公众的，不包含企业版中的某些高级特性和技术支持。它适用于那些不需要商业支持的开发者和企业。尽管是社区版，但它提供了与企业版相同的基础功能，包括数据抽取、清洗、转换和加载等核心功能。 Kettle在数据仓库项目中扮演着重要角色，它能够从业务系统中提取数据，然后执行各种转换操作来清洗和格式化数据，最后将其加载到数据仓库中。数据仓库则是一种存储结构，它从多个数据源收集数据，并对这些数据进行整合，以便于进行数据分析和商业智能（BI）报告。 Kettle支持多种数据源，如关系数据库、平面文件、Excel电子表格以及多种数据格式，如CSV、XML和JSON等。它通过可视化界面提供了一个直观的转换设计环境，使得用户可以图形化地创建转换和作业。它还支持编程式的数据转换，并允许使用JavaScript和Groovy脚本来实现高级功能。 此外，Kettle具有良好的性能，支持大数据量的处理，同时具备集群和并行处理的能力。它的元数据管理功能能够追踪数据的整个流转过程，并且可以和其他Pentaho产品无缝集成，如Pentaho报告和分析工具。 Kettle社区版的用户可以通过开源社区获得帮助，并参与到社区中以改进和扩展工具的功能。社区版的发布，使得个人开发者、学生和小型企业都能免费使用到高质量的ETL解决方案，而不必为高昂的商业软件费用而担忧。通过社区版，Kettle建立了一个庞大的用户和开发者网络，这个网络持续推动着Kettle的功能升级和技术进步。 尽管社区版在某些功能上有限制，但它对于大部分数据整合任务来说，已经足够强大。对于需要更高级特性和全天候支持的企业用户，他们可以选择购买企业版以获得更全面的支持服务和额外的高级特性。而对于个人用户和小型企业来说，社区版所提供的功能已经足以应对日常的数据处理和整合工作。 数据仓库的一个关键优势在于它能够帮助企业从历史数据中抽取有用信息，这些信息可以指导企业的决策过程，提高运营效率。通过使用Kettle这样的ETL工具，数据仓库能够高效地收集和整合来自不同业务系统的信息，确保数据的准确性和一致性，从而为数据驱动的决策提供支持。 对于数据仓库的构建和维护，Kettle提供了一套完整的解决方案。它不仅有助于数据的抽取和转换，还能够帮助数据仓库管理员执行复杂的ETL作业调度。Kettle的调度功能允许用户根据特定的时间表或在满足某些条件时自动执行ETL作业，从而实现数据仓库的自动化管理。 Kettle社区版pdi-ce-10.2.0.0对于希望在没有预算压力的情况下实施ETL作业和数据仓库项目的用户来说，是一个极佳的选择。它提供了强大的功能集和灵活性，使得数据整合任务变得更加简单和高效。

标题 "pdi-ce-9.5.0.1-261.zip" 暗示了这是一个关于 Pentaho Data Integration（PDI）的社区版本（CE）的软件包，版本号为9.5.0.1，具体构建版本为261。Pentaho Data Integration，通常称为Kettle，是由Pentaho公司开发的一款开源ETL（提取、转换、加载）工具。它允许用户从各种数据源抽取数据，进行清洗、转换和加载到目标系统中。 在描述中，“pdi-ce-9.5.0.1-261.zip”同样表明这是一个压缩文件，其中包含PDI的特定版本。这个版本可能包含了PDI的全部或部分组件，包括工作台（Kitchen）、服务器（Spoon）、执行引擎（Pan）和调度器（Kitchen）等。 标签 "kettle java" 提示我们PDI是用Java语言编写的，并且与Java环境紧密关联。这意味着它可以在任何支持Java的平台上运行，具备跨平台的特性。Java的使用使得PDI可以利用其丰富的库和强大的功能，同时为开发者提供了一个稳定的开发基础。 在压缩文件“pdi-ce-9.5.0.1-261.zip”的内部，我们可以预期找到以下关键组成部分： 1. **Spoon**：这是PDI的主要图形界面工具，用于设计和编辑ETL作业和转换。它提供了拖放式的用户界面，使得数据集成过程可视化和直观。 2. **Pan**：这是一个命令行工具，用于执行PDI转换。它是批处理执行的核心，适合在无人值守的环境中运行。 3. **Kitchen**：也是命令行工具，用于执行PDI作业。同样适用于自动化任务，如定时调度。 4. **Plugin**：PDI的一个强大特性是其插件生态系统，允许扩展其功能。压缩包中可能包含了各种预装的插件，用于连接不同的数据源、执行特定的数据转换或提供额外的报告和分析功能。 5. **Libraries**：包含必要的JAR文件和其他依赖库，这些是PDI运行所必需的。 6. **Documentation**：可能包括用户手册、API参考、教程等，帮助用户理解和使用PDI。 7. **Examples**：可能包含一些示例作业和转换，帮助新手快速上手。 PDI的使用涉及到的主要知识点包括： - **数据流设计**：理解如何使用步骤（Steps）来定义数据处理流程，如输入、转换、过滤和输出。 - **ETL原理**：学习如何从数据库、文件或其他数据源抽取数据，进行清洗、转换，然后加载到目标系统。 - **变量和参数**：掌握如何使用变量和参数来实现动态配置和重用性。 - **错误处理和日志记录**：理解如何处理数据集成过程中的错误，以及如何设置日志记录以便调试和监控。 - **调度和自动化**：了解如何使用Kitchen和Pan进行作业和转换的调度，实现自动化数据处理。 - **插件开发**：对于高级用户，可以学习如何开发自定义插件，扩展PDI的功能。 "pdi-ce-9.5.0.1-261.zip"是一个完整的PDI社区版软件包，涵盖了ETL过程中所需的全部工具和资源，适用于数据工程师和分析师进行数据集成和转换任务。通过深入学习和实践，用户可以充分利用其功能来满足各种数据处理需求。

springboot+maven项目集成kettle时，所需要的依赖。

kettle9.2下载，亲测可用pdi-ce-9.2.0.0-290

pdi-ce-9.3.0.0-428一键安装启动.7z.001

pdi-ce-9.3.0.0-428一键安装启动.7z.002

标题 "pdi-ce-9.3.0.0-428a安装包-1（kettle）" 提供的信息表明这是一个关于Pentaho Data Integration（PDI）的社区版（CE）9.3.0.0-428a的安装包。Kettle是PDI的别名，它是一个强大的ETL（Extract, Transform, Load）工具，用于数据整合和数据迁移任务。PDI是开源的，由Pentaho公司开发，并被广泛应用于大数据处理和企业级数据仓库构建。 描述中提到"由于文件大小超过1000mb，这里分成两部分上传，下载之后合并成一个文件即可。" 这意味着这个安装包非常大，可能包含了大量的组件、库和资源，以支持各种复杂的数据操作。用户在下载时需要注意，必须获取完整的两个部分，并将它们合并成一个完整的安装文件，才能进行后续的安装步骤。这通常涉及到使用专门的工具或命令行指令来组合分割的文件。 标签 "pdi-ce-9.3.0.0-4" 可能是为了方便区分不同的版本，其中"4"可能是更新或修正的次版本号。用户在安装或升级时，应确保选择与当前系统兼容的版本，以避免兼容性问题。 在"压缩包子文件的文件名称列表"中，只列出了"data-integration1"。这可能表示压缩包内包含了PDI的主要数据集成部分，可能包括工作流（Workflows）、转换（Transformations）、插件（Plugins）以及其他必要的配置文件和依赖库。PDI的工作主要通过可视化界面进行，用户可以创建和编辑工作流和转换，进行数据清洗、转换、加载等操作。 PDI的强大之处在于它的灵活性和可扩展性。它支持多种数据源，如数据库、文件系统、Web服务等，可以处理结构化、半结构化和非结构化的数据。转换和工作流可以通过简单的拖放操作构建，提供了一套丰富的预定义操作，如过滤、聚合、排序、连接等，同时允许用户编写自定义Java代码或者使用JavaScript进行更复杂的数据处理。 在安装PDI后，用户需要配置数据连接、设置环境变量、安装和配置可能需要的额外插件，以便充分利用其功能。在实际应用中，PDI通常与其他工具如Hadoop、Spark、Hive等一起使用，以实现大数据处理和分析的完整流程。此外，PDI还支持调度和监控，可以自动化执行数据处理任务，并提供详细的运行日志和性能报告。 PDI（Kettle）是数据工程师和分析师的重要工具，它提供了全面的数据处理解决方案，适用于各种规模的企业和项目。在使用此9.3.0.0-428a版本时，用户应遵循正确的下载和安装步骤，以确保能够顺利地利用其强大功能。

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pentaho-kettle是开源的etl工具，这个是自编译的kettle9.5版本pdi-ce-9.5.0.1-261，请使用JDK17运行，支持macos m1芯片 win,linux,解压就能用。如果有条件也可以自己编译，具体可以看我的csdn博客，kettle 从9.4 开始大大减少了程序包占用的空间，所以不是编译缺失东西，而是版本新特性

官网下载比较慢，我在这提供以下 kettle 8.0 的资源包。摘要必须大于五十个字，这可咋整，我又写不了五十个字，还是水水字数吧。