PDI最佳理论etl开发必备手册

PentahoKettle处理方案：使用PDI构建开源ETL处理方案MattCasters,RolandBouman,JosvanDongen等著，初建军，蔡雪梅译仅用于学习使用，不得用于商业用途，如有侵权，请告知

1.ETL的定义：是数据抽取(Extract)、转换(Transform)、清洗(Cleansing)、装载(Load)的过程。
是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去；
2.常用的ETL工具：次要有三大主流工具，分别是Ascential公司的Datastage、Informatica公司的Powercenter、NCRTeradata公司的ETLAutomation.还有其他开源工具，如PDI(Kettle)等。

Pentaho数据集成Pentaho数据集成（ETL）又名Kettle项目结构程序集：项目分发归档文件在此模块下生成核心：核心实现dbdialog：“数据库”对话框ui：用户界面引擎：PDI引擎engine-ext：PDI引擎扩展PDI核心插件集成：集成测试如何建造PentahoDataIntegration使用maven框架。
构建项目的先决条件：Maven，版本3+JavaJDK1.8/.m2目录中的这个建立它这是一个maven项目，要使用以下命令进行构建$mvncleaninstall（可选）您可以指定-Drelease以触发混淆和/或丑化（根据需要）（可选）您可以指定-Dmaven.test.skip=true跳过测试（即便您不应该知道）构建结果将是位于target的Pentaho软件包。
运行测试单元

Kettle是一种开源的ETL处理方案，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。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。