kettle和Flink做ETL的区别

Kettle和Flink都可以用于ETL（抽取、转换和加载）处理，但它们有一些不同之处。
Kettle是一款基于图形化界面的ETL工具，可以通过拖放组件的方式来设计和构建ETL流程。它提供了大量的内置组件和步骤，可以用于处理各种数据源和格式。Kettle的优点是易于使用和学习，适合于小型数据处理任务和快速原型开发。但是，当处理大量数据时，Kettle可能会遇到性能问题。
Flink是一款分布式流处理引擎，可以用于实时数据处理和流式ETL。它提供了一个流式编程模型和API，可以处理无限的数据流，并支持事件时间和处理时间语义。Flink的优点是高性能、可伸缩性和容错性，适合于处理大规模数据和复杂的数据处理场景。但是，Flink的学习曲线比较陡峭，需要一定的编程技能和分布式系统经验。
因此，Kettle适合于小型数据处理任务和快速原型开发，而Flink适合于处理大规模数据和复杂的数据处理场景。

 

 

对比维度 Kettle(Pentaho Data Integration) dataspring 备注
处理类型 批处理 流批一体
部署方式 单机部署 分布式部署(高性能、可伸缩性和容错性)
数据规模 几十GB TB级
自定义函数/插件扩展 支持sql脚本 支持python自定义算子/自定义处理器(第三方api接入/输出等)
断点续传 不支持 支持 通过savepoint机制实现
数据实时性 低(配置定时任务等方式实现) 高(秒级)
定时任务支持 支持 支持
语义保证 不支持 支持 通过快照/重试机制支持精确一次/至少一次语义保证
事件时间窗口和水印机制 不支持 支持 "在流处理中，事件时间是事件实际发生的时间戳，而处理时间是事件被处理的时间戳。但是，由于事件在流中的传输可能存在延迟或乱序，所以仅使用处理时间可能无法准确地反映事件的顺序和时间关系。
"

整理的kettle相关的网站地址：https://blog.csdn.net/LG_15011399296/article/details/134525701

github 地址：

https://github.com/pentaho/pentaho-kettle
kettle下载目录：
https://sourceforge/projects/pentaho/files/
kettle9.2下载地址：
https://sourceforge/projects/pentaho/files/Pentaho-9.2/client-tools/pdi-ce-9.2.0.0-290.zip/download
kettle官网：
https://community.hitachivantara.com/home
https://help.hitachivantara.com/Documentation/Pentaho/Data_Integration_and_Analytics/9.5
https://knowledge.hitachivantara.com/
Kettle中文网：http://www.kettle.org.cn/