数据仓库，纯开源 ETL 清洗、调度技术方案，高效稳定

随着大数据的发展，BI 应用越来越广泛，中小型 BI 项目，如何选型 ETL 技术困惑着众多程序猿。本文主讲技术干货，利用开源技术快速搭建高效稳定 ETL 平台。本文对于 ETL 原理及数据库仓库层次结构，不做具体描述，专谈技术。

本文主要分享以下内容：

1. Kettle 如何做数据清洗，清洗规则脚本过多如何规划，清洗规则脚本如何跨平台跨数据库。
2. 解决 Kettle（Pan 、 Kitchen）执行效率慢，占用大量内存问题；本文中采用 Kettle 内部 API 接口调用，支持高并发。
3. 开源任务调度平台选型，自动化管理任务，任务执行结果报表，任务可视化定时策略选择器（失败重新执行、失败发送邮件短信），多节点服务器执行。
4. 任务调度平台集成 ETL（KTR、 KJB）执行日志。

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