摘要：隨著大數據技術的日益成熟，數據處理技術已經成為信息科學領域的重點研究方向。在高等學校教育領域中，各類教學、科研、管理、服務等活動產生了大量的數據，這些大規(guī)模數據已成為高校教育的重要數據資產。如何有效地處理和整合這些數據，為高校師生提供服務和為管理者提供決策，是目前各高校在數據治理過程中需要解決的問題。Kettle作為一款開源的ETL工具，被廣泛應用于數據抽取、數據轉換、數據加載等任務中，用來實現異構數據源的整合，在高校大數據處理中具有非常重要的應用價值。本文先對Kettle作簡單闡述，并通過具體的案例分析展現其實用性，從而在技術層面解決高校智慧校園建設過程中產生的數據孤島問題，實現數據互聯互通。

關鍵詞：Kettle；ETL工具；高校大數據處理；數據集成；數據交換

引言

教育信息化作為國家信息化的重要組成部分，各高校在《教育信息化2.0行動計劃》[1]的指導下，都在加快推進信息化建設，進行教育數字化轉型。然而，高校在數字化校園建設初期，由于缺乏統(tǒng)一規(guī)劃，各業(yè)務信息系統(tǒng)之間采用不同的數據庫和不同的數據標準，造成數據無法實現共享，形成數據孤島。為解決異構數據源問題，使各業(yè)務系統(tǒng)之間實現數據共享，需要對各種數據進行整合處理和數據交換，以達到數據治理的目的。本文以廣州工商學院數據交換平臺作為Kettle的應用案例進行研究，通過分析kettle的架構和核心技術，探索其在高校應用場景的實際效果，解決智慧校園建設過程中存在的數據孤島問題。

1. Kettle技術介紹

1.1 Kettle技術概況

ETL（Extract-Transform-Load）作為經典的數據集成技術[2]，用于描述將數據從來源經過抽取、轉換、加載到目的端的過程，在大數據處理中發(fā)揮著重要作用。Kettle作為一種ETL工具USiDNBWo0XRfL7iCnW3LqpvfF/rbNstL46h4nelusuE=，由于其開源的特性，一經問世就迅速吸引眾多開發(fā)者的關注，并在開源社區(qū)的共同努力下不斷完善，已經從簡單的ETL工具發(fā)展成為一個全面的數據處理平臺。目前Kettle仍在現代大數據和實時數據處理中不斷演進和優(yōu)化，能夠支持復雜的數據流設計、大規(guī)模數據并行處理等功能。

1.2 Kettle在數據處理中的地位

在大數據處理領域，Kettle以友好的用戶操作圖形界面、豐富的插件支持、眾多異構數據源的接入支持，以及高效的數據并行處理能力，能夠非常出色地處理不同數據源的結構化、半結構化、非結構化數據，包括但不限于Oracle、Mysql、SQL Server、XML、EXCEL、JSON等類型數據源，在數據處理中占據重要地位。除此以外，由于Kettle的跨平臺特性，使其能夠在常見的Linux、Unix、Windows等多種操作系統(tǒng)中運行，增強了其在數據處理項目中的靈活性和可移植性。

1.3 Kettle與其他ETL的對比

目前，常用的ETL工具有IBM Datastage、InforMactica PowerCentre、Microsoft SQL Server Integration Services等[3]，這些工具雖然技術成熟且有技術支持和專業(yè)的售后服務，但對于普通高校來說，其昂貴的價格是最大的缺點。而Kettle是開源的產品，有強大的開源社區(qū)支持，相關技術資料也比較完善，在成本效益方面具有顯著的特點，各高校在數據處理項目中可以優(yōu)先考慮使用Kettle。

2. Kettle核心技術

2.1 Kettle架構

Kettle架構可以劃分為三層，即核心引擎層、開發(fā)層、擴展層，三個層次共同協作，為數據處理提供強大的支持。最底層是核心引擎層，負責處理數據的抽取、轉換、加載，以及元數據的管理，其相關的jar文件位于lib目錄下，為上層提供強大的支撐；中間層是開發(fā)層，主要通過Spoon客戶端進行操作，在使用Kettle進行數據集成時，大部分時間就是在這一層進行設計、調試、運行轉換和作業(yè)操作，是進行數據交換規(guī)則設計的最重要步驟；最上層是擴展層，為開發(fā)者提供了豐富的擴展接口和工具，支持自定義開發(fā)，以滿足特定需求。

2.2 轉換與作業(yè)兩大核心組件[4]

Kettle的轉換組件是一個有向無環(huán)圖，用于描述數據在各個步驟之間的流向和處理過程，是處理數據流的核心組件，包含一系列步驟，每個步驟執(zhí)行特定的操作，如讀取數據庫中的數據、讀取文件、過濾記錄、比較數據和合并數據等。作業(yè)組件是一種總控流程，用于管理和協調多個轉換和其他作業(yè)的執(zhí)行，能夠按照順序或條件觸發(fā)執(zhí)行一系列操作，以適應不同的業(yè)務需求。

2.3 步驟與跳躍機制

在轉換中，步驟是數據處理的基本單元，每個步驟都有輸入和輸出，并執(zhí)行一系列的數據處理操作，如數據清洗、數據合并比較、格式轉換等。跳躍機制則允許數據跳過某些步驟直接傳遞到后續(xù)步驟，根據業(yè)務需求選擇不同的步驟執(zhí)行。

3. 高校大數據處理的必要性研究

3.1 研究背景

高校的信息化建設是教育信息化的重要組成部分，高校作為教學和科研的重要場所，隨著各業(yè)務的不斷發(fā)展，已經擁有大量的教學、科研、管理數據。這些數據蘊含著巨大的價值，如何有效地處理和利用這些數據，為高校師生提供個性化服務和為管理者提供數據分析與決策，目前已經成為各高校數字化轉型需要解決的問題。

3.2 研究意義

通過高校大數據的處理與分析，不僅可以優(yōu)化教學資源配置，提高教學質量和科研工作的效率，還可以為學生提供更加個性化的教育服務。通過深入研究Kettle在高校大數據處理中的應用，可以為高校提供一套有效的數據處理方案，促進高校信息化建設。

3.3 研究內容

通過深入探討Kettle技術在高校大數據處理中的應用，探索其在高校場景下的實際應用效果，包括但不限于師生基礎數據、學?；A數據、教學數據等多種場景的數據處理為案例，將分布在不同系統(tǒng)的高校數據進行有效整合，可以提高數據的一致性和數據的共享性。

4. Kettle在高校數據處理中的應用案例

本文以廣州工商學院數據交換平臺為應用案例，利用Kettle工具，將人力資源管理系統(tǒng)中的教職工數據同步至學校的數據中心共享數據庫，達到兩個數據庫的教職工數據一致，并利用學校自主研發(fā)的任務調度平臺，每天晚上12點進行數據同步，實現數據自動更新的效果。

4.1 設計數據轉換流程

利用Kettle的Spoon客戶端進行數據轉換設計，根據具體的業(yè)務數據處理要求，使用Kettle工具中提供的輸入、轉換、流程、輸出等控件進行設計，將人力資源數據庫中的教職工數據同步至數據中心的共享數據庫中。教職工數據轉換流程設計界面如圖1所示。

4.2 數據轉換流程設計操作步驟

4.2.1 數據庫連接

數據庫連接是指在Kettle的DB連接功能里面，分別創(chuàng)建數據來源端的數據庫訪問和數據目標端的數據訪問連接，用于在表輸入或表輸出等步驟獲得數據或插入與更新數據。在本案例中，需要創(chuàng)建人力資源管理系統(tǒng)數據庫和共享數據庫的連接，根據數據庫的類型分別創(chuàng)建SQL Server數據庫連接和Oracle數據庫連接。

4.2.2 數據抽取[5]

數據抽取是指在轉換流程的開始節(jié)點根據不同的數據源類型，包括但不限于表輸入、Excel輸入、XML輸入、文本文件輸入等輸入控件，獲取源頭數據或目標數據。在本案例中，人力資源管理系統(tǒng)的教職工數據表（V_JZG）作為轉換流程的數據源，而共享數據庫的教職工數據表（JG_JZGJBSJ）作為轉換流程的目標數據，需要同步更新。

4.2.3 數據轉換

在數據轉換步驟，可根據實際需要對前一步驟的數據抽取獲得的數據進行處理，包括但不限于字段選擇、值映射、去重復記錄、增加常量、修改數據類型[6]等多種數據轉換操作。在本案例中，需要進行字段選擇，并對V_JZG和JG_JZGJBSJ兩個表中的字段進行一一對應，修改V_JZG表中的數據類型，使其與JG_JZGJBSJ表的數據類型一致。經過這樣的操作后，方可進行合并記錄的操作，進行數據比對。

4.2.4 數據流向

在每一個步驟節(jié)點上，都會對數據進行相關的數據處理操作，在每一個步驟節(jié)點之間需要用箭頭連接起來，表示數據的流向，這樣可以起到承上啟下的作用。如圖1流程圖上的箭頭方向。

4.2.5 數據加載

數據經過前面一系列的抽取、轉換、清洗等操作后，得到的數據是符合入庫標準的，這時需要將數據加載到目標數據倉庫，通過“插入/更新”控件將數據同步到目標庫中。在本案例中，以ID作為唯一標識，對共享數據庫中的教職工數據表進行插入或更新。若ID不存在，則進行插入操作；若ID存在，則進行更新操作，對不需要同步更新的字段可根據實際需要進行不更新操作，只需將更新標識設置為N。

4.2.6 運行或調試轉換流程

至此，數據轉換流程已經設計完畢，可點擊流程圖左上角的三角箭頭進行手動運行，觀察其數據處理是否達到預期效果。

4.3 任務調度平臺相關設置

4.3.1 設置調度策略

由于Kettle目前沒有調度功能，而使用操作系統(tǒng)自帶的調度功能又不夠友好，因此，學校自主研發(fā)了一套任務調度平臺，該平臺提供定時策略、轉換管理、作業(yè)管理、監(jiān)控管理等與調度任務相關的功能。在本案例中，通過對教職工數據轉換流程的調度策略設置，規(guī)定每晚12點啟動執(zhí)行，完成對Kettle轉換任務的執(zhí)行調度。

4.3.2 監(jiān)控任務執(zhí)行狀態(tài)和執(zhí)行結果

由于轉換任務是自動執(zhí)行、無人操控的，不能立即監(jiān)控到執(zhí)行情況，因此，學校的任務調度平臺除了調度功能外，還能對所有任務策略的執(zhí)行情況進行記錄，記載每一條任務調度的詳細情況，以便管理員能及時發(fā)現問題，并進行相關處理。

結語

本文對ETL工具Kettle的核心技術進行了深入探討，對高校大數據處理必要性進行分析，通過對廣州工商學院數據交換平臺Kettle應用案例的分析和研究，進一步證實了Kettle在數據處理方面有著廣泛的應用，包括數據抽取、數據轉換、數據加載等，同時，在處理異構數據源、數據整合等方面也有著出色的表現，打破了各應用系統(tǒng)之間的數據壁壘，為高校大數據處理提供整合方案，實現了高校大數據的互聯互通。

參考文獻：

[1]教育部關于印發(fā)《教育信息化2.0行動計劃》的通知（教技〔2018〕6號）[A/OL].（2018-04-18）[2024-07-28].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201804/t20180425_334188.html.

[2]王天舉，許丹亞，尹文志，等.基于Kettle的鐵路數據接入的設計與實現[J].無線互聯科技，2023，20（8）：79-82.

[3]朱利哲，孔鵬.基于Kettle的異構數據集成系統(tǒng)[J].傳感器世界，2023，29（3）：29-33.

[4]韋亞軍，張文文，李冬青.基于Kettle的數據轉換同步方法研究[J].軟件導刊，2022，21（8）：126-131.

[5]薛鵬飛.Kettle在高校數據中心對接集成中的應用與研究[J].信息記錄材料，2021，22（8）：177-179.

[6]唐紫珺，蔣亮.基于Kettle的數據預處理應用[J].信息技術與信息化，2021（8）：128-130.

作者簡介：徐紹銅，本科，高級工程師，394328136@qq.com，研究方向：教育信息化、計算機應用。