kettle数据同步

        Kettle是一个强大的数据集成工具，可以用来实现各种数据同步的需求。以下是一些常见的Kettle数据同步的实现方法：

  1. 数据库之间的同步：使用Kettle中的数据库连接组件，可以连接多个不同的数据库，并通过数据抽取、转换和加载步骤实现数据同步。

  2. 文件之间的同步：Kettle可以读取和写入各种类型的文件，包括CSV、Excel、JSON和XML等格式。因此，可以通过读取源文件、转换数据格式，并将其写入目标文件来实现数据同步。

  3. 消息队列之间的同步：Kettle支持多种消息队列协议，如AMQP、Kafka和RabbitMQ等。使用这些协议，可以轻松地实现消息队列之间的数据同步。

  4. 云端数据之间的同步：Kettle可以连接各种主流的云数据库，如AWS、Google Cloud和Microsoft Azure等。使用这些组件，可以轻松地将数据在云端进行同步。

  5. ERP系统之间的同步：Kettle可以与各种ERP系统进行集成，如SAP、Oracle EBS和Microsoft Dynamics等。通过连接这些系统，可以实现ERP数据之间的同步。

         闲话休提，今天笔者来谈谈这个工具的利弊。笔者曾经做过一个项目，将一些数据从Oracle数据库中同步更新到PostgreSQL中，每天晚上凌晨1点开始同步，至凌晨5点前结束。但是这个项目的数据由于比较混乱，所以每一次都是需要全量更新，更新的数据量有3000万条左右。在最初的时候发现每一个星期总会出现1~2次更新失败。而一旦失败，就会在应用系统中体现出来，客户必然会联系笔者单位，附加一些语言伤害。

       

                                                                图1 kettle数据同步

                                                             图2 数据同步过程

        笔者采用了2个批处理的命令分2个时段同步数据。从事后的log日志里面可以经常看到这样的 失败原因。

       这个原因笔者分析，是因为同步的时间过长。在此期间，Oracle数据库中的数据又发生了变化，真的不好处理。后来，又通过增加线程，将串行改为并行的方式，时间上有所减少，但是依然会出现问题。后来，又尝试改为事务，同步时间更长了，而且更容易出错了。

        截止目前数据同步还是没有办法通过此方法自动同步。当然主要原因笔者也进行了分析：

1.Oracle服务器数据限流导致速度慢。

2.kettle工具同步速度不快。

3.全量更新数据风险大，由于客户数据混乱不得已为之。

         因此，笔者认为，在进行数据同步的时候，工具只是其中一方面，还需要考虑其他的环境问题。事实上，如果系统数据设计完善完全可以才用增量更新的方式，更安全保险进行数据同步，那样就不会发生上述问题。

        笔者此文权当抛砖引玉，希望与其他开发者加强交流，互相学习进步。