大数据技术中，数据清洗的前期过程可简单地认为就是ETL的过程。ETL（Extract-Transform-Load）负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层，进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，作为联机分析处理、数据挖掘提供决策支持的数据。在整个数据仓库的构建中，ETL工作占整个工作的50%～70%，是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取所需的数据，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。本节介绍一款开源的ETL工具—Kettle。
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Kettle介绍
作者：云创智学|发布时间：2022-05-17 13:35:20.0|来源：云创智学
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