1         ETL入门

1.1   OLTP和数据仓库对比

1.2   ETL是什么

1.2.1          ETL解决方案的演化过程

1.2.2          ETL基本构成

1.3   ETL、ELT和EII

1.3.1          ETL

1.3.2          EII：虚拟数据整合

1.4   数据整合面临的挑战

1.4.1          方法论：敏捷BI

1.4.2          ETL设计

1.4.3          获取数据

1.4.4          数据质量

1.5   ETL工具的功能

1.5.1          链接

1.5.2          独立平台

1.5.3          数据规模

1.5.4          设计灵活性

1.5.5          复用性

1.5.6          扩展性

1.5.7          数据转换

1.5.8          测试和调试

1.5.9          血统和影响分析

1.5.10      日志和审计

1.6   小结

2         Kettle基本概念

2.1   设计原则

2.2   Kettle涉及模块

2.2.1          转换

2.2.2          作业

2.2.3          转换或作业的元数据

2.2.4          数据库连接

2.2.5          工具

2.2.6          资源库

2.2.7          虚拟文件系统

2.3   参数和变量

2.3.1          定义变量

2.3.2          明明参数

2.3.3          使用变量

2.4   可视化编程

2.4.1          开始

2.4.2          创建新的步骤

2.4.3          放在一起

2.5   小洁

3         安装和配置

3.1   Kettle软件概览

3.1.1          集成开发环境：Spoon

3.1.2          命令行启动：Kitchen和Pan

3.1.3          作业服务器：Carte

3.1.4          Enar.bat和encr.sh

3.2   安装

3.2.1          Java环境

3.2.2          安装Kettle

3.3   配置

3.3.1          配置文件和.Kettle目录

3.3.2          用于启动Kettle的Shell脚本

3.3.3          管理JDBC驱动

3.4   小结

4         ETL示例解决方案——SaKila

4.1   Sakila

4.1.1          Sakila示例数据库

4.1.2          租赁业务的星型模型

4.2   预备知识和一些基础的Spoon技巧

4.2.1          安装ETL解决方案

4.2.2          Spoon使用

4.3   ETL实例解决方案

4.3.1          生成静态维度

4.3.2          循环加载

4.4   小结

第二部分：ETL

5         ETL子系统

5.1   34种子系统介绍

5.1.1          抽取

5.1.2          清洗和更正数据

5.1.3          数据发布

5.1.4          管理ETL环境

5.2   小结

6         数据抽取

6.1   Kettle数据抽取概览

6.1.1          文件抽取

6.1.2          数据库抽取

6.1.3          Web数据抽取

6.1.4          基于流的和实时的抽取

6.2   处理ERP和CRM系统

6.2.1          ERP挑战

6.2.2          Kettle  ERP插件

6.2.3          处理SAP数据

6.2.4          ERP和CDC问题

6.3   数据剖析

6.4   CDC:变更数据捕获

6.4.1          基于源数据的CDC

6.4.2          基于触发器的CDC

6.4.3          基于快照的CDC

6.4.4          基于日志的CDC

6.4.5          哪个CDC方案更适合你

6.5   发布数据

6.6   小结

7         清洗和校检

7.1   数据清洗

7.1.1          数据清洗步骤

7.1.2          使用参照表

7.1.3          数据校验

7.2   错误处理

7.2.1          处理过程错误

7.2.2          转换错误

7.2.3          处理数据（校验）错误

7.3   审计数据和过程质量

7.4   数据排重

7.4.1          去除完成重复的数据

7.4.2          不完全重复问题

7.4.3          设计排查重复记录的转换

7.5   脚本

7.5.1          公式

7.5.2          Java脚本

7.5.3          用户自定义Java表达式

7.5.4          正则表达式

7.6   小结

8         处理维度表

8.1   管理各种键

8.1.1          管理业务键

8.1.2          生成代理键

8.2   加载难度表

8.2.1          雪花维度表

8.2.2          星型维度表

8.3   缓慢变更维度

8.3.1          缓慢变更维类型

8.3.2          类型1的缓慢变更维

8.3.3          类型2的缓慢变更维

8.3.4          其他类型的缓慢变更维

8.4   更多维度

8.4.1          生成维（Generated Dimensions）

8.4.2          杂项维度（Junk Dimensions）

8.4.3          递归层次

8.5   小结

9         加载事实表

9.1   批量加载

9.1.1          STDIN和FIFO

9.1.2          Kettle批量加载

9.1.3          批量加载一般要考虑的问题

9.2   维度查询

9.2.1          维护参照完整性

9.2.2          代理键管道

9.2.3          迟到数据

9.3   处理事实表

9.3.1          周期快照和累积快照

9.3.2          面向状态的事实表

9.3.3          加载周期快照表

9.3.4          加载累积快照表

9.3.5          加载面向状态事实表

9.3.6          加载聚集表

9.4   小结

10     处理OLAP数据

10.1     OLAP的价值和挑战

10.1.1      OLAP存储类型

10.1.2      OLAP在系统中的位置

10.1.3      Kettle OLAP选项

10.2     Mondrian

10.3     XML/A服务器

10.4     Palo

10.4.1      建立Palo连接

10.4.2      Palo架构

10.4.3      读Palo数据

10.4.4      写Palo数据

10.5     小结

第三部分：管理和部署

11     ETL开发生命期

11.1     解决方案设计

11.1.1      好习惯和坏习惯

11.1.2      ETL流设计

11.1.3      可重用性和可维护性

11.2     敏捷开发

11.3     测试和调试

11.3.1      测试活动

11.3.2      ETL测试

11.3.3      调试

11.4     解决方案文档化

11.4.1      为什么实际情况下文档很少

11.4.2      Kettle的文档功能

11.4.3      生成文档

11.5     小结

12     调度和监控

12.1     调度

12.1.1      操作系统调度

12.1.2      使用Pentaho内置的调度程序

12.2     监控

12.2.1      日志

12.2.2      邮件通知

12.3     小结

13     版本和移植

13.1     版本控制系统

13.1.1      基于文件的版本控制系统

13.1.2      内容管理系统

13.2     Kettle元数据

13.2.1      Kettle XML元数据

13.2.2      Kettle资源库元数据

13.3     管理资源库

13.3.1      导出和导入元数据

13.3.2      资源库升级

13.4     版本移植系统

13.4.1      管理XML文件

13.4.2      管理资源库

13.4.3      解决方案参数化

13.5     小结

14     血统和审计

14.1     批量血统抽取

14.2     血统

14.2.1      血统信息

14.2.2      影响分析信息

14.3     日志和操作元数据

14.3.1      日志基础

14.3.2      日志架构

14.3.3      日志表

14.4     小结

第四部分：性能和扩展性

15     性能调优

15.1     转换性能：找到最弱的连接

15.1.1      通过简化找到性能瓶颈

15.1.2      通过度量值找到性能瓶颈

15.1.3      复制数据行

15.2     提高性能转换

15.2.1      提高读文本文件的性能

15.2.2      写文本文件时使用延迟转换

15.2.3      提高数据库性能

15.2.4      数据排序

15.2.5      减少CPU消耗

15.3     提高作业性能

15.3.1      作业里的循环

15.3.2      数据库连接池

15.4     小结

16     并行、集群和分区

16.1     多线程

16.1.1      数据行分发

16.1.2      记录行合并

16.1.3      记录行再分发

16.1.4      数据流水线

16.1.5      多线程的问题

16.1.6      作业中的并行执行

16.2     使用Carte子服务器

16.2.1      配置文件

16.2.2      定义子服务器

16.2.3      远程执行

16.2.4      监视子服务器

16.2.5      Carte安全

16.2.6      服务

16.3     集群转换

16.3.1      定义一个集群模式

16.3.2      设计集群转换

16.3.3      执行和监控

16.3.4      元数据转换

16.4     分区

16.4.1      定义分区模式

16.4.2      分区的目标

16.4.3      实现分区

16.4.4      内部变量

16.4.5      数据库分区

16.4.6      集群转换中的分区

16.5     小结

17     云计算中的动态集群

17.1     动态集群

17.1.1      建立动态集群

17.1.2      使用动态集群

17.2     云计算

17.3     EC2

17.3.1      如何使用EC2

17.3.2      成本

17.3.3      自定义AMI

17.3.4      打包新AMI

17.3.5      中止AMI

17.3.6      运行主节点

17.3.7      运行子节点

17.3.8      使用EC2集群

17.3.9      监控

17.3.10   轻量原则和持久性

17.4     小结

18     实时数据的集合

18.1     实时ETL介绍

18.1.1      实时处理面临的挑战

18.1.2      需求

18.2     基于流的转换

18.2.1      一个基于流的转换实例

18.2.2      调试

18.2.3      第三方软件和实时整合

18.2.4      Java消息服务

18.3     小结

第五部分：高级主题

19     Data Vault管理

19.1     Data Vault模型介绍

19.2     你是否需要Data Vault

19.3     Data Vault组成部分

19.3.1      中心表

19.3.2      链接表

19.3.3      附属表

19.3.4      Data Vault特点

19.3.5      构建Data Vault模型

19.4     将Sakila的例子转换成Data Vault模型

19.4.1      Sakila 中心表

19.4.2      Sakila 链接表

19.4.3      Sakila 附属表

19.5     加载Data Vault模型：简单的ETL解决方案

19.5.1      安装Sakila Data Vault

19.5.2      安装ETL方案

19.5.3      创建一个数据库账户

19.5.4      ETL解决方案的例子

19.5.5      加载Data Vault表

19.6     从Data Vault模型更新到数据集市

19.6.1      ETL解决方案例子

19.6.2      dim_actor转换

19.6.3      dim_customer转换

19.6.4      dim_film转换

19.6.5      dim_film_actor_birdge转换

19.6.6      fact_rental转换

19.6.7      加载星型模型里的所的表

19.7     小结

20     处理复杂数据格式

20.1     非关系型和非表格型的数据格式

20.2     非结构化的表格型数据

20.2.1      多处理值字段

20.2.2      处理重复的字段组

20.3     半结构化的和非结构化的数据

20.4     键/值对

20.5     小结

21     Web Service

21.1     Web页面和Web Service

21.2     数据格式

21.2.1      XML

21.2.2      HTML

21.2.3      JavaScript Object Notation

21.3     XML例子

21.3.1      XML例子

21.3.2      从XML中抽取数据

21.3.3      生成XML文档

21.4     SOAP例子

21.4.1      使用”Web服务查询”步骤

21.4.2      直接访问SOAP服务

21.5     JSON例子

21.5.1      Freebase项目

21.5.2      使用Kettle抽取Freebase数据

21.6     RSS

21.6.1      RSS结构

21.6.2      kettle对RSS的支持

21.7     小结

22     Kettle集成

22.1     Kettle API

22.1.1      LGPL协议

22.1.2      Kettle  Java  API

22.2     执行存在的转换和作业

22.2.1      执行一个转换

22.2.2      执行一个作业

22.3     应用程序中嵌入Kettle

22.3.1      Pentaho报表

22.3.2      把数据放到转换里

22.3.3      动态转换

22.3.4      动态模版

22.3.5      动态作业

22.3.6      在Kettle里执行动态ETL

22.3.7      Result

22.3.8      替换元数据

22.4     OEM版本和二次发布版本

22.4.1      创建PDI的OEM版本

22.4.2      Kettle的二次布（Forking）

22.5     小结

23     扩展Kettle

23.1     插件架构

23.1.1      插件类型

23.1.2      架构

23.1.3      前提

23.2     转换步骤架构

23.2.1      StempMetaInterface

23.2.2      StepDataInterface

23.2.3      StepDialoginterface

23.2.4      StepInterface

23.3     用户自定义Java类步骤

23.3.1      传递元数据

23.3.2      访问输入和字段

23.3.3      代码片段

23.3.4      例子

23.4     作业项插件

23.4.1      JobEntryInterface

23.4.2      JobEntryDialogInterface

23.5     分区插件

23.6     资源库插件

23.7     数据类型插件

23.8     小结

附录A　Kettle生态群

附录B　Kettle企业版特性

附录C　内置的变量和属性参考