Nifi 与 Kettle

01 Kettle简介

Kettle是一个开源的ETL（Extract-Transform-Load）工具，可以用于数据集成、数据转换和数据处理等任务。它提供了一组可视化的设计工具，使得用户可以通过简单的拖拽和连接来构建数据流程，并且还支持多种数据源和数据目标，如数据库、文件、Web服务等。Kettle还提供了强大的转换和运行时功能，如数据抽取、字段转换、查询和过滤、数据合并等。此外，Kettle还可以轻松地与其他系统集成，如Hadoop、NoSQL数据存储、数据仓库、BI等。

Kettle已经很强大了，为何还要学习Nifi？

02 Kettle的局限性

Kettle和NiFi都是ETL工具，它们都可以在数据仓库中进行数据提取、转换和加载。虽然它们都具有类似的功能，但在某些方面它们有所不同，并且在某些情况下NiFi会更加适合一些特定的工作场景。以下是Kettle工具的一些局限性：

而NiFi则弥补了Kettle的这些不足之处。具体来说，以下是NiFi的一些特点：

1、流式数据处理：NiFi支持流式数据处理，因此在需要实时处理数据的应用场景中，NiFi是更佳的选择。

2、实时监控和管理：NiFi提供了实时监控和管理工具，能够更好地监控和管理数据处理任务。

3、可扩展性：NiFi是一种面向企业的工具，并且具有良好的可扩展性。NiFi可以处理大量数据，同时也可以在多个节点上并行处理数据。

因此，学习NiFi工具对于那些需要处理实时数据、需要具备可扩展性、以及需要实时监控和管理数据处理任务的人来说是非常有必要的。同时，了解NiFi工具也有助于更好地了解ETL工具的设计思想，从而更好地选择适合自己工作场景的工具。

03 Nifi产品功能简介

数据收集与传输

NiFi能够从多种来源收集和传输数据，包括文件、网络、消息队列、数据库、API等。它能够对已有的数据进行解析和过滤，并把数据传输到指定的目标位置。

实时数****据处理

NiFi能够快速处理实时数据，并支持多种数据处理方式，例如转换、合并、聚合、过滤、加密和解密等。

监控和管理

NiFi提供了一套完整的监控和管理工具，能够实时监控数据流的状态、流程和处理结果。它也提供了灵活的调度功能，能够根据用户的需求自动执行任务。

04 Nifi产品使用场景

企业数据集成

NiFi可以帮助企业对不同来源的数据进行集成和转换，从而实现统一的数据管理和分发。

实时数据处理

NiFi适用于需要进行实时数据处理的应用场景，例如智能家居控制系统、物联网应用、流媒体数据处理等。

高可靠性数据传输

NiFi能够确保数据传输的可靠性和一致性，适用于需要高可靠性数据传输的应用场景，例如金融交易、医疗数据传输等。

05 同类产品对比

与其他同类产品相比，NiFi具有以下特点：

Kettle和Apache NiFi是两款不同的ETL工具，它们的主要区别在于设计思想和使用场景。

名称

设计思想

使用场景

Kettle

Kettle是一款以作业（job）为中心的ETL工具，其设计思想是先配置好数据源、数据目的地、转换步骤等元素，然后把这些元素按照需要的流程连接起来形成一个完整的作业。这样的设计思想使得Kettle适合用于重复性、批量性作业的场景，如数据仓库的构建、数据集成等

Kettle适合处理批量性的数据，如数据仓库的构建、日志数据的转储等。它可以对大批量的数据进行处理和转换，并且支持常见的数据整合操作，如数据清洗、去重、聚合、变换等等。由于Kettle拥有丰富的数据处理组件和数据连接支持，因此可以满足大多数数据整合场景的需求。同时，Kettle在数据质量控制，数据可视化等方面也有良好的支持

NiFi

Apache NiFi是一款基于数据流思想设计的ETL工具，其核心是数据流程（flow）和数据流（stream），即数据以一个个数据流的形式经过一系列数据处理器（Processor）的转换和处理。这样的设计思想使得Apache NiFi适合用于实时、动态、流式的数据处理场景，如IoT数据采集、实时数据分析、事件驱动的数据处理等

Apache NiFi则适用于处理实时、流式数据，例如物联网设备数据的采集、实时日志分析等场景。它有很强的动态适应性，可以灵活地处理各种形式的数据流并提供多种数据处理器，让用户可以根据自己的具体需求进行个性化扩展。同时，Apache NiFi还支持无状态集群、关键字过滤、安全加密等多种特性

综上所述，Kettle适用于批量处理数据，NiFi适用于实时数据流处理。因此，在选择ETL工具时，需要根据所需场景进行选择。如果需要处理批量数据或者需要定期集中处理数据，可以考虑选择Kettle；如果需要处理实时数据流或者需要处理来自分散位置的数据流，可以考虑选择Apache NiFi。