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这篇文章给大家介绍如何进行Kettle的数据同步，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
之前的业务需求是实现数据的增量同步，具体描述为：新增数据插入，变化数据更新，我使用输出中的插入更新即可。
现在业务提出新的需求：除前面描述外，还要实现源表数据删除时，目标表数据同样删除。
虽然我极其不推荐这样做，原因有三：
(1)数据库不应该真正存在delete操作，如果确实要删除一条数据的话，理论上应该在数据库中设置标志位，执行update，不向前端业务显示，但数据仍存在数据库中，便于追溯和回退；
(2)ETL实现删除数据的操作，一旦出现问题，很难查找和解释原因,容易出现互相扯皮和推诿现象；
(3)我需要重新开发ETL。虽然个人难以接受，奈何业务需求是天，我也得硬着头皮去完成，之后可能发生的事情，只能“走一步看一步”，听天由命了。记录关键过程如下：
1.转换的核心对象共4个，包括2个输入、1个合并记录和1个数据同步
【表输入在输入中找：合并记录在链接中；数据同步在输出中】分别设置源数据和目标数据，其中记录数量限制为0就是全部同步。
2.合并记录设置，要注意旧数据源是要同步的数据，也就是目标数据；新数据是来源数据，也就是被同步的数据。标志字段随便起名即可（要符合命名规范）。匹配的关键字段最好是主键（唯一值勉强也行），数据字段是要同步的列（注意，一定要包括关键字段，否则目标数据该列就是空值，千万注意！！）。如下图：
3.合并完成后，标志字段的值有4种，分别是：
“Identical” : 关键字段在新旧数据源中都存在，且域值相同
“changed” : 关键字段在新旧数据源中都存在，但域值不同
“new” : 旧数据源中没有找到该关键字段
“deleted”: 新数据源中没有找到关键字段
则数据同步的配置需要注意以下几点：
(1) 不论是查询的关键字，还是更新字段，都要把标志字段去掉（注意，去掉标志字段！）；其他字段根据业务需求，进行设置；
(2) 高级标签中的规则要定义好，否则会报“It was not possible to find operation field [null] in the input stream!”错误。
4.根据需要是定时操作，还是手工操作，如果定时的话，重新建个作业，设定开始相关的配置即可。
另外需要强调一下，如果源数据和目标数据字段不一样的话，来源数据可以用as来改变列名，并一定注意名称和列顺序一致。
关于如何进行Kettle的数据同步就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。