ETL是Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、清洗转换（transform）、加载（load）至目的端的过程；目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。

ETL这个概念经常作为数据仓库技术来使用，但其对象并不限于数据仓库，ETL是BI（商业智能）项目重要的一个环节，在整个数据仓库的构建中，ETL工作占整个工作的50%-70%。

2003年，一位名叫Matt的作者开发了Kettle，从Kettle版本2.2开始进入了开源领域。
2006年，Kettle加入了开源的BI组织Pentaho, 正式命名为PDI（Pentaho Data Integration），Kettle是PDI以前的名称，Kettle是水壶的意思，表达了数据流的含义。
 2017年，PDI（Kettle）被（日立集团下的公司）收购。

PDI（Kettle）是一款ETL工具，可以做一些简单或复杂的数据抽取、质量检测、数据清洗、数据转换、数据过滤等数据处理。可以说凡是有数据整合、转换、迁移的场景都可以使用PDI，他代替了完成数据转换任务的手工编码，降低了开发难度。

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