Pentaho vs Apache Hop：選擇最佳 ETL 工具的關鍵考量

背景介紹

在數據驅動的時代，企業對於高效、靈活的資料整合工具需求日益增加。Kettle 和 Apache Hop 作為兩款重要的開源 ETL（Extract，Transform，Load）工具，在資料工程領域扮演著關鍵角色。它們不僅體現了開源社群的創新精神，也反映了資料處理技術的演進趨勢。

Kettle 的起源與發展

Kettle 最初由比利時開發者 Matt Casters 於 2001 年開始開發，並於 2005 年以 LGPL 授權方式開源。2006 年，Kettle 被 Pentaho 收購，並更名為 Pentaho Data Integration（PDI），成為其商業智慧平台的重要組件。2015 年，Hitachi Data Systems 宣布收購 Pentaho，進一步將其整合至自家先進分析基礎軟體中，以強化物聯網（IoT）和大數據分析的市場領導地位。

Apache Hop 的誕生與演進

2019 年，原 Kettle 開發團隊成員啟動了 Apache Hop（Hop Orchestration Platform）專案，作為 Kettle 的分支，旨在重新設計資料整合平台，以適應現代資料工程的需求。Apache Hop 採用模組化架構，強調元資料驅動，並提供直覺式的圖形化使用者介面，使資料工程師能夠更高效地設計、執行和監控資料流程。2021 年，Apache Hop 發布了第一個正式版本，並於 2022 年初正式成為 Apache 軟體基金會的頂級專案。

這段歷程展示了開源社群在資料整合領域的持續創新與進步，也為企業在選擇 ETL 工具時提供了更多元且現代化的選擇。

然而，深入實作後會發現，Pentaho 和 Apache Hop 雖然理念相近，實際操作上卻在術語與架構設計上存在不少差異。

為了幫助大家釐清這些概念上的落差，接下來我們將逐一拆解這些核心對照。

術語與基礎架構對比

核心概念對照

Pentaho 與 Apache Hop 的操作邏輯有許多共通之處，但命名方式大不相同。以下是幾個最常見的概念對照：

PDI（Pentaho）	Apache Hop	解釋
Transformation	Pipeline	皆為設計資料處理流程的主要單位，用來串接並執行一連串的轉換步驟。
Step	Transform	流程中的單一步驟，執行資料處理任務，如讀取、轉換、輸出等。
Job	Workflow	控制流程邏輯（如條件判斷、迴圈、任務串接等）的單元。
Spoon（GUI）	Hop GUI	可視化開發介面，協助使用者設計 ETL 任務。

開發介面比較

左圖為 Pentaho 的 Spoon 介面：使用者透過左側元件選單拖拉 Step 至畫布建立 Transformation，操作方式直覺，適合視覺化建構流程。

右圖為 Apache Hop GUI：使用者透過滑鼠右鍵在畫布上開啟選單後選取 Transform 插入至 Pipeline，操作邏輯更模組化。

執行工具比較

Pentaho 使用兩個命令列工具分別執行不同流程：

• pan：執行 Transformation
  
• kitchen：執行 Job
  

Apache Hop 則使用單一工具 hop-run，可同時執行 Pipeline 或 Workflow，簡化指令與排程整合。

遠端伺服器比較

Pentaho Carte Server：

• 提供 HTTP Servlet 接口接收 XML 任務請求，並回傳執行結果。
  

Apache Hop Server：

• 支援標準 RESTful API（使用 JSON 格式），更易與 Airflow 等自動化平台整合。
  
• 可搭配 Run Configurations 指定任務執行位置（如本機、遠端、Spark 等）並提供 UI 監控介面。
  

雖然 Hop Server 架構更現代化，但實際操作邏輯上與 Carte Server 相近，對熟悉 PDI 的使用者而言轉換門檻不高。

專案管理與版本控管功能

Pentaho：Repository 架構

• 集中儲存 Transformation / Job
  
• 支援權限設定與版本管理（企業版）
  

Apache Hop：開放式儲存結構

• 支援 Git 儲存與版本控制
  
• 元資料可放在 S3 等雲端平台
  
• 結構清晰，利於 DevOps 流程與 CI/CD 整合
  

適合需要跨環境佈署、敏捷協作的資料工程團隊

企業成功案例：用 Pentaho 做資料遷移

情境：某大型銀行每日在其核心 OLTP（Online Transaction Processing）系統中產生大量交易紀錄，例如轉帳、提款、存款與繳費等。這些交易資料需要每日準時依照排程，自動搬移到 Greenplum 數據倉儲系統，以支援內部的財務報表、客戶行為分析、風險控管及其他商業決策用途。

為了確保資料處理流程穩定、透明且具備高可靠性，此解決方案不僅僅完成資料搬移，更強調資料檢核機制與異常處理能力，以保證：

• 不重複搬資料（No duplication）
  
• 不漏搬資料（No data loss）
  
• 不誤搬資料（No corruption）

解決方案：Airflow + Pentaho PDI

• Airflow：排程、重試控制與任務監控
  
• PDI：資料抽取、轉換與目標資料庫寫入

下圖說明了 Airflow 與 Pentaho 之間的資料遷移流程

圖表說明: ​

Airflow 觸發排程（對應一個 Pentaho job），Pentaho 擷取來源資料並計算筆數後，根據客戶需求進行寫入（如 update/insert 或 truncate/insert）。寫入完成後再計算目標端筆數，最後由 Airflow 驗證兩邊筆數是否一致，以判斷是否成功。

註：虛線箭頭代表資料流向（Data Flow）

透過 Airflow 與 Pentaho 的整合，不僅實現了自動化、穩定且可監控的資料搬移流程，更確保了資料的一致性與完整性，為企業後續的數據分析與決策提供了可靠基礎。

推薦閱讀：Pentaho ETL 實作技巧：SQL 動態內容引用 Table input & Execute SQL scripts

文章參考資料

[1] kettle背景：https://kettle.bleuel.com/2015/02/14/some-historic-cornerstones-of-kettle-pentaho/?utm_source=chatgpt.com

[2] Pentaho VS Hop-ETL 圖形化開發工具的新戰場：https://www.youtube.com/watch?v=6mZFXoi-fnM

[3] Hop vs Kettle：https://hop.apache.org/tech-manual/latest/hop-vs-kettle/index.html
[4] Pentaho 企業與社群版本的開源優勢：https://www.omniwaresoft.com.tw/product-news/pentaho-news/pentaho-ee-ec-edition/
[5] Hop 官方文件：https://hop.apache.org/manual/latest/index.html
[6] Pentaho 官方文件：https://docs.hitachivantara.com/r/en-us/pentaho-data-integration-and-analytics/10.2.x/mk-95pdia003/pdi-transformation-steps/avro-output

想了解更多資訊，歡迎聯絡我們，或是加入歐立威 Line 好友！