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。
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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
大家可以看到圖 1 的部分為 Pentaho 資料遷移的流程：
架構說明:
右圖說明資料移轉流程自動化架構的流程圖，整體設計由左至右，由 Airflow 觸發產生 key_id → 判斷參數 → 來源端讀取 → 目標端寫入 → 成功回寫紀錄檔。
代號說明:
P 為成功 / E 為失敗
處理紀錄說明:
Master：紀錄相同 key_id 之作業執行資訊
Detail：每一筆作業的執行資訊
圖1 ：Pentaho資料遷移的流程
圖2：處裡記錄流程
而圖 2 的部分則為處理紀錄的說明主要的核心概念是在執行資料處理或搬移作業時，Pentaho 透過（Master/Detail）的設計來記錄每次作業的狀態與詳細過程，確保每筆資料流程皆可追蹤、驗證與檢核。
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