Kettle框架具有以下主要特性：
- 支持多数据源：Kettle可以连接并处理来自不同数据源的数据，如关系型数据库、NoSQL数据库、文件系统等。这提供了极大的灵活性，使得用户可以从各种数据源中提取所需信息。
- 内置脚本语言：Kettle使用一种内置的脚本语言，允许用户通过编写脚本来定义数据转换和处理的逻辑。这种脚本语言功能强大，支持条件判断、循环、变量等编程元素，使得用户能够实现复杂的逻辑。
- 可视化流程设计：Kettle提供了直观的图形界面，用户可以通过拖拽和连接不同的处理组件来设计数据转换流程。这种可视化设计方式降低了使用难度，提高了开发效率。
- 支持批处理和实时处理：Kettle支持两种处理模式，即批处理和实时处理。批处理适用于大量数据的处理，而实时处理则适用于需要立即响应的场景。这使得Kettle能够满足不同应用场景的需求。
- 丰富的数据处理功能：Kettle提供了丰富的数据处理功能，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等。用户可以通过组合这些功能来实现复杂的数据处理需求。
- 高性能和可扩展性：Kettle采用高性能的架构设计，能够处理大规模的数据集。同时，Kettle还具有良好的可扩展性，支持通过插件添加新的功能和数据处理组件。
- 跨平台兼容性：Kettle可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Linux和Mac OS等。这使得用户可以在不同的平台上使用Kettle进行数据处理工作。
综上所述，Kettle框架以其多数据源支持、内置脚本语言、可视化流程设计、批处理和实时处理支持、丰富的数据处理功能、高性能和可扩展性以及跨平台兼容性等特点，为用户提供了强大的数据处理能力。
