标题中的“异构表同步”指的是在不同数据库系统之间进行数据表的同步操作，这通常涉及到数据迁移、数据集成或实时数据复制等场景。在IT领域，数据同步是确保多处数据源保持一致性的关键技术，尤其在分布式系统、大数据环境和云计算中应用广泛。
描述虽然为空，但从“博文链接”可以推测这篇博客可能详细讨论了异构表同步的具体实现或者一种工具的使用。iteye.com是一个知名的技术交流平台，博主分享的内容可能是关于如何利用特定工具或自定义脚本来实现在不同数据库之间的数据同步。
标签“源码”暗示了博客可能涉及到了具体的编程实现，读者可能能从中了解到某开源工具的内部工作原理，或者是作者提供的自定义解决方案的部分代码。而“工具”标签则表明可能讨论了一种现成的软件工具，如ETL工具（如Kettle）、数据库同步工具（如阿里云的DTS）等。
压缩包内的“表增量同步.ktr”文件名，根据Kettle（也称为Pentaho Data Integration，简称PDI）的文件扩展名，这是一个数据转换文件。Kettle是一种开源的ETL工具，用于数据提取、转换和加载。这个.ktr文件很可能包含了用于实现异构数据库间表增量同步的数据流设计。
在实际应用中，异构表同步通常涉及以下步骤：
1. **数据源连接**：建立与源数据库和目标数据库的连接，这可能需要不同的JDBC驱动或其他数据库连接方法。
2. **差异检测**：确定哪些数据需要同步，这通常通过时间戳、自增ID或其他唯一键来实现。增量同步可以基于全量同步（每次同步所有数据）或者基于变更的同步（只同步自上次同步以来发生变化的数据）。
3. **数据抽取**：从源数据库获取需要同步的数据，这可以通过SQL查询实现。
4. **数据转换**：如果目标数据库有不同的数据结构或格式，数据可能需要转换。这可能包括字段映射、类型转换、数据清洗等。
5. **数据加载**：将转换后的数据加载到目标数据库，可能使用INSERT、UPDATE或DELETE语句，或者通过批量导入功能。
6. **错误处理**：处理可能出现的错误，如网络问题、数据冲突或数据库权限问题。
7. **日志和监控**：记录同步过程，以便于跟踪和排查问题，同时提供性能和状态监控。
8. **定时任务**：为了持续保持数据同步，可能需要设置定时任务，如Cron作业，定期执行同步操作。
9. **事务管理**：确保数据的一致性，特别是在并发环境下，可能需要使用事务控制以防止数据不一致。
在Kettle中，这些步骤可以通过设计数据流来实现，每个步骤对应一个或多个步骤组件，如表输入、表输出、数据转换、过滤器等。用户可以通过图形化界面拖拽组件并配置参数，形成完整的数据同步流程。
通过阅读该博客，读者可能能学习到如何使用Kettle创建并配置这种异构表同步的.ktr文件，包括如何定义源和目标数据库连接，如何配置增量同步条件，以及如何调试和优化数据同步流程。此外，源码部分可能会揭示一些高级技巧，例如自定义脚本、错误处理逻辑或性能优化策略。
