常用的ETL工具

最新推荐文章于 2025-10-31 16:04:40 发布
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#oracle数据迁移ETL工具 #ETL

数据的迁移和集成都需要ETL来实现，一般来说在数据仓库的开发过程中ETL会占到70%到80%的时间，下面介绍几种常用的ETL工具
（1）Kattle是一个开源的ETL工具，有点免费，适合预算比较少的企业来用，确定不稳定，可维护行比较差
（2）DataStage，这是IBM为其配套的DB2开发的ETL工具，也可以用于其它数据库数据的集成，这个工具不错，银行用的挺多的，不过我用不惯这个。
（3）Informatica，这是美国的一个数据集成公司的开发的数据集成工具，个人认为还是很好用的，图形化开发，入门快，不过抽取效率不算太高
（4）DataService好像是SAP公司为他的Hana开发的吧，个人就知道这么多

紫海367
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大数据ETL工具对比（Sqoop, DataX, Kettle）
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ETL工具在数据集成和数据仓库建设中至关重要。本文比较了六种主流ETL工具并重点介绍了Kettle，一款开源且功能强大的ETL工具，适合不同规模的数据集成任务。文章提供了Kettle的实践指南，帮助读者更好地理解和应用Kettle。
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1.数据产生量大：每天企业业务会产生大量数据，这些数据都分散在不同的系统和数据源中，如数据库、文件系统、网络服务等。2.数据格式、结构和质量差异：每天产生的数据，来自不同的数据源和数据库，这些数据在格式、结构和质量有很大的差异性，所以必须进行预先的处理，才能用于分析和决策。它可以抽取这些分散的数据，进行清洗、转换和整合一系列操作，最终加载到一个统一的数据存储中，比如数据仓库或数据湖。通过 ETL，企业可以实现数据的集中管理和统一，为后续的数据分析、报表制作、数据挖掘等提供高质量的数据基础。
一篇文章搞懂数据仓库：常用ETL工具、方法，字节跳动+京东+美团+腾讯面试总结
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是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将。
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2、社区和生态系统：DataX是由阿里巴巴集团开发和维护的项目，有较为活跃的开发者社区和丰富的插件生态系统，可以满足不同的数据同步需求。提取是将关系型数据库和非关系型数据库，以及文件图档数据，第三方接口数据，应用的webhook数据等多种多样的原格式数据抽象出来，形成统一的数据格式先放入缓存区，等待下一步转换操作。（2）Kettle提供了丰富的转换步骤和功能，使用户能够对数据进行清洗、过滤、转换和合并等操作，它支持各种数据处理技术，包括字符串操作、日期处理、聚合计算、条件判断等，以满足复杂的数据转换需求。
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ETL是什么？ ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。（数据仓库结构）通俗的说法就是从数据源抽取数据出来，进行清洗加工转换，然后加载到定义好的数据仓库模型中去。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。ET...
ETL工具有哪些？盘点市场上主流的10款ETL数据集成工具
RestCloud的博客
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ETL（Extract–Transform–Load，抽取–转换–加载）是数据处理与集成的核心步骤。它把散落在各系统的数据统一提取（Extract）、清洗转换（Transform）、高效装载（Load）到目标存储（如数据仓库、数据湖等），确保数据具备可用性与一致性。提高数据质量与一致性：通过清洗、格式规范、字段映射等操作，ETL确保数据精确可用，有效避免“脏数据”带来的误导。自动化与效率提升：相比手写脚本，专业 ETL 工具支持可视化开发、自定义调度、重试机制、监控告警，极大降低运维成本。
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