作者:finedatalink
发布时间:2023.7.5
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ETL是指将数据从一个系统提取出来,经过清洗、转换和加载等处理后,再导入到另一个系统中。这个过程通常被称为数据集成,是数据仓库建设中不可或缺的一部分。ETL技术的应用使数据集成变得更加高效和可靠。
从源系统中获取数据,需要通过API或数据库查询来完成。在这个步骤中,ETL工具需要能够从不同的数据源中提取数据,如关系型数据库、非关系型数据库、文件系统、API等。
对数据进行清洗、筛选、合并、转换等处理,以满足目标系统的数据格式和要求。在这个步骤中,ETL工具需要能够对数据进行各种规则和计算,如数据过滤、数据转换、数据聚合、数据合并等等。
将处理过的数据导入到目标系统中,通常需要进行数据校验和去重等操作。在这个步骤中,ETL工具需要将处理好的数据导入到目标系统中,并保证数据的完整性和准确性。此外,ETL工具还需要支持数据增量加载和数据全量加载,以满足不同的数据导入需求。
1.Apache NiFi:
Apache NiFi是一个易于使用且功能强大的数据集成工具。它提供了直观的可视化界面和大量的数据处理组件,可以方便地完成数据提取、转换和加载任务。NiFi还支持数据流的实时处理和监控,适用于大规模和复杂的数据集成需求。
2.Kettle:
Pentaho Data Integration(也称为Kettle)是Pentaho Suite的一部分,是一款广泛应用的开源ETL工具。它提供了可视化的设计界面和丰富的数据处理步骤,可以轻松地进行数据提取、转换和加载。
3.FineDataLink:
帆软软件推出的FineDataLink实时同步和数据质量控制功能脱颖而出。提供完整的数据同步与治理平台解决方案,在数据开发方面具有强大的功能和灵活的配置能力,可以帮助企业快速、高效地实现数据仓库ETL处理。同时,FDL提供完善的数据同步功能,支持定时任务和事件触发任务两种方式,可以对任务执行情况进行实时监控,并在出现异常情况时及时通知。
4.Talend Open Studio:
Talend是一款功能丰富的开源ETL工具。它提供了易于使用的图形化开发环境,支持多种数据源和目标系统。Talend具有强大的数据转换和清洗能力,并且可以通过插件扩展其功能。
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