常见的ETL工具，各自有什么优缺点？快来看看

作者：finedatalink

发布时间：2023.9.6

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ETL工具是用于数据抽取、转换和加载的工具，它能够从各种数据源中抽取数据，然后进行清洗、整合和转换，最后将数据加载到目标系统中，以便进行分析、决策和预测。常见的ETL工具包括Kettle、Informatica、Datastage、FineDataLink等。

1、kettle

kettle的组件很多，功能很强大，也支持开源，百度、csdn上的学习内容很多，在kettle之前，很多人都会用python去进行数据处理，的确python可以解决很多问题，但学习成本更高。kettle的话，只需要你知道SQL怎么写，在定时批量常见下，能够很好地处理离线数据，一般情况下处理T+1的场景是没什么问题的。

但缺陷就是，kettle 的定时调度，任务过多时，你只能通过系统自带的定时任务调度去进行管理，写日志。无法做到统一的管理，假如要做统一的管理也行，安装一套jenkins，但配置和后续的运维成本可能较高。

以及kettle的内存占用较高，无法最大效率地利用服务器资源。

批量定时用kettle下也是没问题的，假如说要做到实时场景下的数据同步处理，那可能就要找找其他工具了，毕竟数据实时是企业数据发挥价值的重要武器。

实时的ETL工具，目前都是收费的。

2、Informatic ETL

Informatica 是商业软件，没有开源版本。

Informatica 是一款优秀的商业产品，其基于数据集成主线，扩展出一系列满足数据准备、数据管理需求的产品和解决方案，产品矩阵高度满足企业数据化建设的需求场景，是数据集成、数据管理领域的领军产品。

在Gartner的评分中综合评分和细分维度的评分绝大部分都处于较高的值，假如是外国的土豪公司，可以好不犹豫地选择Informatica。

中国区域的客户还是有一些大客户的，但是我这边在调研的时候发现其中文官网多个入口出现404且申请使用的页面无法响应，主观上感觉其在中文区的投入可能比较小。

3、 IBM DataStage

IBM DataStage能够帮助企业从散布在各个系统中的复杂异构信息获得更多价值。DataStage 提供的统一的平台，使公司能够了解、清理、变换和交付值得信赖且上下文丰富的信息。

非常专业的ETL工具，但价格昂贵。

4、FineDataLink 数据平台

集“实时数据同步”和“离线数据处理”于一体的数据集成平台，可对接数据库、上层通用协议、消息队列、文件、平台系统、应用等类型的数据源，支持数据服务的API接口发布，同时数据处理界面友好美观，有统一的运维平台，是一款本土化自研数据集成产品。

除了kettle的定时数据处理场景，还能对接多种数据库，基于CDC、logminer、binlog等进行数据的实时同步。

BS端的方式，让你随时随地可以进行数据的处理方便，方便看到各个任务的运行状态，当任务出现问题时，还可以进行统一的消息通知，比如邮件、企业微信等。数据准确的重要保障是，数据处理任务是否正常运行就是至关重要的，以及任务出错时的重启机制。除此之外，FDL还有服务器内存、磁盘、IO等的监控，为任务正常多了一层保障。

搭配中国复杂式报表FR+自主分析平台BI，可以很好地将数据进行集成、处理、存储、分析试用和分享，让数据成为生产力，让企业数据得到更大价值的发挥。

FineDataLink是一款低代码/高时效的数据集成平台，它不仅提供了数据清理和数据分析的功能，还能够将清理后的数据快速应用到其他应用程序中。FineDataLink的功能非常强大，可以轻松地连接多种数据源，包括数据库、文件、云存储等，而且支持大数据量。此外，FineDataLink还支持高级数据处理功能，例如数据转换、数据过滤、数据重构、数据集合等。使用FineDataLink可以显著提高团队协作效率，减少数据连接和输出的繁琐步骤，使整个数据处理流程更加高效和便捷。