常用ETL工具对比

超详细的六款主流ETL工具介绍及功能对比

超详细的六款主流ETL⼯具介绍及功能对⽐概述ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或⾏业应⽤来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握⼀种etl⼯具的使⽤，必不可少。

最近⽤kettle做数据处理⽐较多，所以也就介绍下这⽅⾯内容，这⾥先对⽐下⼏款主流的ETL⼯具。

1、DataPipelineData Pipeline是⼀家为企业⽤户提供数据基础架构服务的科技公司，DataPipeline数据质量平台整合了数据质量分析、质量校验、质量监控等多⽅⾯特性，以保证数据质量的完整性、⼀致性、准确性及唯⼀性，彻底解决数据孤岛和数据定义进化的问题。

2、KettleKettle是⼀款国外开源的ETL⼯具，纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运⾏，数据抽取⾼效稳定。

Kettle 中⽂名称叫⽔壶，该项⽬的主程序员MATT 希望把各种数据放到⼀个壶⾥，然后以⼀种指定的格式流出。

Kettle家族⽬前包括4个产品：Spoon、Pan、CHEF、Kitchen。

SPOON 允许你通过图形界⾯来设计ETL转换过程（Transformation）。

PAN 允许你批量运⾏由Spoon设计的ETL转换 (例如使⽤⼀个时间调度器)。

Pan是⼀个后台执⾏的程序，没有图形界⾯。

CHEF 允许你创建任务（Job）。

任务通过允许每个转换，任务，脚本等等，更有利于⾃动化更新数据仓库的复杂⼯作。

任务通过允许每个转换，任务，脚本等等。

任务将会被检查，看看是否正确地运⾏了。

KITCHEN 允许你批量使⽤由Chef设计的任务 (例如使⽤⼀个时间调度器)。

KITCHEN也是⼀个后台运⾏的程序。

3、TalendTalend，是⼀家专业的开源集成软件公司，为企业提供开源的中间件解决⽅案，从⽽让企业能够在他们的应⽤，系统以及数据库中赢取更⼤的价值。

在传统软件公司提供封闭、私有的解决⽅案的领域Talend系列软件以开源的形式进⾏开发。

国际三大主流ETL工具分析

国际三大主流ETL工具分析ETL（Extract, Transform, Load）是指将数据从源系统中抽取出来，进行转化（加工、清洗、整合等），然后加载到目标系统中。

在ETL工具的选择上，有许多可供选择的工具。

本文将对国际三大主流ETL工具（Informatica PowerCenter、IBM InfoSphere DataStage和Microsoft SQL Server Integration Services）进行分析。

1. Informatica PowerCenterInformatica PowerCenter是一种广泛应用的ETL工具，它提供了强大的数据集成和数据转换功能。

它具有以下特点：- 强大的数据集成能力：Informatica PowerCenter支持从各种数据源中提取数据，包括关系数据库、文件、Web服务等。

它提供了丰富的连接器和转换函数，可以方便地构建复杂的数据集成过程。

- 易于使用的用户界面：Informatica PowerCenter具有直观的用户界面，使用户可以轻松地构建、调试和管理ETL工作流程。

- 可扩展性和可靠性：Informatica PowerCenter是一个可扩展的平台，可以处理大规模数据集成任务。

它具有高度可靠的作业调度和容错机制，保证数据的准确性和一致性。

- 强大的数据转换能力：Informatica PowerCenter提供了丰富的转换操作和函数，可以进行数据清洗、规范化、分割、合并等操作。

它还支持复杂的业务逻辑和数据处理规则。

2. IBM InfoSphere DataStageIBM InfoSphere DataStage是IBM公司开发的一种ETL工具，它具有以下特点：- 广泛的数据集成能力：InfoSphere DataStage支持从多种数据源中提取数据，包括关系数据库、文件、Web服务等。

它提供了丰富的数据连接器和数据传输功能，可以轻松地完成数据集成任务。

三大主流ETL工具选型

三大主流ETL工具选型ETL(extract, transform and load) 产品乍看起来似乎并不起眼，单就此项技术本身而言，几乎也没什么特别深奥之处，但是在实际项目中，却常常在这个环节耗费太多的人力，而在后续的维护工作中，更是往往让人伤透脑筋。

之所以出现这种状况，恰恰与项目初期没有正确估计ETL工作、没有认真考虑其工具支撑有很大关系。

做ETL产品的选型，仍然需要从以前说的四点(即成本、人员经验、案例和技术支持) 来考量。

在此，主要列举三种主流ETL产品：Ascential公司的Datastage、Informatica公司的Powercenter、NCR Teradata公司的ETL Automation。

其中，ETL Automation相对其他两种有些特别之处，放在后面评述。

旗鼓相当：Datastage与Powercenter就Datastage和Powercenter而言，这两者目前占据了国内市场绝大部分的份额，在成本上看水平相当，虽然市面上还有诸如Business Objects公司的Data Integrator、Cognos公司的DecisionStream，但尚属星星之火，未成燎原之势。

谈Datastage和Powercenter，如果有人说这个就是比那个好，那听者就要小心一点了。

在这种情况下有两种可能：他或者是其中一个厂商的员工，或者就是在某个产品上有很多经验而在另一产品上经验缺乏的开发者。

为什么得出这一结论？一个很简单的事实是，从网络上大家对它们的讨论和争执来看，基本上是各有千秋，都有着相当数量的成功案例和实施高手。

确实，工具是死的，人才是活的。

在两大ETL工具技术的比对上，可以从对ETL流程的支持、对元数据的支持、对数据质量的支持、维护的方便性、定制开发功能的支持等方面考虑。

一个项目中，从数据源到最终目标表，多则上百个ETL过程，少则也有十几个。

这些过程之间的依赖关系、出错控制以及恢复的流程处理，都是工具需要重点考虑。

几款开源的ETL工具介绍

⼏款开源的ETL⼯具介绍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。

ETL 是构建数据仓库的重要⼀环，⽤户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。

我们在下⽅列出了 7 款开源的 ETL ⼯具，并讨论了从 ETL 转向“⽆ ETL”的过程，因为 ELT 正迅速成为现代数据和云环境的终极过程。

注：原⽂包含 11 项 ETL ⼯具，本⽂提取了其中开源的 7 项，另增加了⼀款使⽤普遍的 Kettle，如需对另外 4 项进⾏了解，可点击⽂末链接进⾏查看。

优秀的 ETL ⼯具1、Apache CamelApache Camel 是⼀个⾮常强⼤的基于规则的路由以及媒介引擎，该引擎提供了⼀个基于 POJO 的企业应⽤模式(Enterprise Integration Patterns)的实现，你可以采⽤其异常强⼤且⼗分易⽤的 API (可以说是⼀种 Java 的领域定义语⾔ Domain Specific Language)来配置其路由或者中介的规则。

通过这种领域定义语⾔，你可以在你的 IDE 中⽤简单的 Java Code 就可以写出⼀个类型安全并具有⼀定智能的规则描述⽂件。

2、Apache KafkaApache Kafka 是⼀个开源的消息系统，⽤ Scala 和 Java 写成。

该项⽬为处理实时数据提供了⼀个统⼀、⾼通量、低延时的平台。

有如下特性：通过 O(1) 的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。

⾼吞吐量：即使是⾮常普通的硬件 kafka 也可以⽀持每秒数⼗万的消息。

⽀持通过 kafka 服务器和消费机集群来分区消息。

⽀持 Hadoop 并⾏数据加载。

ETL工具——DataX，FlinkX

ETL⼯具——DataX，FlinkX⼀、DataXDataX 是阿⾥巴巴集团内被⼴泛使⽤的离线数据同步⼯具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间⾼效的数据同步功能。

DataX本⾝作为数据同步框架，将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的Reader插件，以及向⽬标端写⼊数据的Writer插件，理论上DataX框架可以⽀持任意数据源类型的数据同步⼯作。

同时DataX插件体系作为⼀套⽣态系统, 每接⼊⼀套新数据源该新加⼊的数据源即可实现和现有的数据源互通。

1、DataX的安装DataX不需要依赖其他服务，直接上传、解压、安装、配置环境变量即可也可以直接在windows上解压上传解压到soft⽬录下配置环境变量2、DataX使⽤1、git仓库导⼊GitHub仓库，没有外⽹建议使⽤这种⽅式查看模板有外⽹直接访问GitHub仓库2、streamTostream到datax/job⽬录下编写json⽂件然后执⾏{"job": {"content": [{"reader": {"name": "streamreader","parameter": {"sliceRecordCount": 10,"column": [{"type": "long","value": "10"},{"type": "string","value": "hello，你好，世界-DataX"}]}},"writer": {"name": "streamwriter","parameter": {"encoding": "UTF-8","print": true}}}],"setting": {"speed": {"channel": 5}}}}执⾏同步任务datax.py stream2stream.json3、mysqltomysql需要新建student2数据库，并创建student表json⽂件{"job": {"content": [{"reader": {"name": "mysqlreader","parameter": {"username": "root","password": "123456","column": ["id","name","age","gender","clazz","last_mod"],"splitPk": "age","connection": [{"table": ["student"],"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://master:3306/student"]}]}},"writer": {"name": "mysqlwriter","parameter": {"writeMode": "insert","username": "root","password": "123456","column": ["id","name","age","gender","clazz","last_mod"],"preSql": ["truncate student2"],"connection": [{"jdbcUrl": "jdbc:mysql://master:3306/student2?useUnicode=true&characterEncoding=utf8", "table": ["student2"]}]}}}],"setting": {"speed": {"channel": 6}}}}新建表use student2;CREATE TABLE `student2` (`id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` char(5) DEFAULT NULL,`age` int(11) DEFAULT NULL,`gender` char(2) DEFAULT NULL,`clazz` char(4) DEFAULT NULL,`last_mod` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=1500101002 DEFAULT CHARSET=utf8执⾏json⽂件datax.py mysqltomysql.json4、mysqltohive写hive跟hdfs时⼀样的编写配置json⽂件{"job": {"content": [{"reader": {"name": "mysqlreader","parameter": {"username": "root","password": "123456","column": ["id","name","age","gender","clazz","last_mod"],"splitPk": "age","connection": [{"table": ["student"],"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://master:3306/student"]}]}},"writer": {"name": "hdfswriter","parameter": {"defaultFS": "hdfs://master:9000","fileType": "text","path": "/user/hive/warehouse/datax.db/students","fileName": "student","column": [{"name": "id","type": "bigint"},{"name": "name","type": "string"},{"name": "age","type": "INT"},{"name": "gender","type": "string"},{"name": "clazz","type": "string"},{"name": "last_mod","type": "string"}],"writeMode": "append","fieldDelimiter": ","}}}],"speed": {"channel": 6}}}}hive建库建表create table students(id bigint,name string,age int,gender string,clazz string,last_mod string)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';执⾏datax.py mysqltohdfs.json5、mysqltohbasemysql中的score表需将cource_id改为course_id，并将student_id、course_id设为主键，并将所有字段的类型改为int hbase需先创建score表：create 'score','cf1'{"job": {"content": [{"reader": {"name": "mysqlreader","parameter": {"username": "root","password": "123456","column": ["student_id","course_id","score"],"splitPk": "course_id","connection": [{"table": ["score"],"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://master:3306/student"]}]}},"writer": {"name": "hbase11xwriter","parameter": {"hbaseConfig": {"hbase.zookeeper.quorum": "master:2181"},"table": "score","mode": "normal","rowkeyColumn": [{"index":0,"type":"string"},{"index":-1,"type":"string","value":"_"},{"index":1,"type":"string"}],"column": ["index":2,"name": "cf1:score","type": "int"}],"encoding": "utf-8"}}}],"setting": {"speed": {"channel": 6}}}}datax.py mysqltohbase.json6、hdfstohbase将students.txt数据上传⾄HDFS的/data/student1/⽬录在HBase中创建datax表：create 'datax','cf1'{"job": {"setting": {"speed": {"channel": 3},"errorLimit": {"record": 0,"percentage": 0.02}},"content": [{"reader": {"name": "hdfsreader","parameter": {"path": "/data/student1/","defaultFS": "hdfs://master:9000","column": [{"index": 0,"type": "string"},{"index": 1,"type": "string"},{"index": 2,"type": "string"},{"index": 3,"type": "string"},{"index": 4,"type": "string"},{"index": 5,"type": "string"}],"fileType": "text","encoding": "UTF-8","fieldDelimiter": ","}},"writer": {"name": "hbase11xwriter","parameter": {"hbaseConfig": {"hbase.zookeeper.quorum": "master,node1,node2" },"table": "datax","mode": "normal","rowkeyColumn": [{"index": 0,"type": "string"},{"index": -1,"type": "string","value": "_"},{"index": 1,"type": "string"}],"column": [{"index": 2,"name": "cf1:age","type": "string"},{"index": 3,"name": "cf1:gender","type": "string"},{"index": 4,"name": "cf1:clazz","type": "string"},{"index": 5,"name": "cf1:ts","type": "string"}],"versionColumn": {"index": 5},"encoding": "utf-8"}}}]}}7、mysqltophoenix在Phoenix中创建STUDENT表CREATE TABLE IF NOT EXISTS STUDENT ( ID VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY,NAME VARCHAR,AGE BIGINT,GENDER VARCHAR ,CLAZZ VARCHAR);编写配置⽂件MySQLToPhoenix.json {"job": {"setting": {"speed": {"channel": 3},"errorLimit": {"record": 0,"percentage": 0.02}},"content": [{"reader": {"name": "mysqlreader","parameter": {"username": "root","password": "123456","column": ["id","name","age","clazz"],"splitPk": "id","connection": [{"table": ["student"],"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://master:3306/student?useSSL=false"]}]}},"writer": {"name": "hbase11xsqlwriter","parameter": {"batchSize": "256","column": ["ID","NAME","AGE","GENDER","CLAZZ"],"hbaseConfig": {"hbase.zookeeper.quorum": "master,node1,node2","zookeeper.znode.parent": "/hbase"},"nullMode": "skip","table": "STUDENT"}}}]}}执⾏datax.py xxxxx3、datax⾃定义参数Linux给⽂件替换字符串/替换内容/替换某⾏ (shell,sed)在⽂件⾥⾯替换命令修改sed 's/$$$/007/g' test.jsonjson⽂件(加⼊where筛选并加上参数){"job": {"content": [{"reader": {"name": "mysqlreader","parameter": {"username": "root","password": "123456","column": ["id","name","age","gender","clazz","last_mod"],"splitPk": "age","where":"last_mod>'$param$'""connection": [{"table": ["student"],"jdbc:mysql://master:3306/student"]}]}},"writer": {"name": "streamwriter","parameter": {"encoding": "UTF-8","print": true}}}],"setting": {"speed": {"channel": 5}}}}写定义参数脚本#!/bin/bashsed 's/\$param\$/20211207/g' test.json执⾏脚本获取每天时间，实现增量#!/bin/bashparam1=$(date "+%Y-%m-%d")sed -i "s/'\$param\$'/$param1/g" /usr/local/soft/datax/job/test.jsondatax.py /usr/local/soft/datax/job/test.jsonsed -i "s/$param1/'\$param\$'/g" /usr/local/soft/datax/job/test.json⼆、FlinkX1、安装1、上传解压直接Windows桌⾯拖进Linux系统上传，如果不⾏可以下载依赖包yum -y install lrzsz安装unzip：yum install unzip，并解压压缩包unzip flinkx-1.10.zip -d /usr/local/soft/2、配置环境变量，修改配置⽂件web服务端⼝，不指定的话会随机⽣成⼀个vim flinkconf/flink-conf.yamlrest.bind-port: 8888给bin/flinkx这个⽂件加上执⾏权限chmod a+x flinkx配置环境变量2、flinkx简单使⽤访问GitHub搜素flinkx有快速⼊门1、MySQLToHDFSjson⽂件{"job": {"content": [{"reader": {"parameter": {"username": "root","password": "123456","connection": [{"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://master:3306/student?characterEncoding=utf8" ],"table": ["student"]}],"column": ["*"],"customSql": "","where": "clazz = '理科⼆班'","splitPk": "","queryTimeOut": 1000,"requestAccumulatorInterval": 2},"name": "mysqlreader"},"writer": {"name": "hdfswriter","parameter": {"path": "hdfs://master:9000/data/flinkx/student","defaultFS": "hdfs://master:9000","column": [{"name": "col1","index": 0,"type": "string"},{"name": "col2","index": 1,"type": "string"},{"name": "col3","index": 2,"type": "string"},{"name": "col4","index": 3,"type": "string"},{"name": "col5","index": 4,"type": "string"},{"name": "col6","index": 5,"type": "string"}],"fieldDelimiter": ",","fileType": "text","writeMode": "overwrite"}}}],"setting": {"restore": {"isRestore": false,"isStream": false},"errorLimit": {},"speed": {"channel": 1}}}}启动任务flinkx -mode local -job /usr/local/soft/flinkx-1.10/job/mysqlToHDFS.json -pluginRoot /usr/local/soft/flinkx-1.10/syncplugins/ -flinkconf /usr/local/soft/flinkx-1.10/flinkconf/监听⽇志flinkx 任务启动后，会在执⾏命令的⽬录下⽣成⼀个nohup.out⽂件tail -f nohup.out//实时查看tail -n 200 nohup.out //看后200⾏通过客户端查看，任务启动客户端可查看http://master:88882、MySQLToHivejson⽂件{"job": {"content": [{"reader": {"parameter": {"username": "root","password": "123456","connection": [{"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://master:3306/student?characterEncoding=utf8"],"table": ["student"]}],"column": ["*"],"customSql": "","where": "clazz = '⽂科⼆班'","splitPk": "id","queryTimeOut": 1000,"requestAccumulatorInterval": 2},"name": "mysqlreader"},"writer": {"name": "hivewriter","parameter": {"jdbcUrl": "jdbc:hive2://master:10000/testflinkx","username": "","password": "","fileType": "text","fieldDelimiter": ",","writeMode": "overwrite","compress": "","charsetName": "UTF-8","maxFileSize": 1073741824,"tablesColumn": "{\"student\":[{\"key\":\"id\",\"type\":\"string\"},{\"key\":\"name\",\"type\":\"string\"},{\"key\":\"age\",\"type\":\"string\"}]}","defaultFS": "hdfs://master:9000"}}}],"setting": {"restore": {"isRestore": false,"isStream": false},"errorLimit": {},"speed": {"channel": 3}}}}在hive中创建testflinkx数据库，并创建student分区表create database testflinkx;use testflinkx;CREATE TABLE `student`(`id` string,`name` string,`age` string)PARTITIONED BY (`pt` string)ROW FORMAT DELIMITEDFIELDS TERMINATED BY ','启动hiveserver2# 第⼀种⽅式：hiveserver2# 第⼆种⽅式:hive --service hiveserver2启动任务flinkx -mode local -job /usr/local/soft/flinkx-1.10/jsonConf/mysqlToHive.json -pluginRoot /usr/local/soft/flinkx-1.10/syncplugins/ -flinkconf /usr/local/soft/flinkx-1.10/flinkconf/ 3、MySQLToHBasejson⽂件{"job": {"content": [{"reader": {"parameter": {"username": "root","password": "123456","connection": [{"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://master:3306/student?characterEncoding=utf8"],"table": ["score"]}],"column": ["*"],"customSql": "","splitPk": "student_id","queryTimeOut": 1000,"requestAccumulatorInterval": 2},"name": "mysqlreader"},"writer": {"name": "hbasewriter","parameter": {"hbaseConfig": {"hbase.zookeeper.property.clientPort": "2181","hbase.rootdir": "hdfs://master:9000/hbase","hbase.cluster.distributed": "true","hbase.zookeeper.quorum": "master,node1,node2","zookeeper.znode.parent": "/hbase"},"table": "testFlinkx","rowkeyColumn": "$(cf1:student_id)_$(cf1:course_id)","column": [{"name": "cf1:student_id","type": "string"},{"name": "cf1:course_id","type": "string"},{"name": "cf1:score","type": "string"}]}}}],"setting": {"restore": {"isRestore": false,"isStream": false},"errorLimit": {},"speed": {"channel": 3}}}}启动hbase 并创建testflinkx表create 'testFlinkx','cf1'启动任务flinkx -mode local -job /usr/local/soft/flinkx-1.10/jsonConf/mysqlToHBase.json -pluginRoot /usr/local/soft/flinkx-1.10/syncplugins/ -flinkconf /usr/local/soft/flinkx-1.10/flinkconf/。

《大数据导论》课程标准(1)

课程代码：《大数据导论》课程标准Curriculum Standards（2017 年修订）XXX 编印课程名称：大数据导论课程代码：适用专业：学制学历及教育类别： 3 年制高职教育课程学分： 4 学分计划用教学时间：64 学时修订人：审定人：修订时间：1．课程设置概述1．1 课程在相关专业中的性质与定位《大数据导论》是一门综合性和实践性很强的课程，根据培养应用型人才的需要，本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，了解大数据基本涵盖内容，掌握大数据分析的传统方法和最新方法，为更深入地学习和今后从事大数据相关工作打下良好的基础。

1．2 本课程的基本教学理念本课程的教学理念是: 应用为目标、实践为主线、能力为中心。

（一）突出学生主体，强调能力培养本课程坚持以能力为中心、以学生为主体的原则来设计课堂教学，在学生就业岗位需求分析的基础上来确立能力目标，将能力培养贯穿于课程教学之中，实现由传统的以教师为主体的知识传授型教学模式向以学生为主体的能力培养型教学模式的转变，实现线上线下教学相结合的模式。

（二）基于工作过程，真实案例教学本课程在教学过程中，以典型工作任务为载体，将对各种资源的管理分解为多个独立又具有一定联系的任务，让学生将知识的学习，技能的加强和经验的积累在一系列任务中获取并高度融合。

（三）整合课程资源，理论实践一体化本课程在教学过程中，根据高职培养应用型人才的特点，以典型工作任务为主线、以各种资源管理为核心，以培养能力和提高兴趣为目标，变应试为应用，重视在新形势下的新方法、新规则和新思想的传授。

着重培养学生能灵活应用这些思想和方法的能力。

课程教学中要遵循理论来自于实践的原则，融“教、学、练”于一体，体现“在做中学，在学中做，学以致用”，以增强知识点的实践性，激发学生的学习兴趣。

在实践教学环节中则融入相关理论知识，突出理论来自于实践和指导实践的作用，使学生的知识应用根据学习的内容提升一个新的高度。

ETL及kettle介绍

目录1. ETL知识 (3)1.1. ETL定义 (3)1.1.1. 定义 (3)1.1.2. 前提 (3)1.1.3. 原则 (3)1.2. 模式及比较 (4)1.3. ETL过程 (7)1.3.1. 总流程 (7)1.3.2. 数据抽取流程 (8)1.3.3. 数据清洗流程 (8)1.3.4. 数据转换流程 (10)1.3.5. 数据加载流程 (11)1.4. 问题分析 (12)1.4.1. 字符集问题 (12)1.4.2. 缓慢变化维处理 (14)1.4.3. 增量、实时同步的处理 (14)1.4.4. 断点续传 (15)1.5. ETL工具 (15)2. Kettle简介及使用 (16)2.1. 什么Kettle？ (16)2.2. 下载及安装Kettle (17)2.3. Kettle简单例子 (19)2.3.1. 启动Kettle (19)2.3.2. 创建transformation过程 (20)2.3.3. 创建job过程 (41)2.3.4. 命令行运行ktr和kjb (45)1.ETL知识1.1.ETL定义1.1.1.定义●定义：数据的抽取(Extract)、转换(Transform)、装载(Load)的过程。

●目标：数据优化。

以最小代价(包括对日常操作的影响和对技能的要求) 将针对日常业务操作的数据转化为针对数据仓库而存储的决策支持型数据。

1.1.2.前提●确定ETL范围通过对目标表信息的收集，确定ETL的范围●选择ETL工具考虑资金运行的平台、对源和目标的支持程度、可编程的灵活性、对源数据变化的监测、数据处理时间的控制、管理和调度功能、对异常情况的处理●确定解决方案抽取分析、变化数据的捕获、目标表的刷新策略、数据的转换及数据验证1.1.3.原则●应尽量利用数据中转区对运营数据进行预处理。

保证数据的安全性、集成与加载的高效性。

●ETL的过程应是主动“拉取”，而不是从内部“推送”，其可控性将大为增强。

ETL工具对比参考文档

E T L工具对比参考文档(总13页)-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除参考1：参考2：数据整合部分：PowerCenter，是业界公认领导者数据质量管理：Data Quality，成熟稳定技术，在中国有大规模应用的成功案例。

数据整合部分：Datastage，属于业界一类产品数据质量管理：QualityStage，收购的技术，不是主要其主要产实时数据捕获：PowerExchange，业界领先实时采集技术，支持广泛数据源的CDC和Realtime，与PowerCenter无缝集成。

元数据管理：Metadata Manager，是业界领先的企业级元数据管理平台，可做到字段级的元数据各项分析，有广泛的元数据采集接口，图形化无需编程，并可自动维护变更。

品组成实时数据捕获：MQ和DataMirror 的技术，技术复杂，与DataStage 是不同风格产品，产品的耦合度极差。

元数据管理：MetaStage，几乎免费的产品，应用性极差，并不能管理企业级的元数据。

而新推出的产品与旧有产品线耦合度差，并未经过市场的考验。

Informatica 是全图形化的开发模式，不需要编码，工具易使用，界面友好、直观。

专业的三天培训，可使开发人员快速入门，进行开发设计。

开发人员只要懂得数据库知识，即可。

Informatica 产品是以元数据为核心的，其开发过程中，所有的元数据，包括规则和过程，均是可复用，共享的。

经过简单配置即可支持大数据量的处理。

Informatica是完全基于引擎级别的，所有功能模块化，扩展性强，维护成本低。

虽然也是图形化的界面，但复杂的转换过程，里面嵌入了很多类Basic脚本的成份。

要求开发人员，有编程语言基础。

在处理大数据量，必须使用Datastage企业版。

但如果客户原先使用的Datastage 标准版，其作业的版本移植问题很大。

数据仓库的工具

数据仓库的工具数据仓库是一个用于集中存储、管理和分析大量数据的系统。

为了有效地构建和维护数据仓库，许多工具和技术已被开发出来。

这些工具可以帮助企业在提供高性能数据存储和处理能力的同时，实现对数据的高效管理和分析。

下面是一些常用的数据仓库工具的简介：1. ETL工具：ETL（抽取、转换和加载）工具用于从各种数据源抽取数据并将其加载到数据仓库中。

这些工具不仅可以确保数据的有效传输和处理，还可以进行数据清洗、转换和整合，以使其符合数据仓库的要求。

常见的ETL工具包括Informatica PowerCenter、IBM InfoSphere DataStage和Microsoft SSIS（SQL Server Integration Services）等。

2. 数据仓库管理工具：数据仓库管理工具用于管理数据仓库的各种操作和维护任务。

它们可以提供数据仓库的配置、监控、备份和恢复等功能。

这些工具还可以帮助管理员监控数据仓库的性能，并提供报告和分析功能。

常见的数据仓库管理工具包括Teradata Viewpoint、Oracle Enterprise Manager和Microsoft SQL Server Management Studio等。

3. 数据挖掘工具：数据挖掘工具用于从数据仓库中发现隐藏的模式和信息。

它们使用各种算法和技术来分析大量的数据，以提取有用的信息和洞察。

数据挖掘工具可以帮助企业预测趋势、识别关联性和制定智能决策。

常见的数据挖掘工具包括IBM SPSS Modeler、SAS Enterprise Miner和RapidMiner等。

4. 可视化工具：可视化工具用于将数据仓库中的数据转化为易于理解和解释的图形和图表。

这些工具帮助用户直观地理解数据关系、趋势和模式，并提供交互式的数据探索和筛选功能。

常见的可视化工具包括Tableau、QlikView和Power BI等。

5. 查询和报告工具：查询和报告工具用于从数据仓库中提取数据并生成定制的报告和查询结果。

常用ETL工具对比
目前市场上主流的ETL工具有，IBM公司的DataStage、Informatica公司的Powercenter、免费ETL工具Kettle等等。

1、Datastage
DataStage 是一套专门对多种操作数据源的数据抽取、转换和维护过程进行简化和自动化，并将其输入数据集市或数据仓库目标数据库的集成工具。

他的优点如下：具有多种数据源的连接能力，包括目前市场上的大部分主流数据库，并且具有优秀的文本文件和XML文件读取和处理能力。

2、Informatica
Informatica PowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据，它可以按任意速度在企业内交付数据，具有高性能、高可扩展性、高可用性的特点。

Informatica PowerCenter包括4个不同版本，即：标准版，实时版，高级版，云计算版。

同时，它还提供了多个可选的组件，以扩展Informatica PowerCenter的核心数据集成功能，这些组件包括：数据清洗和匹配、数据屏蔽、数据验证、Teradata双负载、企业网格、元数据交换、下推优化(Pushdown Optimization)、团队开发和非结构化数据等。

3、Kettle
Kettle是一款国外开源的etl工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定，提供丰富的sdk,并开放源代码，便于二次开发包装。

ETL介绍

ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据提取、转换和加载。

ETL工具有：OWB(Oracle Warehouse Builder)、ODI(Oracle Data Integrator)、Informatic PowerCenter、DataStage、Repository Explorer、Beeload、Kettle。

ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

ETL是数据仓库中的非常重要的一环。

它是承前启后的必要的一步。

相对于关系数据库，数据仓库技术没有严格的数学理论基础，它更面向实际工程应用。

所以从工程应用的角度来考虑，按着物理数据模型的要求加载数据并对数据进行一些系列处理，处理过程与经验直接相关，同时这部分的工作直接关系数据仓库中数据的质量，从而影响到联机分析处理和数据挖掘的结果的质量。

数据仓库是一个独立的数据环境，需要通过抽取过程将数据从联机事务处理环境、外部数据源和脱机的数据存储介质导入到数据仓库中；在技术上，ETL主要涉及到关联、转换、增量、调度和监控等几个方面；数据仓库系统中数据不要求与联机事务处理系统中数据实时同步，所以ETL可以定时进行。

但多个ETL的操作时间、顺序和成败对数据仓库中信息的有效性至关重要。

ETL(Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)作为BI/DW （Business Intelligence）的核心和灵魂，能够按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。

如果说数据仓库的模型设计是一座大厦的设计蓝图，数据是砖瓦的话，那么ETL就是建设大厦的过程。

在整个项目中最难部分是用户需求分析和模型设计，而ETL规则设计和实施则是工作量最大的，约占整个项目的60%～80%，这是国内外从众多实践中得到的普遍共识。

常见的三款ETL工具比较

支持能够捕获表结构的变化
DataStage TX产品
设计手段和产品组合来支持设计手段和产品组合来支持设计手段和产品组合来支持设计手段和产品组合来支持
支持支持支持支持
支持
有支持有需要用DataStage TX产品
支持，但对于进程附加任务无法监控
支持支持（多种时间和事件）支持
支持支持（包括ETL任务和其他EXE，BAT等任务的监控和返回值的获得）
数据库的load stage）支持
SQL Server和Altibase等数据库）支持
支持
设计手段和产品组合来支持
支持
较好
较好
较好
较快
较好
较好
采用RDBMS储存，支持多种OS
支持支持
支持支持
支持
支持
支持（Metad换（Metadata Exchange）支持
wwwg1comproductscustomerdataquality专门做数据质量管理etl例外跟踪与监控支持支持支持支持数据预览etl例外捕获与处理支持支持支持支持数据预览出错分析功能支持有语法检查功能支持调试功能支持支持支持支持数据预览和运行瓶颈的定位日志功能支持支持但不能导出成文本也不能为外部程序利用支持故障容错与恢复支持不支持设计手段和产品组合来支持增量抽取支持策略设计手段和产品组合来支持支持设计手段和产品组合来支持数据变化捕获设计手段和产品组合来支持能够捕获表结构的变化设计手段和产品组合来支持消息队列设计手段和产品组合来支持设计手段和产品组合来支持实时数据抽取设计手段和产品组合来支持datastagetx产品设计手段和产品组合来支持任务调度计划支持支持基于时间的调度基于事件的调度支持支持支持多种时间和事件提供调度的api供运维平台调用支持支持并发任务调度支持需要用datastagetx产品支持任务的监控支持支持但对于进程附加任务无法监控支持包括etl任务和其他exebat等任务的监控和返回值的获得高级功能错误信息的捕捉支持支持但很多时候信息不准确支持包括将错误信息发送email在指定的计算机上弹出窗口发手机短信等功能专用数据库驱动支持支持大批量数据转移调用数据库自身功能load支持没有通过写脚本间接支持7版后有针对不同数据库的loadstage支持oracledb2sybaseinformixredbricksqlserver和altibase等数据库进程并发处理支持支持支持线程并发处理支持支持负载均衡powercenter支持设计手段和产品组合来支持对cpu内存的可管理和分配支持支持稳定性在nt平台上不够稳定较好较好处理速度较快较好较快大数据量压力测试810g小时较好较好元数据是否采用rdbms储存os支持情况采用rdbms储存支持多种os采用rdbms存储如果客户没有rdbmssagent内置提供mysql支持多种os元数据库备份恢复支持支持支持元数据库的迁移支持支持支持

主流ETL工具 VS ETLPlus V5

4. 调度架构
DataStage 和 PowerCenter 架构都采用调度服务器负责制，即调度和作业执行，都由调度服务器来执行，这样结构的缺点是，对于不在同一台机器的几个作业要组成作业流，必须作业自身写程序来实现。增加了系统的复杂性。 ETLPlus5 采用管理服务器+调度服务器+代理的三层体系结构。作业触发由调度服务器负责，真正执行作业的是代理。同一个作业流的作业可以部署在不同代理上，真正做到了分布式部署和分布式调度。比较：ETLPlus5 采用的调度服务器+代理架构更灵活，真正做到了分布式作业调度，并容易提供更好地负载均衡。
2.9. 监控
PowerCenter： C/S 界面，支持按时间和列表两个维度的作业流状态和关联历史信息查询 DataStage：C/S 界面，支持列表方式的作业执行状态查询。 ETLPlus5：B/S 界面，支持作业流、作业的总体监控和按计划和事件查看作业流状态，也可查询作业流和作业历史状态。比较： ETLPlus5 的 B/S 监控界面更容易集成，既可以监控作业流和作业的整体情况，也可以看到历史状态，监控更全面和方便。
主流 ETL 工具 VS ETLPlus5
2.8. ETL 工作流
PowerCenter：支持顺序、并行工作流，支持事件、时间、文件到达触发，支持 Email，循环调度需逻辑实现。 DataStage：支持顺序、并行工作流，支持时间、文件到达触发，不支持事件触发，支持 Email，支持循环调度。 ETLPlus5：支持顺序、并行工作流，支持事件、时间、文件到达触发，支持 Email，支持循环调度。比较： PowerCenter 没有循环工作流组件，通过它的事件触发机制可以实现 ETL 工作流循环的能力。 DataStage 没有事件触发机制，需通过 shell 命令逻辑实现。 ETLPlus 支持以上所有工作流特性。

主流数据同步ETL工具的比较

视图增量交换整合任务（增量触发方式可需另购ODI产品；不支持二进制步任务；不支持二进制文件的
选：CDC触发、标识位、时间戳、触发器文件的复制同步任务，不支持复制同步任务场景; 不支持
、全量比对)；6. 自定义SQL-EL任务; 7. 文数据文件加载数据库/仓库的任 WS/REST服务对接; 没有数据比
件交换任务；8. 数据文件加载任务; 9. 务场景；不支持WS/REST服务对的任务功能
WS/REST服务对接任务
对接;没有数据比对的功能
支持批处理的任务 (ETL)，不支持日志模式的CDC增量复制同步任务；不支持二进制文件的复制同步任务场景; 不支持WS/REST服务对接; 没有数据比对的任务功能
设计及架构
使用方式
完全web图形化界面“点击式”任务设计和监控管理，简单易用，不需要额外的开发没有图形化的界面，操作皆为和生产发布；无需在源库端或目标库端部命令行方式，可配置能力差。署代理程序，对源库性能影响几乎为零；界面配置管理工具需单独购买高级版支持多租户SaaS服务平台的使用方。式
自动断点续传
所有任务类型均支持断点续传；且集群版中任务转移后，任务在新节点会自动从断点续传
支持
不支持
不支持
不支持，依赖ETL设计的合理性（例如T-1），指定续读某个时间点的数据，非自动
功
能
图形界面化、自动化的schema mapping
异构转换映和智能化的异构数据类型匹配；支持
射
schema级、表级、字段级的映射和记录
支持：1.全量任务；2.实时增量任务(日志只支持CDC增量(日志模式)的复
CDC)；3. 全量+增量任务(源库不停服模制同步任务，不支持全量任支持批处理的任务(ETL)，不支

ETL解决方案资料

ETL解决方案资料ETL（Extract-Transform-Load）是一种数据仓库技术，用于将数据从源系统中抽取出来，通过各种转换和清洗操作，最终加载到目标系统中。

ETL解决方案的目标是实现高效、可靠和可扩展的数据集成。

本文将介绍ETL解决方案的基本原理、主要组成部分和常见工具的使用。

一、ETL解决方案的基本原理1. 数据抽取（Extract）：数据抽取是将数据从源系统中提取出来的过程。

这个过程可以基于多种方式实现，如读取数据库表、读取文件、访问API接口等。

抽取的数据可以是全量数据，也可以是增量数据。

2. 数据转换（Transform）：数据转换是将抽取得到的数据进行各种转换和清洗操作的过程。

这个过程可以包括数据格式转换、数据合并、数据过滤、数据清洗、数据计算等。

数据转换的目的是使得数据能够符合目标系统的数据模型和要求。

3. 数据加载（Load）：数据加载是将经过转换的数据加载到目标系统中的过程。

目标系统可以是数据仓库、数据湖、OLAP数据库等。

加载的方式可以是全量加载，也可以是增量加载。

加载的数据可以是维度数据和事实数据。

二、ETL解决方案的主要组成部分1.抽取引擎：抽取引擎负责从源系统中提取数据。

抽取引擎可以是基于SQL的查询引擎，也可以是基于API接口的数据提供者。

抽取引擎的选择取决于源系统的类型和数据提取的需求。

2.转换引擎：转换引擎负责将提取得到的数据进行各种转换和清洗操作。

转换引擎可以是基于规则的转换引擎，也可以是编程语言或脚本语言。

转换引擎的选择取决于转换操作的复杂性和灵活性的需求。

3.加载引擎：加载引擎负责将经过转换的数据加载到目标系统中。

加载引擎可以是基于SQL的数据加载引擎，也可以是专门的ETL工具。

加载引擎的选择取决于目标系统的类型和加载操作的需求。

4.元数据管理：元数据管理负责管理ETL流程的元数据，包括数据源的结构信息、转换规则的定义信息、目标系统的结构信息等。

元数据管理可以基于数据库实现，也可以是基于元数据管理工具。

ETL工具介绍

目录1. 引言 (3)1.1 编写目的 (3)1.2 文档背景 (3)1.3 预期读者 (3)1.4 参考资料 (3)2. ETL基本概念 (4)2.1 ETL的定义 (4)2.2 ETL的作用 (4)2.3 ETL工具的功能 (5)2.3.1 对平台的支持 (5)2.3.2 对数据源的支持 (5)2.3.3 数据转换功能 (6)2.3.4 管理和调度功能 (6)2.3.5 集成和开放性 (6)2.3.6 对元数据的管理 (7)3. 主流的ETL工具 (7)3.1 一类是专业ETL厂商的产品 (7)3.2 另一类是整体数据仓库方案供应商 (8)3.3 还有一类是由开源提供的软件 (8)4. 报表工具简介 (8)5. 前端展现 (9)6. 建行RIDE报表工具介绍 (9)6.1 RIDE介绍 (9)6.2 RIDE的应用 (10)6.3 RIDE功能 (10)1.引言1.1编写目的本文介绍ETL的基本感念和功能，以及ETL目前主流工具，并对BI/DW架构的最后一个环节报表展示，给予介绍。

1.2 文档背景1.3 预期读者对数据挖掘感兴趣的人员。

1.4 参考资料1.5 修改记录2.ETL基本概念2.1 ETL的定义ETL分别是“Extract”、“ Transform” 、“Load”三个单词的首字母缩写也就是“抽取”、“转换”、“装载”，但我们日常往往简称其为数据抽取。

ETL是BI/DW（商务智能/数据仓库）的核心和灵魂，按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。

ETL包含了三方面，首先是“抽取”：将数据从各种原始的业务系统中读取出来，这是所有工作的前提。

其次“转换”：按照预先设计好的规则将抽取得数据进行转换，使本来异构的数据格式能统一起来。

最后“装载”：将转换完的数据按计划增量或全部导入到数据仓库中。

2.2 ETL的作用ETL所完成的工作主要包括三方面：首先，在数据仓库和业务系统之间搭建起一座桥梁，确保新的业务数据源源不断地进入数据仓库；其次，用户的分析和应用也能反映出最新的业务动态，虽然ETL在数据仓库架构的三部分中技术含量并不算高，但其涉及到大量的业务逻辑和异构环境，因此在一般的数据仓库项目中ETL部分往往也是牵扯精力最多的；第三，如果从整体角度来看，ETL主要作用在于屏蔽了复杂的业务逻辑，从而为各种基于数据仓库的分析和应用提供了统一的数据接口，这也是构建数据仓库最重要的意义所在整个BI/DW系统由三大部分组成：数据集成、数据仓库和数据集市、多维数据分析。

ETL概述及部分工具比较

ETL概述及部分工具比较ETL的重要性ETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程,在数据仓库建置过程中，资料整合转换(ETL)是最花费时间、人力的，约占整个项目的60%-70%左右。

一家企业除了在不同的成长阶段所留下来历史资料，还包括使用者所产生的大量资料，及对外部所取得的资料，这些信息可能来自不同的数据库平台，或一些特定的档案格式。

而ETL就是要将各个不同的数据文件或数据库所撷取的资料，根据企业之需求及数据仓库Model的设计，转换成正确的信息，清除重复不需要的资料，转至统一的数据库中，保留在企业内以利后续使用。

由于一些历史原因,统计口径原因企业内部各个部门的数据可能各自差异，做ETL方案时,往往会卷入到该企业的数据标准,规范制订中,而对于集团企业特别是对于过去是分散管理的集团公司,还将面对规范各个企业的生产系统统计口径,以及面对各个子公司系统。

如果不采用专业的ETL工具将会使得项目在数据仓库的ETL这个过程上耗费相当的时间。

综上所述如何在按需求将各个子公司业务数据导入到平台中，就变得越来越重要。

1 ETL工具VS 手工编码实现ETL，到底是选用ETL工具，还是手工编码？对于这个话题的争论可以说永无休止。

很显然，这两种方式都有各自的优势和劣势，相信在很长一段时间里谁也无法取代谁。

我们认为有必要从以下几方面对两种方式作一个比较。

除以上列表以外，采用专业的ETL工具还具有以下特点：1.详细的纪录成功情况和过程，日志功能完善，方便你查找问题，提高效率；2.容错性能好。

比如插入10条记录，在手工编码里写一起提交，可能因为1条出错而全部回滚，而etl工具就这一条不成功；2 市面ETL工具比较Data Stage: 为开放式、可延伸的结构，其简单易见的设计工具让开发人员可以增加资料来源、目标，无须重新建立应用程序，因而减低了成本时间及资源。

Informatica:为国外知名资料整合厂商，其最大的优点在于re-usable，因为可重复使用设计好的transform不需每次重新规定，大幅缩短开发时程及人力，管理元数据的功能较同类产品比较强，为目前市面上极佳的资料转换工具。

ETF工具比较

企业级ETL工具间的对比ZDNet管理软件频道时间：2008-03-03作者：资料来源： |本文关键词：目录1. 目标读者2. 介绍2.1 数据整合的市场趋势2.2 企业ETL3. 产品架构3.1 INFORMATICA POWERCENTER3.2 THE WINDOWS SERVER SYSTEM3.2.1 SQL Server Integration Services (SSIS)4. 功能对比4.1 介绍4.1.1 范围4.1.2 应用场景4.2 程序包配置数据登台数据登台4.3 值提取4.4 排序4.5 模糊匹配4.6 查询4.7 模块化4.8 渐变维度4.9 维度表装载4.10 真实表装载4.11 同包应用程序整合4.12 WEB服务和面向服务的架构（SOA）4.13 与消息中间件整合4.14 安全性4.15 协作开发4.16 设计期调试5. 结论6. 术语1.目标读者这篇文章通过对比SQL Server Integration Services和当前市场主流ETL工具Informatica PowerCenter来介绍SQL Server Integration Services，Microsoft新的数据集成(data integration)、数据提取(data extract)、数据转换(data transformation)以及数据装载(data loading)平台。

在SQL Server 2005中，SSIS(SQL Server Integration Service)是DTS(Data Transformation Service)的替代。

本文主要关注：• 对ETL和数据整合技术进行评估的专家和个人；• 对微软ETL和数据整合技术感兴趣的Informatica技术人员；• 对市场主流ETL和数据集成工具进行调查的商业智能和数据管理专业人员；• 关注Microsoft SQL Server 2005发布版微软数据转换服务（Data Transformation Service）技术人员。