将 ETL 工具理解为以数据为中心的组织

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ETL 过程被定义为将数据从源存储到目标存储（通常是数据仓库）以供将来在报告和分析中使用。数据最初是从大量来源中提取的，然后根据业务需求将其转换并转换为特定格式。

ETL 是商业智能和分析用例所需的最完整的流程之一，因为它依赖于存储在数据仓库中的数据来构建报告和可视化。这有助于制定有效的战略，提供可操作的运营洞察力。

了解 ETL 过程

在你明白之前什么是ETL工具，你需要先了解一下ETL流程。

提取：在此步骤中，数据是从以不同格式（如平面文件、Hadoop 文件、XML、JSON 等）存在的大量源中提取的。提取的数据然后存储在暂存区中，在那里进行进一步的转换。因此，在加载到数据仓库之前，会彻底检查数据。您将需要源和目标之间的数据映射，因为 ETL 过程需要在此过程中与各种系统进行交互。
改造：这一步被认为是ETL过程中最重要的一步。可以对数据执行两种类型的转换：基本转换，如合并、过滤、数据清理和标准化，或高级转换，如复制、键重组和使用查找合并数据。
加载：在这一步中，您将转换后的数据加载到数据仓库中，在那里可以利用它来生成各种报告并做出关键的分析决策。

以下是您可以为您的业务利用的不同类型的 ETL 工具：

在过去十年中，软件开发人员提出了各种开源 ETL 产品。这些产品可以免费使用，并且它们的源代码是免费提供的。这使您可以增强或扩展其功能。开源工具在集成、质量、采用、易用性和支持可用性方面可能有很大差异。许多开源 ETL 工具都包含用于执行和设计数据管道的图形界面。

这里有几个最好的开源市面上的ETL工具：

Hadoop的：Hadoop 是一个通用的分布式计算平台。它可用于操作、存储和分析任何结构的数据。 Hadoop 是一个复杂的开源项目生态系统，包含 20 多种不同的技术。 MapReduce、Pig 和 Spark 等项目用于执行关键的 ETL 任务。
Talend开放工作室：Talend Open Studio 是市场上最受欢迎的开源 ETL 工具之一。它为数据管道生成 Java 代码，而不是通过 ETL 引擎运行管道配置。这种独特的方法为其带来了一些性能优势。
Pentaho 数据集成 (PDI)：Pentaho Data Integration 以其图形界面 Spoon 闻名于市场。 PDI 可以生成 XML 文件来表示管道，并通过其 ETL 引擎执行这些管道。

有许多软件公司支持和销售商业 ETL 软件产品。这些产品已经存在了很长时间，并且在功能和采用方面通常已经成熟。所有产品都提供图形界面，用于执行和设计 ETL 管道并连接到关系数据库。

以下是市场上少数最好的企业软件 ETL 工具：

IBM Infosphere DataStage：DataStage 是一个成熟的 ETL 产品，描绘了与大型机一起工作的强大功能。它被认为是“许可复杂且昂贵的工具”，经常与该类别中的其他产品重叠。
Oracle数据集成商：Oracle 的 ETL 产品已经上市几年了。它利用了来自其他 ETL 产品的根本独特的架构。与使用硬件资源和专用流程在 ETL 工具本身中执行转换相反，Oracle Data Integrator 首先将数据移动到目的地。然后它使用 Hadoop 集群或数据库的特性执行转换。
Informatica PowerCenter：Informatica PowerCenter 被各种大公司利用，并受到行业分析师的好评。它是捆绑为 Informatica 平台的更大产品套件的一部分。这些产品以 IT 为中心，但相当昂贵。对于非结构化和半结构化资源，Informatica 被认为不如市场上的其他一些产品成熟。

基于云的 ETL 工具具有提供与其他云服务、基于使用的定价和弹性的强大集成的优势。这些解决方案也是专有的，只能在云供应商的框架内工作。简单地说，基于云的 ETL 工具不能用于不同的云供应商平台。

以下是市场上少数最好的基于云的 ETL 工具：

海沃数据：像 Hevo Data 这样的完全托管的 No-code Data Pipeline 平台可帮助您集成来自 100+数据源（包括30+免费数据源） 以轻松的方式实时到达您选择的目的地。 Hevo 具有最小的学习曲线，可以在短短几分钟内设置好，允许用户加载数据而不必牺牲性能。它与无数来源的强大集成允许用户以流畅的方式引入不同类型的数据，而无需编写一行代码。
Azure数据工厂：这是一项完全托管的服务，可连接到各种内部部署和云资源。它可以轻松地转换、复制和丰富数据，最终将其作为目的地写入 Azure 数据服务。 Azure 数据工厂还支持 Spark、Hadoop 和机器学习作为转换步骤。
AWS数据管道：AWS Data Pipeline 可用于安排常规处理活动，例如 SQL 转换、自定义脚本、MapReduce 应用程序和分布式数据复制。它还能够针对多个目的地（如 RDS、DynamoDB 和 Amazon S3）运行它们。