ETL简介

• ETL是英文Extract-Transform-Load的缩写。
• 用来描述将数据从源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。
• 它能够对各种分布的、异构的源数据(如关系数据)进行抽取。
• 按照预先设计的规则将不完整数据、重复数据以及错误数据等“脏"数据内容进行清洗。
• 得到符合要求的“干净”数据，并加载到数据仓库中进行存储。

这些“干净”数据就成为了数据分析、数据挖掘的基石。

ETL重要性

• ETL是实现商务智能(Business Intelligence,BI)的核心。
• 一般情况下,ETL会花费整个BI项目三分之一的时间，因此ETL设计得好坏直接影响BI项目的成败。

ETL工具有哪些

• datastage （收费） 最专业的ETL工具， 2005年被IBM收购，目前发展到11.7版本。
• informatica （收费） informatica创立于1993年，专业程度与Datastage旗鼓相当。
• ODI （收费） oracle数据库厂商提供的工具，有局限性，与oracle数据库耦合太深。
• kettle（免费） Kettle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，但学习及维护成本太高。
• etl-engine （免费） 用go语言实现的ETL工具，轻量级引擎、跨平台（windows，linux，unix，mac）、可嵌入go语言脚本并解析执行，方便集成到各种项目中

参考资料

  [资源下载](https://github.com/hw2499/etl-engine/releases)
  [etl-engine使用手册](https://github.com/hw2499/etl-engine)
  [etl-crontab使用手册](https://github.com/hw2499/etl-engine/wiki/etl-crontab%E8%B0%83%E5%BA%A6)
  [嵌入脚本开发](https://github.com/hw2499/etl-engine/wiki/%E5%B5%8C%E5%85%A5%E8%84%9A%E6%9C%AC%E5%BC%80%E5%8F%91)