ETL常用的三种工具介绍及对比 Datastage,Informatica 和 Kettle
大家好,我是梦想家 Alex ~
ETL是数据仓库中的非常重要的一环,是承前启后的必要的一步。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 。
今天给大家介绍一下什么是ETL以及ETL常用的三种工具——Datastage,Informatica,Kettle 。
通俗的说法就是从数据源抽取数据出来,进行清洗加工转换,然后加载到定义好的数据仓库模型中去。目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起,为企业的决策提供分析依据 。
ETL是BI项目重要的一个环节,其设计的好坏影响生成数据的质量,直接关系到BI项目的成败。
二、为什么要用ETL工具?
在数据处理的时候,我们有时会遇到这些问题:
当数据来自不同的物理主机,这时候如使用SQL语句去处理的话,就显得比较吃力且开销也更大。
数据来源可以是各种不同的数据库或者文件,这时候需要先把他们整理成统一的格式后才可以进行数据的处理,这一过程用代码实现显然有些麻烦。
在数据库中我们当然可以使用存储过程去处理数据,但是处理海量数据的时候存储过程显然比较吃力,而且会占用较多数据库的资源,这可能会导致数据资源不足,进而影响数据库的性能。
而上述遇到的问题,我们用ETL工具就可以解决。ETL工具具有以下几点优势:
- 支持多种异构数据源的连接。
- 图形化的界面操作十分方便。
- 处理海量数据速度快、流程更清晰等。
三、ETL工具介绍
1、Datastage
IBM公司的商业软件,最专业的ETL工具,但同时价格不菲,适合大规模的ETL应用。
使用难度:★★★★
2、Informatica
商业软件,相当专业的ETL工具。价格上比Datastage便宜一点,也适合大规模的ETL应用。
使用难度:★★
3、Kettle
免费,最著名的开源产品,是用纯java编写的ETL工具,只需要JVM环境即可部署,可跨平台,扩展性好。
使用难度:★★
四、三种 ETL 工具的对比
Datastage、Informatica、Kettle三个ETL工具的特点和差异介绍:
1、操作
这三种ETL工具都是属于比较简单易用的,主要看开发人员对于工具的熟练程度 。
Informatica有四个开发管理组件,开发的时候我们需要打开其中三个进行开发,Informatica没有ctrl+z的功能,如果对job作了改变之后,想要撤销,返回到改变前是不可能的。相比Kettle跟Datastage在测试调试的时候不太方便。Datastage全部的操作在同一个界面中,不用切换界面,能够看到数据的来源,整个job的情况,在找bug的时候会比Informatica方便。
Kettle介于两者之间。
2、部署
Kettle只需要JVM环境,Informatica需要服务器和客户端安装,而Datastage的部署比较耗费时间,有一点难度 。
3、数据处理的速度
大数据量下Informatica与Datastage的处理速度是比较快的,比较稳定。Kettle的处理速度相比之下稍慢。
4、服务
Informatica与Datastage有很好的商业化的技术支持,而Kettle则没有。商业软件的售后服务上会比免费的开源软件好很多。
5、风险
风险与成本成反比,也与技术能力成正比。
6、扩展
Kettle的扩展性无疑是最好,因为是开源代码,可以自己开发拓展它的功能,而Informatica和Datastage由于是商业软件,基本上没有。
7、Job的监控
三者都有监控和日志工具。
在数据的监控上,个人觉得Datastage的实时监控做的更加好,可以直观看到数据抽取的情况,运行到哪一个控件上。这对于调优来说,我们可以更快的定位到处理速度太慢的控件并进行处理,而informatica也有相应的功能,但是并不直观,需要通过两个界面的对比才可以定位到处理速度缓慢的控件。有时候还需要通过一些方法去查找。
8、网上的技术文档
Datastage < Informatica < kettle,相对来说,Datastage跟Informatica在遇到问题去网上找到解决方法的概率比较低,kettle则比较多。
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