㈠ ETL 开发工具 哪个好
开源的Pentaho 还不错，我用的就是这个
㈡ 请问大家，现在国内有没有比较好的ETL工具(开源的除外) 最好文档齐全、上手较易的!
可以看下taskctl调度产品
1) ETL领域专业的调度产品，通用的调度工具
2) 首次提出调度开发概念，并且推出集成的开发环境
3) 首创无数据库的调度管理平台
4) 多机部署，单机部署等多种部署方案
5) 少量任务，大量任务，海量任务便捷管理
6) 软件整体简单易用，设计精密，人性化，体验佳
http://wenku..com/view/0c3767e8f8c75fbfc77db234.html
㈢ 有没有好的ETL工具，大家推荐一下吧
我感觉Informatica用着挺好的，很大公司都用这个IBM的，我们公司就是用这个
㈣ 开源ETL工具与商业ETL工具对比
几种ETL工具的比较(DataPipeline，Kettle，Talend，Informatica等)
四种工具的比较主要从以下几方面进行比对：
1、成本：
软件成本包括多方面,主要包括软件产品,售前培训,售后咨询,技术支持等。
开源产品本身是免费的，成本主要是培训和咨询，所以成本会一直维持在一个较低水平。
商业产品本身价格很高，但是一般会提供几次免费的咨询或支持，所以采用商用软件最初成本很高，但是逐渐下降。
手工编码最初成本不高，主要是人力成本，但后期维护的工作量会越来越大。
2、易用性：
DataPipeline：有非常容易使用的GUI，具有丰富的可视化监控；
Kettle：GUI+Coding；
Informatica：GUI+Coding，有GUI，但是要专门的训练；
Talend：GUI+Coding，有GUI图形界面但是以Eclipse的插件方式提供；
3、技能要求：
DataPipeline：操作简单，无技术要求；
Kettle：ETL设计,SQL,数据建模；
Informatica：ETL设计,SQL,数据建模；
Talend：需要写Java；
4、底层架构：
DataPipeline：分布式，可水平扩展；
Kettle：主从结构非高可用；
Informatica：分布式；
Talend：分布式；
5、数据实时性：
DataPipeline：支持异构数据源的实时同步，速度非常快；
Kettle：不支持实时数据同步；
Informatica：支持实时，效率较低；
Talend：支持实时处理，需要购买高级版本，价格贵；
6、技术支持：
DataPipeline：本地化原厂技术支持；
Kettle：无；
Informatica：主要在美国；
Talend：主要在美国；
7、自动断点续传：
DataPipeline：支持；
Kettle：不支持；
Informatica：不支持；
Talend：不支持；
㈤ ETL工具有哪些
开源的代表是kettle，性能比较强大，关键是免费
国外的主流产品有informatica、talend
国内有haohedi（这个工具部署在云端，在他们的公司官网可以实操体验）
㈥ 开源etl工具比较，kettle和talend，都有什么优势和劣势
目前kettle功能太弱小,还是等3.0出来再用吧, talend不错,支持的数据种类很多. 商用的都有很好的data mapping/transform界面,job分布式服务器和监控工具等等 具体的性能差别我不太清楚.很少做对速度要求很高的项目.
㈦ ETL哪个开源软件好
1 随数据库环境的不同可能会使用不同的工具，不过这一点并没有限制，大多工具都支持不同的数据环境。有时可以是几种工具并用，主辅结合；
oracle下可选odi，GoldenGate；sqldeveloper亦可作为加载数据的工具；
oracle warehouse则使用owb；
ibm下可选vw(visual warehouse)；
mysql下可选kettle，GoldenGate；
mssql下则使用独门的dts；
2 学习的话，可先熟悉kettle，GoldenGate。
㈧ 大数据etl工具有哪些
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。
下面给大家介绍一下什么是ETL以及ETL常用的三种工具——Datastage，Informatica，Kettle。
一、什么是ETL？
ETL，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。
数据仓库结构
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：
1、支持多种异构数据源的连接。（部分）
2、图形化的界面操作十分方便。
3、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，最着名的开源产品，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。
五、项目经验分享
在项目中，很多时候我们都需要同步生产库的表到数据仓库中。一百多张表同步、重复的操作，对开发人员来说是细心和耐心的考验。在这种情况下，开发人员最喜欢的工具无疑是kettle，多个表的同步都可以用同一个程序运行，不必每一张表的同步都建一个程序，而informatica虽然有提供工具去批量设计，但还是需要生成多个程序进行一一配置，而datastage在这方面就显得比较笨拙。
在做增量表的时候，每次运行后都需要把将最新的一条数据操作时间存到数据库中，下次运行我们就取大于这个时间的数据。Kettle有控件可以直接读取数据库中的这个时间置为变量；对于没有类似功能控件的informatica，我们的做法是先读取的数据库中的这个时间存到文件，然后主程序运行的时候指定这个文件为参数文件，也可以得到同样的效果
㈨ 开源ETL工具比较，Kettle和Talend，都有什么优势和劣势
目前kettle功能太弱小,还是等3.0出来再用吧, talend不错,支持的数据种类很多.。商用的都有很好的data mapping/transform界面，job分布式服务器和监控工具等等，具体的性能差别我不太清楚，很少做对速度要求很高的项目。
拓展：
1、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一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。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。
2、信息是现代企业的重要资源，是企业运用科学管理、决策分析的基础。目前，大多数企业花费大量的资金和时间来构建联机事务处理OLTP的业务系统和办公自动化系统，用来记录事务处理的各种相关数据。据统计，数据量每2~3年时间就会成倍增长，这些数据蕴含着巨大的商业价值，而企业所关注的通常只占在总数据量的2%~4%左右。