大数据处理必备：了解ETL及5个开源工具的优缺点（大数据 小虚竹）

一、什么是ETL

ETL 是英文 Extract, Transform, Load 三个词的缩写指的是数据抽取、数据转换和数据加载这一系列操作的集合。ETL 是大数据架构中的一个重要环节主要功能是将原始的数据来源于各个不同的数据源通过一系列的处理和转换过程将其变为可用于分析和查询的数据从而提供更好的决策支持。

具体来说ETL 的三个步骤如下

• 数据抽取Extract将数据从各个数据源提取出来常见的数据源包括数据库、文件、Web 抓取等等。在这个步骤中需要考虑数据源的数据格式、数据量、数据范围等因素以及如何从数据源中准确无误地读取数据。

• 数据转换Transform将抽取出来的数据进行清洗、过滤、合并、切分等一系列转换操作以获得与分析需求相适应的数据格式和结构。这个步骤中最重要的操作是数据清洗因为原始数据中通常包含许多不规范、脏数据和缺失数据等问题需要进行适当的纠错和补全。

• 数据加载Load将转换后的数据加载到目标系统中包括关系型数据库、NoSQL 数据库、数据仓库等。在这个步骤中需要考虑数据的存储方式、数据结构设计、数据索引等因素以及如何保证数据的准确性和一致性。

二、ETL在大数据处理中的作用和重要性

ETL在大数据处理中的作用和重要性不可忽视主要体现在以下几个方面

• 数据清洗在大数据处理中原始数据来源和质量参差不齐可能存在格式不一致、重复数据、缺失数据、错误数据等问题。ETL技术可以对这些数据进行清洗和转换以使其更适合后续的分析和处理。

• 数据整合当企业需要将多个来源的数据整合到一个平台上时ETL技术可以发挥其优势通过提取、转换和加载ETL等步骤将来自不同数据源的数据集成到一个统一的数据仓库或数据湖中使数据更容易分析和管理。

• 数据分析ETL技术可以实现数据预处理操作如聚合、过滤、排序、数据变换等从而减轻后续处理的工作压力同时也可以提高数据的质量避免糟糕的结果出现。

• 数据仓库维护以数据仓库为例ETL技术可以帮助企业保证数据的一致性、准确性和完整性并为ETL流程的运行提供监控和管理。此外ETL工具可以帮助企业实现自动化ETL流程可以节省大量的时间和人力资源提高效率。

三、ETL的应用场景以及适用性

ETL技术在以下场景下有广泛的应用

• 数据仓库构建该场景下使用ETL技术可以将各种来源的数据进行清洗、转换和整合以满足数据仓库或数据湖建设的需要。

• 大数据分析在进行大数据分析时通过使用ETL工具将数据从各种来源收集到一个中心位置并对其进行处理以确保数据准确性和一致性。

• 数据迁移和升级企业需要将存储在旧系统中的数据转移到新系统中时可以使用ETL技术将数据从旧系统中提取出来、转换成新格式并加载到新系统中以方便更好地管理和分析数据。

• 数据质量管理ETL工具可以用于检查数据的完整性、准确性和可靠性等方面从而帮助企业监控数据质量及时发现并解决数据质量问题。

四、ETL热门开源工具

Apache NiFi

一个基于 Web 的面向流处理的数据集成工具可以轻松地从各种数据源中提取、转换和加载数据。它拥有强大的可视化界面易于使用和部署并且是一个 100% 开源的工具。

优点

• 支持面向流数据处理Flow Based Programming的架构可以轻松地从各种数据源中提取、转换和加载数据。
• 提供强大的可视化界面易于使用和部署。
• 支持100%开源并获得Apache基金会的支持有着广泛的社区支持和更新维护。

缺点

• 需要一定的学习曲线和技术门槛。
• 在处理小规模数据时性能不如其他工具。

Talend

一个企业级的数据集成和数据管理工具提供全面的 ETL 功能以及数据质量、数据治理等相关功能。它提供了覆盖全球范围的技术支持和培训服务并且是一个开源和商业双重许可的工具。

优点

• 提供全面的 ETL 功能以及数据质量、数据治理等相关功能。
• 提供基于Eclipse的集成开发环境便于用户使用和开发。
• 有着广泛的社区支持和更新维护同时也提供了支持服务。

缺点

• 需要设备高配置的硬件设施部署相对复杂。
• 商业版的价格较高可能不适合个人用户或初创企业。

Kettle/Pentaho Data Integration

被称为 Pentaho 的数据集成引擎Kettle 是 Pentaho BI 平台下的数据集成组件可以将数据从任何数据源中提取出来并对其进行适当的清理、转换和加载以适应特定的用例或应用程序。

优点

• 支持多种数据源的提取和目标的加载同时支持各种数据转换操作。
• 可以作为Pentaho BI平台下的数据集成组件适用于BI应用场景。
• 支持ETL和ELT两种数据处理模式并发性能好适合大规模数据处理。

缺点

• 用户可视化操作方式相对较为复杂分布式架构的配置也比较麻烦。

StreamSets Data Collector

数据采集工具。该工具设有丰富的图形设置界面可以针对不同类型的数据源简便地建立数据源连接任务实现离线批处理任务和流式数据传输任务。

优点

• 设有丰富的图形设置界面可以针对不同类型的数据源简便地建立数据源连接任务。
• 可以实现离线批处理任务和流式数据传输任务。
• 接管了大部分ETL的核心功能支持多样化的数据来源与目标数据库。

缺点

• 用户需要高度的技术储备才能充分发掘该工具的潜力。
• 运行过程中可能会出现部分缓存数据丢失的问题。

Scriptella

一个开源的 ETL 工具主要特点是使用脚本语言编写 ETL 转换。Scriptella 提供了一种可靠的方式来转移和转换复杂数据不需要开发人员编写自己的代码。

优点

• 采用脚本语言编写 ETL 转换支持多种脚本语言包括SQL、XML、JEXL、JavaScript等。
• 技术学习成本低语法简洁易学。
• 支持多种数据源和目标系统。

缺点

• 用户需要一定的编程技能才能使用Scriptella并且需要编写自己的代码。
• 功能相对较为简单适用于小规模应用场景。

总结

本文介绍了什么是ETL分析了ETL在大数据处理中的作用和重要性并分享了ETL的应用场景以及适用性以及实战中5个ETL热门开源工具并分析了工具的优缺点。
这样大家对ETL有一定了解了吧。

我是虚竹哥我们下文见~