数据集成ETL工具有哪些？4个常用的ETL工具推荐！
一般从各个渠道收集到的数据是无法直接使用的，可能存在数据缺失、格式不符等各种问题，我们称这类数据为脏数据。在使用之前，需要对脏数据先进行转换，填充缺失数据、转换数据格式等等。
如果数据转换的频率或者要求不高可以手动进行，反之，如果数据量很大或者对数据质量很高，人工操作耗时费力且不易满足需求，这时候就需要ETL工具进行辅助。
ETL负责将分布在不同系统中的、异构数据源中的数据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，成为数据分析、数据挖掘的基础。市面上常用的ETL工具有如下几个：
1. Kettle
Kettle是一款免费的国外开源ETL工具，表输入接收的数据全量放入服务器内存内，在内存中完成各类数据转换，比如跨库关联、新增列等计算，数据转换后得到的结果通过表输出组件，传入目标数据库，一般使用没什么问题，但如果你的数据量比较大，那么kettle内存计算的性能瓶颈明显，面对大数据量抽取时，kettle的性能表现并不好。
2. DataX
DataX是阿里开源的一个异构数据源离线同步工具，提供稳定高效的数据同步功能，DataX作为一个服务于大数据的ETL工具，除了提供数据快照搬迁功能之外，还提供了丰富数据转换的功能，但DataX是以脚本的方式执行任务的，需要完全吃透源码才可以调用，学习成本高，没有图形开发化界面和监控界面，运维成本相对高。
3. Oracle GoldenGate
Oracle GoldenGate软件是一种基于日志的具备结构化数据同步功能的软件，实现原理是通过抽取源端的redo log或者 archive log，然后通过TCP/IP投递到目标端，最后解析还原应用到目标端，使目标端实现同源端数据同步。和DataX存在类似的使用难点，没有图形化界面，操作皆为命令行方式，可配置能力差。
4. FineDataLink
FineDataLink是国内做的比较好的ETL工具，FineDataLink是一站式的数据处理平台，具备高效的数据同步功能，可以实现实时数据传输、数据调度、数据治理等各类复杂组合场景的能力，提供数据汇聚、研发、治理等功能。和上面说的工具相比，FDL拥有低代码优势，通过简单的拖拽交互就能实现ETL全流程。
总而言之，在数字化时代下，大数据治理对企业数据建设的重要性不言而喻，然而实现的困难有时也让人望而却步，因此选择合适的技术和工具会达到事半功倍的效果。帆软FineDataLink——中国领先的低代码/高时效数据集成产品，能过为企业提供一站式的数据服务，通过快速连接、高时效融合多种数据，提供低代码Data API敏捷发布平台，帮助企业解决数据孤岛难题，有效提升企业数据价值。
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