处于大数据时代，这几个新型ETL工具你知道吗？
在文章《细说数据仓库常用ETL工具》中我们提到，传统ETL工具因其高度的工具化程度和易用性而备受青睐，但在处理大量数据时存在性能瓶颈。
新型ETL工具具有更大的处理能力和实时处理的支持。随着大数据技术的进一步发展和成熟，未来ETL工具将会向着低代码和SQL化的方向发展，能够更好地适应大数据量的处理，并支持实时处理、提供更高的工具化程度和易用性，减少对数据从业者编程能力的需求。这将降低开发和维护的成本，提升数据处理的效率。接下来介绍几个新型ETL工具。
ETL流程
1、Streamsets
Streamsets是一个开源、可扩展、UI友好的大数据ETL工具，支持结构化、半结构化和非结构化数据源，并提供拖放式可视化数据流程设计界面。Streamsets利用数据管道处理模型来处理数据流，用户可定义多个管道。
StreamSets 开发页面
Streamsets在数据管道创建上具体分为三种不同的管道：
1. Data Collector Pipeline：这是普通用户用于大数据ETL开发的数据管道。
2. Data Collector Edge Pipeline：这种数据管道类型可以将开发好的数据管道上传到对应Edge系统进行数据采集和处理。
3. Microservice Pipeline：这种数据管道类型提供微服务功能，适用于处理有特殊需求的情况。
官网链接：Data Integration Platform for Enterprise Companies | StreamSets
StreamSets 管道页面
2、FineDataLink
帆软推出的FineDataLink是一款低代码/高时效的ETL工具，功能包括以下：
1. 数据整合：FineDataLink支持三十多种数据源和格式，可以轻松地进行数据整合，包括关系型数据库、文件、Web服务等。
2. 自动化数据映射：FineDataLink的数据映射功能可以自动将数据源中的数据映射到目标数据库表中，大大简化数据转换的流程。
3. 数据质量：通过预定义的规则和算法，FineDataLink能够帮助确保数据的准确性、一致性和完整性。
4. 操作简便：FineDataLink使用简单直观的图形化界面，让用户可以轻松创建ETL任务，无需编写复杂的代码。
5. 高性能和高可靠性：FineDataLink使用高效的ETL算法和架构，可以处理大规模的数据集，同时保证数据的安全性和可靠性。
6. 报告和监控：FineDataLink提供了详细的报告和监控功能，让用户能够快速地获取ETL任务的运行情况和性能数据。
7. 数据管道：FineDataLink可以实现低成本业务系统的数据实时同步，专注数据自身价值。
官网链接：FineDataLink-帆软FDL|一站式数据集成平台|数据同步|数据清洗|API接口数据发布｜告别T+1
FineDataLink操作界面
3、Waterdrop
Waterdrop项目由Interesting Lab开源，是一个高性能的海量数据处理产品，它支持实时流式和离线批处理，基于Apache Spark和Apache Flink架构而成。虽然Spark是一个出色的分布式数据处理工具，但是进行Spark开发需要一定的基础知识及使用经验，才能开发出稳定高效的代码。此外，项目的编译、打包、部署和测试等也具有一定的复杂性，会带来时间和学习成本的影响。
Waterdrop的目的是让Spark的使用更加简单高效，并将业界的优秀使用经验固化到产品中，明显减少学习成本，加速分布式数据处理的落地应用。Waterdrop的特性包括：
1. 简单易用：无需开发，灵活配置。可运行在单机、Spark Standalone集群、Yarn集群、Mesos集群之上。
2. 实时流式处理：高性能，能够处理海量数据。
3. 模块化和插件化：易于扩展。用户可以根据实际需要来扩展需要的插件，支持Java/Scala实现的Input、Filter、Output插件。
4. 支持利用SQL进行数据处理和聚合。
官网链接：Apache SeaTunnel | Apache SeaTunnel
Waterdrop 架构
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