【数据集成】用于数据集成的10个最佳开源ETL工具

今天的每一项业务都是数据驱动的。近94%的企业同意其业务增长取决于数据。然而，只有不到40%的组织能够汇总和分析数据供其使用。虽然ETL过程有帮助，但没有适当的工具是毫无意义的。而且，找到适合您的ETL和数据集成系统非常耗时，而且成本高昂。

但是，免费的开源ETL工具可以消除这种担忧。一些选项是企业支持的，希望为您提供最佳解决方案，而另一些选项则由开发人员社区管理，他们希望使ETL过程变得容易和可访问。

我们策划了当前市场场景中最好的10个开源ETL工具的列表，以帮助您为您的工作选择一个或多个。在讨论了所有这些免费ETL工具之后，我们还将提供一个比较表，供您查看。

目录

• 什么是ETL？
  • 提取
  • 转型
  • 加载
• 10个最佳开源ETL工具
  • Keboola
  • CloverDX
  • Logstash
  • Apache Kafka
  • Pygrametl
  • Singer
  • Scriptella
  • Pentaho Kettle
  • Talend Open Studio
  • Apache Camel
• ETL工具比较标准
• 开源ETL工具：关键特性
  • 可扩展性
  • 经济的
  • 保护
  • 数据集成
  • 实时处理
• 开源ETL工具的局限性
• ETL数据集成过程的步骤是什么？
• 哪种ETL工具最好？
• 结论
• 常见问题解答（FAQ）
  • 使用最多的ETL工具是什么？
  • 2023年需要哪种ETL工具？
  • 什么是最快的ETL工具？

什么是ETL？

ETL代表提取、转换和加载。这是一个流程，企业可以使用它从各种来源收集的数据中获得关键和可操作的见解，包括社交媒体平台、电子邮件和客户支持工具。ETL是一个三阶段过程：

提取

提取是指统一结构化和非结构化数据，从中提取重要的业务关键信息。只需使用ETL工具单击几下，就可以从收集的数据中提取必要的详细信息。

转型

ETL过程的第二个阶段是转换。这意味着将提取的信息转换为用户、数据仓库或商业智能（BI）可以理解的格式。一些转换技术包括数据排序、清理、删除和验证过程。

加载

ETL过程的第三个阶段是加载，这意味着将转换后的信息保存到数据仓库中。由于BI工具处理信息，为用户和业务利益相关者生成必要的报告和见解，因此正确加载数据至关重要。

10个最佳开源ETL工具

到目前为止，我们已经了解了ETL过程。这里我们列出了10个最好的开源ETL工具，其中一些可以用来满足您的数据处理需求。

Keboola

使用Keboola，“在20分钟内连接任何数据源。”它是您所有数据需求的一体式数据工程平台。

它是一个端到端的ETL工具，将一个完整的数据平台作为服务运行。如果您的数据看起来令人困惑并造成运营混乱，Keboola是在分析和自动化方面进行合作的正确选择。它提供提取、转换、数据管理和管道编排解决方案以及反向ETL。

设计和部署数据管道，了解业务数据背后的科学知识，并使用Keboola与多个云、数据库、协作、CRM和更多平台集成。

CloverDX

CloverDX是一个非常理想的平台，它为您的所有数据发布和处理需求提供了一个集中的位置。它是高效的，提供了对数据的控制，并提供了处理的透明度。您可以将其与云中和本地数据源集成，以处理多种数据格式。

作为一个一体化的数据管理工具，CloverDX连接到多个数据源，消除了数据孤岛，并避免了供应商锁定。它可以完成从设计数据和自动化重复任务到与必要的第三方工具结合以及在数据库、文件、消息等中发布信息的所有工作。

Logstash

Logstash是一个免费的开源ETL工具，它从多个来源收集数据，执行转换过程，并将输出发送回您选择的数据仓库。它由预先构建的过滤器和100多个插件组成，用于执行数据处理操作。无论数据的格式或复杂性如何，Logstash都会动态地摄取、转换信息，并将其发送到您选择的“存储库”。

Logstash最好的特性之一是可扩展的插件生态系统。它有近200个插件和丰富的过滤器库，可以创建最适合您数据处理需求的管道。

Apache Kafka

Apache Kafka是Apache软件基金会开发的开源系统。该平台用Java和Scala编写，旨在为处理数据源提供统一的高吞吐量管道。该工具是一个分布式事件流平台，用于执行高性能数据管道、流分析、数据集成和任务关键型应用程序。

Apache Kafka通过弹性扩展和收缩数据存储和处理能力支持可扩展性。永久存储、内置流处理、无缝集成和一组丰富的客户端库是该工具的一些有用功能，使其成为一个值得信赖的ETL管道工具。

Pygrametl

Pygrametl是一个开源数据集成ETL工具，它是一个Python框架，为执行ETL过程提供了常用的功能。它支持编码以运行任何基于ETL的阶段来管理和处理数据。由于该工具与CPython和Jython都兼容，因此可以在ETL程序中使用现有的Java代码和JDBC驱动程序。尽管ETL阶段的编码可能听起来很麻烦，但与无脚本GUI工具相比，Pygrametl被证明是有用的，因为它节省了手动创建数据管道的时间和精力。

该框架于2009年发布，经过不断发展，为用户提供了高效的ETL流程，并具有充分的编程能力。正如本文中所讨论的，Pygrametl的最新添加是Drawn Table Testing（DTT），它简化了ETL流的测试，因为它可以方便地定义数据处理运行到测试中的前置条件和后置条件。您可以在所附链接中了解有关此框架及其最新版本的更多信息。

Singer

Singer是一个开源工具，可根据您的组织需求提取和整合数据。您可以在数据库、web API、文件、队列等之间发送数据。它与年轻企业用来满足ETL需求的软件集成。

需要记住的一点是，Singer是一个基于脚本的ETL工具；您必须编写特定的代码来执行ETL职责。数据提取脚本被称为“标记”，数据加载脚本被称“目标”这些脚本可以以任何顺序或组合运行，以执行您选择的ETL过程。Singer还允许您创建自己的标签和目标，如果现有标签和目标与您的需求不匹配。

Singer的另一个与众不同之处是其支持模块化数据传输管道的能力。这些模块化数据传输和加载选项易于维护和执行。

Scriptella

另一个流行且非常有用的开源ETL工具是Scriptella。它用Java编写，是一个脚本执行工具，其主要关注点是简单性。该工具拥有相当活跃的社区，并在Apache 2.0版下获得许可。

由于Scriptella是一个基于脚本的工具，您需要使用代码执行ETL功能。但别担心！你不必为此学习任何新的编码语言。您可以使用SQL进行访问和数据传输。除了SQL，它还支持JavaScript、JEXL和Velocity。其他工具功能包括与LDAP、JDBC、XML和其他数据源的互操作性以及跨数据库ETL操作。但如果您正在寻找执行ETL过程的GUI工具，Scriptella可能不是最佳选择，因为它不支持GUI。

以下是该工具的所有不同功能，供您探索。

Pentaho Kettle

Kettle是一个免费的开源ETL数据集成工具，现在是Pentaho数据集成。它是一款综合性软件，能够访问、混合和分析来自多个来源的数据，深受用户欢迎。

术语“Kettle”代表“Kettle-Extraction Transformation Transport Load Environment”。它被称为理想的数据混合、集成和业务分析平台。Pentaho Kettle提供从MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、各种NoSQL API、文本文件等数据源提取数据。与上述两种工具不同，Kettle是无代码的，在从业务数据中提取可操作的见解方面非常有用。

它是一个ETL工具，提供内部数据和文件存储库。因此，如果您正在寻找协作ETL环境，可以使用Pentaho存储库。

Talend Open Studio

Talend Open Studio是一个数据集成和ETL平台，允许用户在几分钟内构建基本数据管道。您只需要最新的操作系统版本、8 GB的内部内存和20 GB以上的内部磁盘空间即可开始安装。

如果您的项目准备好启动，您需要Talend Open Studio及其易于使用的界面和集成功能。此后，您可以监视和安排正在进行的项目需求。您可以进一步利用该工具轻松添加数据质量、大数据集成和处理资源。并在需要时利用AWS或Azure的最新数据源、分析技术和弹性容量。

Apache Camel

如果数据集成和收集是您的首要任务和业务需求，那么ApacheCamel应该是您的首选工具。它是一个开源框架，使您能够轻松地与产生和消费对您有用的数据的源进行集成。它支持来自不同行业的50多种数据格式，包括金融、健康、电信等。

ApacheCamel以其数据集成功能而受欢迎，它支持大多数企业集成模式和微服务架构中的较新集成模式。其目的是帮助您使用最佳行业实践解决业务集成问题。值得注意的是，该工具可以独立运行，并且可以作为库嵌入到Spring Boot、Quarkus、Application Server和流行的云平台中。

ETL工具比较标准

ETL工具	支持的格式	集成	自动化	无代码/基于代码	安装和部署	订阅
Keboola	All data formats	Salesforce, project management, AWS, and more	Yes	Codeless	Deploy as a service	Free and enterprise plan
CloverDX	All data formats	All 3rd party Java libraries	Yes	Codeless	On-premises and cloud-based	Available on the website
Logstash	XML, JSON, CSV, logs, and more	Cloud platforms, Kubernetes, Confluence, and CRMs	Yes	Codeless	On-premises and cloud-based	Free
Apache Kafka	Event-record format	integrates with hundreds of event sources and event sinks including Postgres, JMS, Elasticsearch, AWS S3, and more.	Yes	Codeless	Can be deployed on virtual machines, containers, and on-premises, and on the cloud	Free
Pygrametl	SQL, CSV, TypedCSV, Pandas, and more	Python code	Yes	Code-based	On-premises	Free
Singer	Multiple sources	Python-based libraries	Yes	Code-based	Virtual environment or on-premises	Free
Scriptella	LDAP, JDBC, XML and other datasources	Java EE, Spring Framework, JMX, JNDI and JavaMail	Yes	Code-based	On-premises	Free
Pentaho Data Integration	Multiple data formats	Java-based libraries	Yes	Codeless	On-premises	Enterprise Edition/community Project
Talend Open Studio	All big data formats	RDMS,SaaS connectors, CRMs	Yes	Codeless	On-premises and cloud-based	Free
Apache Camel	JSON, XML, SOAP, ZIP, and more (50+ types)	Spring, Quarkus, and CDI	Yes	Code-based	On-premises and as an embeddable library	Free

开源ETL工具：关键特性

开源之所以受到欢迎，是因为他们有一个活跃的开发人员和用户社区，随时可以指导您使用这些工具。尽管经验丰富的人员帮助您满足需求非常有用，但您必须了解开源ETL工具的其他几个关键功能：

可扩展性

一个可扩展的开源ETL工具可以有效地为我们的业务收集和处理数据。在处理大量数据时，它们也不那么复杂且易于使用。

经济的

寻找ETL工具的公司可以选择开源选项，这些工具可以完成工作，但对他们的业务来说仍然经济。这些组织在预算范围内获得最佳的数据集成能力和更高的质量。

保护

开源ETL工具提供了对金融和医疗保健行业公司至关重要的加密设施。有了支持此类工具的开放社区，您还可以选择向负责此类群体的开发人员寻求帮助。

数据集成

开源ETL工具是寻找可嵌入数据集成选项的企业的最佳选择。这些工具提供数据集成、迁移和转换服务，价格与商业同类产品相比合理。

实时处理

您可以使用ETL工具中的实时处理通过管道立即发送数据，这在欺诈检测中非常有用。通过访问实时数据传输洞察，您可以检测并防止IT违规。

开源ETL工具的局限性

当然，ETL工具为执行提取、转换和加载管道提供了坚实的基础。但他们仍在发展，并成为自己的一个完全成熟的版本。目前，开源ETL工具有一定的局限性，特别是在客户支持方面。以下是开源ETL工具的一些限制：

• 它们仍然缺乏与企业使用的内部软件的适当集成和连接。
• 这些开源工具缺乏错误处理能力。
• 这些ETL工具中的大多数都是接口驱动的，这使得它们难以导航和调试，从而引入了再现性问题。
• 有些工具可以分析大型数据集，但它们只能处理小批量的数据，这会导致流水线中的效率问题。
• 所讨论的一些工具与数据管理软件或RDBMS系统不兼容，从而阻碍了从各种平台获取数据后的数据管道性能。
• 具有复杂数据分析和处理需求的企业即使预算很低，也无法通过使用开源ETL工具来满足所有需求。

ETL数据集成过程的步骤是什么？

ETL主要是一个三步过程。但是，简单地提取、转换和加载数据对您的业务不会有用。您还需要构建和分析可用信息。因此，ETL数据集成过程需要遵循5个必要的关键步骤：

摘录：

从非结构化数据集或池中收集原始数据，并将其存储在存储库中以供进一步使用。

清洁：

在进入转换阶段之前，对收集的数据进行抛光和清理，以确保质量。

转换：

将非结构化数据转换为结构化数据；转换过程将可用数据转换为可理解的格式。

负载：

此阶段将结构化数据加载到数据仓库中进行分析并获得有价值的见解

分析：

该分析是对仓库中存储的数据进行的，允许企业提取见解供其使用。

如上所述，每一步都在序列中的另一步之后。通常，数据工程师和开发人员执行这些过程，因为他们掌握了处理数据仓库及其功能所需的知识。

哪种ETL工具最好？

每一个ETL工具的功能都不同，并具有其独有的功能和满足的需求。由于收集、存储和处理数据的业务需求多种多样，从众多工具中选择一种不是正确的做法。例如，如果您正在寻找一种提供无代码数据处理的数据管道工具，那么Talend Open Studio（最常用和最流行的ETL工具之一）可能会给您带来挑战。

最好的ETL工具是符合您的需求并提供您正在寻找的解决方案的工具。也许，你可以选择Keboola、Pentaho Kettle、CloverDX、Logstash和Apache Kafka。然而，如果您的团队想要节省手动创建和连接数据管道的时间，则必须使用Scriptella或Talend Open Studio。这些工具非常适合技术娴熟的企业，他们宁愿选择编码和执行数据处理。

结论

在最终确定ETL工具时，时间、成本和易用性是许多公司的首要因素。该过程相当耗时，需要企业了解其数据集成和处理需求，以搜索执行此任务的工具。

虽然一些数据管道工具提供的功能超出了您的业务需求，但其他工具在技术上已开发，但需要正确的使用技能。你再次陷入困惑。哪种ETL工具最适合您的组织和数据处理需求？

本列表旨在帮助您选择市场上最新的工具，该工具配备了所有必要的功能，以支持您的大数据处理和分析，从而获得正确的可操作见解。您可以查看我们的比较表，以更好地了解所有这些平台及其功能。

常见问题解答（FAQ）

使用最多的ETL工具是什么？

最常用和最流行的ETL工具是Talend Open Studio，它具有易于使用的界面和广泛的功能。它支持多种数据源的多种集成，包括数据库、web服务和文本文件。它是一个基于代码的平台。

甚至Pentaho Kettle也是一个非常流行的数据集成ETL工具，许多企业都依赖它来访问、混合和分析来自多个来源的数据。这是一个无代码平台。

2023年需要哪种ETL工具？

除了上述常见问题解答中讨论的两种流行的ETL工具外，ApacheKafka和Singer在2023年的需求量将很高。然而，每个企业都有不同的ETL工具需求，特定工具的流行程度因行业而异。

什么是最快的ETL工具？

在本文讨论的ETL工具中，Apache是市场上速度最快的工具之一。它允许无缝的数据集成和操作。它是一个开源工具，可供用户使用，并随着时间的推移进行了更新，以支持即将到来的数据集成需求。