datax和kettle哪个好 kettlejavascript脚本

概述ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种etl工具的使用,必不可少 。最近用kettle做数据处理比较多,所以也就介绍下这方面内容,这里先对比下几款主流的ETL工具 。
1、DataPipelineData Pipeline是一家为企业用户提供数据基础架构服务的科技公司,DataPipeline数据质量平台整合了数据质量分析、质量校验、质量监控等多方面特性, 以保证数据质量的完整性、一致性、准确性及唯一性,彻底解决数据孤岛和数据定义进化的问题 。

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2、KettleKettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Windows、Linux、Unix上运行,数据抽取高效稳定 。Kettle 中文名称叫水壶,该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里,然后以一种指定的格式流出 。
Kettle家族目前包括4个产品:Spoon、Pan、CHEF、Kitchen 。
SPOON 允许你通过图形界面来设计ETL转换过程(Transformation) 。
PAN 允许你批量运行由Spoon设计的ETL转换 (例如使用一个时间调度器) 。Pan是一个后台执行的程序,没有图形界面 。
CHEF 允许你创建任务(Job) 。任务通过允许每个转换,任务,脚本等等,更有利于自动化更新数据仓库的复杂工作 。任务通过允许每个转换,任务,脚本等等 。任务将会被检查,看看是否正确地运行了 。
KITCHEN 允许你批量使用由Chef设计的任务 (例如使用一个时间调度器) 。KITCHEN也是一个后台运行的程序 。
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3、TalendTalend,是一家专业的开源集成软件公司,为企业提供开源的中间件解决方案,从而让企业能够在他们的应用,系统以及数据库中赢取更大的价值 。在传统软件公司提供封闭、私有的解决方案的领域Talend系列软件以开源的形式进行开发 。Talend,可运行于 Hadoop 集群之间,直接生成 MapReduce 代码供 Hadoop 运行,从而可以降低部署难度和成本,加快分析速度 。而且 Talend 还支持可进行并发事务处理的Hadoop2.0 。
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4、InformaticaInformatica是全球领先的数据管理软件提供商 。在如下Gartner魔力象限位于领导者地位:数据集成工具魔力象限、数据质量工具魔力象限 、元数据管理解决方案魔力象限 、主数据管理解决方案魔力象限 、企业级集成平台即服务(EiPaaS)魔力象限 。
Informatica Enterprise Data Integration包括Informatica PowerCenter和Informatica PowerExchange 两大产品,凭借其高性能、可充分扩展的平台,可以解决几乎所有数据集成项目和企业集成方案 。
· Informatica PowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据,它可以按任意速度在企业内交付数据,具有高性能、高可扩展性、高可用性的特点 。Informatica PowerCenter包括4个不同版本,即:标准版,实时版,高级版,云计算版 。同时,它还提供了多个可选的组件,以扩展Informatica PowerCenter的核心数据集成功能,这些组件包括:数据清洗和匹配、数据屏蔽、数据验证、Teradata双负载、企业网格、元数据交换、下推优化(Pushdown Optimization)、团队开发和非结构化数据等 。
· Informatica PowerExchange 是一系列的数据访问产品,它确保 IT 机构能够根据需要随时随地访问并在整个企业内传递关键数据 。凭该能力,IT机构可以优化有限的资源和数据的业务价值 。Informatica PowerExchange支持多种不同的数据源和各类应用,包括企业应用程序、数据库和数据仓库、大型机、中型系统、消息传递系统和技术标准 。
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5、DataxDataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能 。
开源地址:
https://github.com/alibaba/DataX
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6、Oracle GoldengateGoldenGate软件是一种基于日志的结构化数据复制软件 。GoldenGate 能够实现大量交易数据的实时捕捉、变换和投递,实现源数据库与目标数据库的数据同步,保持亚秒级的数据延迟 。
源端通过抽取进程提取redo log或archive log日志内容,通过pump进程(TCP/IP协议)发送到目标端,最后目标端的rep进程接收日志、解析并应用到目标端,进而完成数据同步 。

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