常用的etl工具 目前比较好的开源BI框架是什么，想给中小客户丰富一下解决方案，怎么选择？

目前比较好的开源BI框架是什么，想给中小客户丰富一下解决方案，怎么选择？

事实上，开源Bi框架并不多。目前，最好使用的是pentaho的Bi套件。

Bi主要分为两个阶段，ETL和可视化。如果你使用pentaho，你可以直接用它的水壶进行ETL。有相应的可视化工具。

另外，国内很多企业也有相应的BI产品，比如百度的BI平台，这是一个灵活的BI开发工具。分析商业智能也很好。许多国内的可视化工具可以显示，如fansoft。

其他Bi平台，如cborad和risi Bi，都是开源的。但是，应该注意的是，根据用户数量和使用范围的不同，开源工具相对缺乏相关信息。如果你想使用它们，最好直接从代码开始，找个专人长期维护。

数据仓库ETL到底是什么？

ETL工作的实质是从各种数据源中提取数据，对数据进行转换，最后通过数据仓库的维度建模，将数据加载并填充到表中。只有填写了这些维度/事实表，ETL工作才能完成。接下来，分别阐述了提取、转换和加载的三个步骤：数据仓库面向分析，操作数据库面向应用。显然，并非所有用于支持业务系统的数据都是分析所必需的。因此，本阶段主要根据数据仓库主题和主题字段确定从应用数据库中提取的编号。

在具体的开发过程中，开发人员必须经常发现数据仓库建模后某些ETL步骤与表描述不匹配。这时，需要重新检查和设计需求，重新进行ETL。正如本文在数据库系列中提到的，任何涉及需求的更改都需要重新开始并更新需求文档。

转换步骤主要是指转换提取的数据结构以满足目标数据仓库模型的过程。此外，转换过程还对数据质量负责，这也称为数据清洗。这里可以参考数据质量的内容。

在加载过程中，为确保数据质量而提取和转换的数据将加载到目标数据仓库中。加载可以分为两种类型：首次加载和刷新加载。其中，首次加载会涉及大量数据，而刷新加载是一种微批量加载。

我们可以说，随着各种分布式和云计算工具的兴起，ETL实际上已经成为ELT。也就是说，业务系统本身不会做转换工作，而是将数据导入到分布式平台进行简单清洗后，让平台进行清洗和转换工作。这样可以充分利用平台的分布式特点，使业务系统更加专注于业务本身。

常用的etl工具有哪些？

1. 北京数字科技有限公司所属数据管道是企业级批量流集成数据融合服务提供商和解决方案提供商，是国内实时数据管道技术的倡导者。通过平台和技术为企业客户解决数据准备过程中的各种痛点，帮助客户更灵活、更高效、更简单地实现复杂异构数据源到目的地的实时数据融合和数据管理服务。从而打破传统ETL对客户灵活数据应用的束缚，使数据准备过程不再成为数据消耗的瓶颈。

2. kettlettle是国外一个开源的ETL工具，用纯Java编写，可以在windows、Linux和UNIX上运行，数据提取效率高、稳定。水壶在中文里叫水壶。马特，这个项目的主要程序员，希望把各种各样的数据放到一个水壶里，然后以指定的格式流出来。

3. Talendtalent是数据集成解决方案领域的领先企业，为公共云、私有云和本地环境提供集成数据集成平台。Talend的使命是帮助客户优化数据，提高数据可靠性，并更快地将企业数据转化为业务价值。凭借这一使命，talend的解决方案将数据从传统基础架构中解放出来，提高了客户对业务的洞察力，并使客户能够更早地实现业务价值。

4. Informatica Informatica是世界领先的数据管理软件供应商。Gartner在以下幻方图方面处于领先地位：数据集成工具幻方图、数据质量工具幻方图、元数据管理解决方案幻方图、主数据管理解决方案幻方图、企业级集成平台即服务（eipaas）幻方图。

5、DataStageIBM®InfoSphere™ 信息服务器是一个数据集成的软件平台，它可以帮助企业从分散在各个系统中的复杂的异构信息中获取更多的价值。infosphereinformationserver为公司提供了一个统一的平台来理解、清理、转换和交付可信的上下文信息。IBM®InfoSphere™ DataStage®和QualityStage™ 提供一个图形化框架，您可以使用它来设计和运行用于转换、清理和加载数据的作业。

开源etl工具比较，kettle和talend，都有什么优势和劣势？

几种ETL工具（kettle、talent、Informatica、datapipeline等）的比较

四种工具的比较主要从以下几个方面进行：

1。成本：

软件成本包括很多方面，包括软件产品、售前培训、售后咨询、技术支持等

开源产品本身是免费的，成本主要是培训和咨询，所以成本始终保持在较低的水平。

商业产品的价格非常高，但通常会提供几次免费咨询或支持，因此使用商业软件的初始成本非常高，但会逐渐降低。

人工编码初期成本不高，主要是人力成本，但后期维护工作量会越来越大。

2. 易用性：

datapipeline:GUI非常易于使用，具有丰富的视觉监控；

kettle:GUI编码；

Informatica:GUI编码，具有GUI，但经过特殊培训；

talent:GUI编码，具有GUI图形界面，但具有eclipse 3。技能要求：

数据管道：操作简单，无技术要求；

水壶：ETL设计，SQL，数据建模；

Informatica：ETL设计，SQL，数据建模；

人才：需要编写Java；

4。底层架构：

datapipeline:分布式，水平可扩展；

Ketter:主从结构不高可用性；

Informatica:分布式；

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