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【seo关键词批量挖掘工具】批量作业调度,数据挖掘,这应该是今年“最推荐”的ETL工具

作者:jcmp      发布时间:2021-05-14      浏览量:0
ETL是数据仓库中非常重要的一环,

ETL是数据仓库中非常重要的一环,是承前启后的必要步骤。ETL负责将分布式、异构数据源的数据,如关系数据、平面数据文件提取到临时中间层,进行清理、转换和集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为在线分析处理和数据挖掘的基础。

下面介绍一下什么是ETL,以及ETL中常用的三个工具:——Datastage、Taskctl、Kettle。

1.什么是ETL?

数据仓库结构

流行的说法是从数据源中提取数据,进行清理、处理和转换,然后加载到定义的数据仓库模型中。目的是整合企业中零散、杂乱、不统一的数据,为企业决策提供分析依据。

ETL是商业智能项目的重要组成部分,其设计影响生成数据的质量,直接关系到商业智能项目的成败。

为什么要使用ETL工具?

在处理数据时,我们有时会遇到这些问题:

当数据来自不同的物理主机时,使用SQL语句处理数据更加困难,成本也更高。

当然,我们可以使用存储过程来处理数据库中的数据,但是在处理海量数据时,存储过程显然很困难,会占用更多的数据库资源,这可能会导致数据资源不足,从而影响数据库的性能。

以上问题可以通过ETL工具解决。ETL工具有以下优点:

支持各种异构数据源的连接。(部分)

图形界面操作非常方便。

处理海量数据速度快,过程更清晰。

二、ETL工具的引入

1.工具

IBM的商业软件,专业的ETL工具,也比较贵,适合大规模的ETL应用。

使用难度:

工具地址:DataStage工具

2.Taskctl

商业软件,国内专业ETL工具平台。价格上比Datastage便宜很多,适合大规模的ETL应用。

使用难度:

工具地址:Taskctl 6.0企业版

3.Taskctl网络版

IT免费,在商用版Taskctl 6.0的基础上垂直扩展。适用于数据系统批量调度自动化、系统运维自动化、企业数据资产监控等多个平台的中小企业It自动化系统搭建者和数据开发者。

使用难度:

工具地址:任务网商务免费版

4.烧水用水壶

免费的,最著名的开源产品是纯java编写的ETL工具,只能在JVM环境下部署,可以跨平台,扩展性好。

使用难度:

工具地址:水壶工具

三种ETL工具的比较

介绍三种ETL工具的特点和区别:Datastage、Taskctl、Kettle

1.运作

这三个ETL工具相对简单易用,主要看开发人员的熟练程度。

2.部署

Kettle只需要JVM环境,Taskctl需要服务器和客户端安装,Datastage部署费时,难度有点大。

3.数据处理的速度

Taskctl和Datastage的处理速度在大数据量下相对较快且稳定。水壶的处理速度比较慢。

4.服务

Taskctl和Datastage有很好的商业技术支持,而Kettle没有。商业软件的售后服务会比免费开源软件好很多。

5.风险

风险与成本成反比,与技术能力成正比。

6.扩张

Kettle在可扩展性上无疑是最好的,因为它是开源代码,可以自行开发和扩展功能,而Taskctl和Datastage因为是商业软件,基本不支持。

7.作业监控

三者都有监控和记录工具。

在数据监控方面,个人认为Taskctl的实时监控更好,可以直观的看到数据提取的情况,以及在哪个控件上运行。对于调优,我们可以更快的定位和处理处理速度慢的控件,而Datastage有相应的功能,但是不直观,需要对比两个界面来定位处理速度慢的控件。有时候有一些方法可以找到它。

8.在线技术服务支持

凯特尔Datastage Taskctl,相对来说,凯特尔遇到问题在网上快速找到解决方案的概率很低。只靠网上看技术文档,加入社区提问,效率比较低;相比于Datastage和Taskctl,更加完善。因为是商业软件,所以不仅网上有完善的技术文档,还有24小时在线的远程技术支持和答疑人员。

四.分享项目经验

在项目中,我们经常需要将生产库中的表同步到数据仓库中。一百多张表的同步重复操作,对开发者来说是一个对细心和耐心的考验。在这种情况下,开发者最喜欢的工具无疑是kettle,多个表的同步可以用同一个程序运行。没有必要为每个表的同步建立程序。Taskctl虽然提供了批量设计的工具,但是还是需要生成多个程序来一个个配置,数据,

stage 在这方面就显得比较笨拙。

在做增量表的时候,每次运行后都需要把将最新的一条数据操作时间存到数据库中,下次运行我们就取大于这个时间的数据。Kettle 和 Taskctl 有控件可以直接读取数据库中的这个时间置为变量。

有一句话说的好: 世上没有最好的,只有适合的!

每一款ETL工具都有它的优缺点,我们需要根据实际项目,权衡利弊选择适合的ETL工具,合适的就是最好的。当下越来越多公司及其客户更重视最新的数据(实时数据)展现,传统的ETL工具可能满足不了这样的需求,而实时流数据处理和云计算技术更符合。所以我们也需要与时俱进,学习大数据时代下的ETL工具。