Comparación de cinco herramientas ETL convencionales

1. Introducción

DataPipeline: Afiliada a Beijing Shujian Technology Co., Ltd., es un proveedor de servicios y soluciones de fusión de datos integrados de flujo por lotes a nivel empresarial, y un principales defensores nacionales de la tecnología de canalización de datos en tiempo real.

Resolver diversos puntos débiles en el proceso de preparación de datos para clientes empresariales a través de plataformas y tecnologías, ayudando a los clientes a ser más ágiles, eficientes y simples para lograr la fusión de datos en tiempo real y datos desde fuentes de datos complejas y heterogéneas hasta los destinos. Gestión y otros servicios integrales.

Esto rompe las limitaciones que el ETL tradicional impone a las aplicaciones de datos flexibles de los clientes, de modo que el proceso de preparación de datos ya no se convierte en el cuello de botella del consumo de datos.

Kettle: es una herramienta ETL de código abierto extranjera escrita en Java puro. Puede ejecutarse en Windows, Linux y Unix. La extracción de datos es eficiente y estable. El nombre chino de Kettle es hervidor. MATT, el programador principal del proyecto, espera poner varios datos en un hervidor y luego sacarlos en un formato específico.

Informatica: es el proveedor líder mundial de software de gestión de datos.

Clasificado como líder en los siguientes Cuadrantes Mágicos de Gartner: Cuadrante Mágico para Herramientas de Integración de Datos, Cuadrante Mágico para Herramientas de Calidad de Datos, Cuadrante Mágico para Soluciones de Gestión de Metadatos, Cuadrante Mágico para Soluciones de Gestión de Datos Maestros y Cuadrante Mágico para Empresas. Plataformas de Integración de Nivel. Cuadrante Mágico de Servicios (EiPaaS).

Talend: es líder en soluciones de integración de datos, proporcionando una plataforma integrada de integración de datos para nubes públicas y privadas y entornos locales. La misión de Talend es ayudar a los clientes a optimizar los datos, mejorar la confiabilidad de los datos y transformar los datos empresariales en valor comercial más rápidamente.

Con esta como su misión, las soluciones de Talend liberan datos de la infraestructura tradicional, mejoran los conocimientos empresariales de los clientes y les permiten obtener valor empresarial antes.

DataX: Es una herramienta/plataforma de sincronización de datos fuera de línea ampliamente utilizada dentro del Grupo Alibaba. Su implementación incluye MySQL, Oracle, SqlServer, Postgre, HDFS, Hive, ADS, HBase, TableStore (OTS), MaxCompute (. Función de sincronización de datos eficiente entre varias fuentes de datos heterogéneas (como ODPS) y DRDS. Dirección de código abierto: /alibaba/DataX

2. Costo

Los costos del software incluyen muchos aspectos, incluidos productos de software, capacitación preventa y posventa. Consultoría, soporte tecnológico, etc.

El producto de código abierto en sí es gratuito y el costo es principalmente capacitación y consultoría, por lo que el costo siempre se mantendrá en un nivel bajo.

Los productos comerciales en sí son muy caros, pero generalmente ofrecen varias consultas o soporte gratuitos. Por lo tanto, el coste inicial de utilizar software comercial es muy alto, pero disminuye gradualmente.

El costo inicial de la codificación manual no es alto, principalmente costos laborales, pero la carga de trabajo del mantenimiento posterior será cada vez mayor.

3. Escenarios aplicables

DataPipeline: se utiliza principalmente en diversos escenarios de fusión e intercambio de datos. Está diseñado para ser flexible y escalable para cantidades extremadamente grandes de datos y enlaces de datos altamente complejos. Plataforma de intercambio de datos;

Kettle: herramienta ETL tradicional para modelado de almacenes de datos;

Informatica: herramienta ETL tradicional para modelado de almacenes de datos

Talend: ETL tradicional. herramienta para modelado de almacenes de datos

DataX: herramienta ETL tradicional para modelado de almacenes de datos

4. Uso

DataPipeline: interfaz gráfica de todo el proceso, la aplicación adopta B; Arquitectura /S, Cloud Native nació para la nube, todas las operaciones se pueden completar en el navegador, no se requieren lanzamientos de desarrollo y producción adicionales

Ketlet: modo cliente C/S, entornos de desarrollo y producción; las tareas deben implementarse de forma independiente y deben escribirse, depurarse y modificarse localmente y deben publicarse en el entorno de producción en línea. No hay interfaz y debe depurarse a través de registros, lo cual es ineficiente y requiere mucho tiempo; >

Informatica: el modo cliente C/S, los entornos de desarrollo y producción deben implementarse de forma independiente, las tareas se escriben, depuran y modifican localmente y deben liberarse al entorno de producción, el costo de aprendizaje es alto y, en general, requiere capacitación profesional Solo los ingenieros pueden usarlo;

Talend: el modo cliente C/S, los entornos de desarrollo y producción deben implementarse de forma independiente, las tareas se escriben, depuran y modifican localmente y deben publicarse en el entorno de producción;

DataX: DataX realiza tareas en forma de scripts. Requiere una comprensión completa del código fuente antes de poder llamarlo. El costo de aprendizaje es alto, no existe una interfaz de desarrollo gráfico. interfaz de monitoreo y el costo de operación y mantenimiento es relativamente alto

5. Arquitectura de capa inferior

DataPipeline: arquitectura de clúster distribuido de alta disponibilidad, que se puede expandir horizontalmente a múltiples nodos para admitir La arquitectura tiene volúmenes de datos extremadamente grandes y tiene una alta tolerancia a fallas y puede ajustar automáticamente la distribución de tareas entre los nodos, lo que la hace adecuada para escenarios de big data.

Kettle: la estructura maestro-esclavo no tiene alta disponibilidad; escalabilidad deficiente, baja tolerancia a fallas arquitectónicas y no es adecuado para escenarios de big data;

Informatica: el mapeo de esquemas no es automático; la replicabilidad es relativamente pobre; la actualización no es muy sólida y admite la implementación distribuida <; /p>

Talend: admite implementación distribuida

DataX: admite implementación independiente y en clúster

6, mecanismo CDC

DataPipeline: Según registros, según marcas de tiempo y secuencias de incremento automático, etc., hay varios métodos disponibles

Kettle: basado en marcas de tiempo, activadores, etc.

Informatica: Log-; están disponibles opciones de secuencia basada en disparador, basada en marca de tiempo y de incremento automático

Talend: opciones de secuencia basada en disparador, basada en marca de tiempo y de incremento automático

DataX: lote sin conexión; procesamiento

7. Impacto en la base de datos

DataPipeline: el método de recopilación basado en registros no es invasivo para la base de datos

Kettle: tiene requisitos en; la estructura de la tabla de la base de datos y es algo intrusivo;

Información;

ica: el método de recopilación basado en registros no es intrusivo para la base de datos

Talend: es intrusivo

DataX: recopila datos a través de sql select y no es intrusivo para los datos; fuente

8. Transferencia automática de reanudación del punto de interrupción

DataPipeline: compatible

Kettle: no compatible

Informatica: no compatible; /p>

Talend: no compatible;

DataX: no compatible

9. Monitoreo y advertencia

DataPipeline: monitoreo visual de procesos, que proporciona una variedad de gráficos, operación y mantenimiento asistidos, los problemas de falla se pueden advertir en tiempo real

Kettle: confiar en los registros para localizar problemas de falla a menudo es solo un método de posprocesamiento, que carece de advertencia de proceso

Informatica: el monitor puede ver Cuando llega al mensaje de error, la información es relativamente general y aún necesita confiar en los registros de análisis para localizar el problema.

Talend: hay una advertencia de problema; , y aún necesita confiar en los registros para localizar el problema;

DataX: confíe en el registro de la herramienta para localizar el problema, no hay una interfaz gráfica de operación y mantenimiento ni un mecanismo de alerta temprana. se requiere desarrollo personalizado

10. Limpieza de datos

DataPipeline: limpieza ligera en torno a la calidad de los datos

Kettle: modelado y cálculo en torno a los requisitos de datos del almacén de datos; La función de limpieza es relativamente compleja y requiere programación manual

Informatica: admite la limpieza y transformación de lógica compleja

Talend: admite limpieza y transformación de lógica compleja

DataX: necesita escribir scripts de limpieza de acuerdo con sus propias reglas claras y llamarlos (función proporcionada por DataX3.0)

11. Conversión de datos

DataPipeline: esquema automatizado mapeo;

Kettle: configuración manual del mapeo de esquemas

Informatica: configuración manual del mapeo de esquemas

Talend: configuración manual del mapeo de esquemas

DataX: mapeo de esquemas mediante la escritura de scripts json

12. Facilidad de uso, dificultad de la aplicación, si se requiere desarrollo

DataPipeline: muy fácil La GUI utilizada tiene un rico monitoreo visual , baja facilidad de uso, baja dificultad y no requiere desarrollo

Kettle: codificación GUI, baja facilidad de uso, alta dificultad y requiere desarrollo

Informatica: codificación GUI; , hay una GUI, pero requiere capacitación especial, poca facilidad de uso, alta dificultad y requiere desarrollo

Talend: GUI Coding, hay una interfaz gráfica GUI pero se proporciona como un complemento de Eclipse; -in., baja facilidad de uso, dificultad media, requiere desarrollo;

DataX: requiere una comprensión completa del código fuente antes de poder llamarlo, alto costo de aprendizaje, sin interfaz gráfica de desarrollo ni interfaz de monitoreo. baja facilidad de uso, alta dificultad, necesidad de abrir

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13. Requisitos de habilidades

DataPipeline: operación simple, sin requisitos técnicos

Kettle: diseño ETL, SQL, modelado de datos

<; p> Informatica: diseño ETL, SQL, modelado de datos

Talend: Necesidad de escribir Java

DataX: Necesidad de escribir script json

14. Datos Tiempo real

DataPipeline: admite la sincronización en tiempo real de fuentes de datos heterogéneas, muy rápido

Kettle: no admite la sincronización de datos en tiempo real

; Informatica: admite tiempo real, baja eficiencia

Talend: admite procesamiento en tiempo real, requiere la compra de una versión avanzada, costosa

DataX: admite tiempo real

15. Soporte técnico

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DataPipeline: soporte técnico original localizado de fábrica

Kettle: software de código abierto, que debe ser implementado y mantenido por los propios clientes

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Informatica: en los Estados Unidos, principalmente implementación de terceros y servicio postventa

Talend: en los Estados Unidos, se divide en versión de código abierto y versión empresarial, y la la versión empresarial puede proporcionar los servicios correspondientes;

DataX: código fuente abierto de Alibaba, que requiere que los clientes implementen, desarrollen y mantengan automáticamente

El artículo es el resultado de mi propio estudio y compilación. Si hay algún error, no dude en realizar las correcciones oportunas.