2024年一篇文章搞懂数据仓库：常用ETL工具、方法，深入理解大数据动画原理_etl数据工具

作者：羊村懒王 | 2024-06-11 12:16:13

踩

etl数据工具

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取

3.3 Kettle

3.4 canal

3.5 StreamSets

四、ETL加载策略

4.1 增量

4.2 全量

4.3 流式

小编有话

一、什么是ETL？

ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，是数据仓库的生命线。

**抽取（Extract）**主要是针对各个业务系统及不同服务器的分散数据，充分理解数据定义后，规划需要的数据源及数据定义，制定可操作的数据源，制定增量抽取和缓慢渐变的规则。

**转换（transform）**主要是针对数据仓库建立的模型，通过一系列的转换来实现将数据从业务模型到分析模型，通过ETL工具可视化拖拽操作可以直接使用标准的内置代码片段功能、自定义脚本、函数、存储过程以及其他的扩展方式，实现了各种复杂的转换，并且支持自动分析日志，清楚的监控数据转换的状态并优化分析模型。

**装载（Load）**主要是将经过转换的数据装载到数据仓库里面，可以通过直连数据库的方式来进行数据装载，可以充分体现高效性。在应用的时候可以随时调整数据抽取工作的运行方式，可以灵活的集成到其他管理系统中。

二、ETL & ELT

伴随着数据仓库的发展（传送门：数据仓库的八个发展阶段），数据量从小到大，数据实时性从T+1到准实时、实时，ETL也在不断演进。

在传统数仓中，数据量小，计算逻辑相对简单，我们可以直接用ETL工具实现数据转换（T），转换之后再加载到目标库，即（Extract-Transform-Load）。但在大数据场景下，数据量越大越大，计算逻辑愈发复杂，数据清洗需放在运算能力更强的分布式计算引擎中完成，ETL也就变成了ELT（Extract-Load-Transform）。

即：Extract-Transform-Load >> Extract-Load-Transform

通常我们所说的ETL，已经泛指数据同步、数据清洗全过程，而不仅限于数据的抽取-转换-加载。

三、常用的ETL工具

下面小编将介绍几类ETL工具（sqoop，DataX，Kettle，canal，StreamSets）。