前言

最近有些小伙伴問我，ETL數(shù)據(jù)遷移工具該用哪些。

ETL(是Extract-Transform-Load的縮寫，即數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、裝載的過程)，對于企業(yè)應(yīng)用來說，我們經(jīng)常會遇到各種數(shù)據(jù)的處理、轉(zhuǎn)換、遷移的場景。

今天特地給大家匯總了一些目前市面上比較常用的ETL數(shù)據(jù)遷移工具，希望對你會有所幫助。

1.Kettle

Kettle是一款國外開源的ETL工具，純Java編寫，綠色無需安裝，數(shù)據(jù)抽取高效穩(wěn)定 (數(shù)據(jù)遷移工具)。

Kettle 中有兩種腳本文件，transformation 和 job，transformation 完成針對數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)轉(zhuǎn)換，job 則完成整個工作流的控制。

Kettle 中文名稱叫水壺，該項目的主程序員 MATT 希望把各種數(shù)據(jù)放到一個壺里，然后以一種指定的格式流出。

Kettle 這個 ETL 工具集，它允許你管理來自不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，通過提供一個圖形化的用戶環(huán)境來描述你想做什么，而不是你想怎么做。Kettle 家族目前包括 4 個產(chǎn)品：Spoon、Pan、CHEF、Kitchen。

• SPOON：允許你通過圖形界面來設(shè)計 ETL 轉(zhuǎn)換過程（Transformation）。
• PAN：允許你批量運行由 Spoon 設(shè)計的 ETL 轉(zhuǎn)換 (例如使用一個時間調(diào)度器)。Pan 是一個后臺執(zhí)行的程序，沒有圖形界面。
• CHEF：允許你創(chuàng)建任務(wù)（Job）。任務(wù)通過允許每個轉(zhuǎn)換，任務(wù)，腳本等等，更有利于自動化更新數(shù)據(jù)倉庫的復(fù)雜工作。任務(wù)通過允許每個轉(zhuǎn)換，任務(wù)，腳本等等。任務(wù)將會被檢查，看看是否正確地運行了。
• KITCHEN：允許你批量使用由 Chef 設(shè)計的任務(wù) (例如使用一個時間調(diào)度器)。KITCHEN 也是一個后臺運行的程序。

2.Datax

DataX是阿里云 DataWorks數(shù)據(jù)集成的開源版本，在阿里巴巴集團(tuán)內(nèi)被廣泛使用的離線數(shù)據(jù)同步工具/平臺。

DataX 是一個異構(gòu)數(shù)據(jù)源離線同步工具，致力于實現(xiàn)包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各種異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間穩(wěn)定高效的數(shù)據(jù)同步功能。

設(shè)計理念：為了解決異構(gòu)數(shù)據(jù)源同步問題，DataX將復(fù)雜的網(wǎng)狀的同步鏈路變成了星型數(shù)據(jù)鏈路，DataX作為中間傳輸載體負(fù)責(zé)連接各種數(shù)據(jù)源。當(dāng)需要接入一個新的數(shù)據(jù)源的時候，只需要將此數(shù)據(jù)源對接到DataX，便能跟已有的數(shù)據(jù)源做到無縫數(shù)據(jù)同步。

當(dāng)前使用現(xiàn)狀：DataX在阿里巴巴集團(tuán)內(nèi)被廣泛使用，承擔(dān)了所有大數(shù)據(jù)的離線同步業(yè)務(wù)，并已持續(xù)穩(wěn)定運行了6年之久。目前每天完成同步8w多道作業(yè)，每日傳輸數(shù)據(jù)量超過300TB。

DataX本身作為離線數(shù)據(jù)同步框架，采用Framework + plugin架構(gòu)構(gòu)建。將數(shù)據(jù)源讀取和寫入抽象成為Reader/Writer插件，納入到整個同步框架中。

DataX 3.0 開源版本支持單機多線程模式完成同步作業(yè)運行，本小節(jié)按一個DataX作業(yè)生命周期的時序圖，從整體架構(gòu)設(shè)計非常簡要說明DataX各個模塊相互關(guān)系。DataX 3.0六大核心優(yōu)勢：

• 可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控
• 豐富的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能
• 精準(zhǔn)的速度控制
• 強勁的同步性能
• 健壯的容錯機制
• 極簡的使用體驗

3.DataPipeline

DataPipeline采用基于日志的增量數(shù)據(jù)獲取技術(shù)（ Log-based Change Data Capture ），支持異構(gòu)數(shù)據(jù)之間豐富、自動化、準(zhǔn)確的語義映射構(gòu)建，同時滿足實時與批量的數(shù)據(jù)處理。

可實現(xiàn) Oracle、IBM DB2、MySQL、MS SQL Server、PostgreSQL、GoldenDB、TDSQL、OceanBase 等數(shù)據(jù)庫準(zhǔn)確的增量數(shù)據(jù)獲取。

平臺具備“數(shù)據(jù)全、傳輸快、強協(xié)同、更敏捷、極穩(wěn)定、易維護(hù)”六大特性。

在支持傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，對大數(shù)據(jù)平臺、國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫、云原生數(shù)據(jù)庫、API 及對象存儲也提供廣泛的支持，并在不斷擴展。

DataPipeline 數(shù)據(jù)融合產(chǎn)品致力于為用戶提供企業(yè)級數(shù)據(jù)融合解決方案，為用戶提供統(tǒng)一平臺同時管理異構(gòu)數(shù)據(jù)節(jié)點實時同步與批量數(shù)據(jù)處理任務(wù)，在未來還將提供對實時流計算的支持。

采用分布式集群化部署方式，可水平垂直線性擴展的，保證數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)穩(wěn)定高效，讓客戶專注數(shù)據(jù)價值釋放。

產(chǎn)品特點：

• 全面的數(shù)據(jù)節(jié)點支持：支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫、國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)平臺、云存儲、API等多種數(shù)據(jù)節(jié)點類型，可自定義數(shù)據(jù)節(jié)點。
• 高性能實時處理：針對不同數(shù)據(jù)節(jié)點類型提供TB級吞吐量、秒級低延遲的增量數(shù)據(jù)處理能力，加速企業(yè)各類場景的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)。
• 分層管理降本增效：采用“數(shù)據(jù)節(jié)點注冊、數(shù)據(jù)鏈路配置、數(shù)據(jù)任務(wù)構(gòu)建、系統(tǒng)資源分配”的分層管理模式，企業(yè)級平臺的建設(shè)周期從三到六個月減少為一周。
• 無代碼敏捷管理：提供限制配置與策略配置兩大類十余種高級配置，包括靈活的數(shù)據(jù)對象映射關(guān)系，數(shù)據(jù)融合任務(wù)的研發(fā)交付時間從2周減少為5分鐘。
• 極穩(wěn)定高可靠：采用分布式架構(gòu)，所有組件均支持高可用，提供豐富容錯策略，應(yīng)對上下游的結(jié)構(gòu)變化、數(shù)據(jù)錯誤、網(wǎng)絡(luò)故障等突發(fā)情況，可以保證系統(tǒng)業(yè)務(wù)連續(xù)性要求。
• 全鏈路數(shù)據(jù)可觀測：配備容器、應(yīng)用、線程、業(yè)務(wù)四級監(jiān)控體系，全景駕駛艙守護(hù)任務(wù)穩(wěn)定運行。自動化運維體系，靈活擴縮容，合理管理和分配系統(tǒng)資源。

4.Talend

Talend (踏藍(lán)) 是第一家針對的數(shù)據(jù)集成工具市場的 ETL (數(shù)據(jù)的提取 Extract、傳輸 Transform、載入 Load) 開源軟件供應(yīng)商。

Talend 以它的技術(shù)和商業(yè)雙重模式為 ETL 服務(wù)提供了一個全新的遠(yuǎn)景。它打破了傳統(tǒng)的獨有封閉服務(wù)，提供了一個針對所有規(guī)模的公司的公開的，創(chuàng)新的，強大的靈活的軟件解決方案。

5.DataStage

DataStage，即IBM WebSphere DataStage，是一套專門對多種操作數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和維護(hù)過程進(jìn)行簡化和自動化，并將其輸入數(shù)據(jù)集市或數(shù)據(jù)倉庫目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的集成工具，可以從多個不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，從多個平臺的數(shù)據(jù)源中抽取數(shù)據(jù)，完成轉(zhuǎn)換和清洗，裝載到各種系統(tǒng)里面。

其中每步都可以在圖形化工具里完成，同樣可以靈活地被外部系統(tǒng)調(diào)度，提供專門的設(shè)計工具來設(shè)計轉(zhuǎn)換規(guī)則和清洗規(guī)則等，實現(xiàn)了增量抽取、任務(wù)調(diào)度等多種復(fù)雜而實用的功能。其中簡單的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可以通過在界面上拖拉操作和調(diào)用一些 DataStage 預(yù)定義轉(zhuǎn)換函數(shù)來實現(xiàn)，復(fù)雜轉(zhuǎn)換可以通過編寫腳本或結(jié)合其他語言的擴展來實現(xiàn)，并且 DataStage 提供調(diào)試環(huán)境，可以極大提高開發(fā)和調(diào)試抽取、轉(zhuǎn)換程序的效率。

Datastage 操作界面

• 對元數(shù)據(jù)的支持：Datastage 是自己管理 Metadata，不依賴任何數(shù)據(jù)庫。
• 參數(shù)控制：Datastage 可以對每個 job 設(shè)定參數(shù)，并且可以 job 內(nèi)部引用這個參數(shù)名。
• 數(shù)據(jù)質(zhì)量：Datastage 有配套用的 ProfileStage 和 QualityStage 保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。
• 定制開發(fā)：提供抽取、轉(zhuǎn)換插件的定制，Datastage 內(nèi)嵌一種類 BASIC 語言，可以寫一段批處理程序來增加靈活性。
• 修改維護(hù)：提供圖形化界面。這樣的好處是直觀、傻瓜式的；不好的地方就是改動還是比較費事（特別是批量化的修改）。

Datastage 包含四大部件：

• Administrator：新建或者刪除項目，設(shè)置項目的公共屬性，比如權(quán)限。
• Designer：連接到指定的項目上進(jìn)行 Job 的設(shè)計；
• Director：負(fù)責(zé) Job 的運行，監(jiān)控等。例如設(shè)置設(shè)計好的 Job 的調(diào)度時間。
• Manager：進(jìn)行 Job 的備份等 Job 的管理工作。

6.Sqoop

Sqoop 是 Cloudera 公司創(chuàng)造的一個數(shù)據(jù)同步工具，現(xiàn)在已經(jīng)完全開源了。

目前已經(jīng)是 hadoop 生態(tài)環(huán)境中數(shù)據(jù)遷移的首選    Sqoop 是一個用來將 Hadoop 和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)相互轉(zhuǎn)移的工具，可以將一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（例如 ：MySQL ,Oracle ,Postgres 等）中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到 Hadoop 的 HDFS 中，也可以將 HDFS 的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。

他將我們傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 | 文件型數(shù)據(jù)庫 | 企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫 同步到我們的 hadoop 生態(tài)集群中。

同時也可以將 hadoop 生態(tài)集群中的數(shù)據(jù)導(dǎo)回到傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 | 文件型數(shù)據(jù)庫 | 企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫中。

那么 Sqoop 如何抽取數(shù)據(jù)呢?

1. 首先 Sqoop 去 rdbms 抽取元數(shù)據(jù)。
2. 當(dāng)拿到元數(shù)據(jù)之后將任務(wù)切成多個任務(wù)分給多個 map。
3. 然后再由每個 map 將自己的任務(wù)完成之后輸出到文件。

7.FineDataLink

FineDataLink是國內(nèi)做的比較好的ETL工具，F(xiàn)ineDataLink是一站式的數(shù)據(jù)處理平臺，具備高效的數(shù)據(jù)同步功能，可以實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)調(diào)度、數(shù)據(jù)治理等各類復(fù)雜組合場景的能力，提供數(shù)據(jù)匯聚、研發(fā)、治理等功能。

FDL擁有低代碼優(yōu)勢，通過簡單的拖拽交互就能實現(xiàn)ETL全流程。FineDataLink——中國領(lǐng)先的低代碼/高時效數(shù)據(jù)集成產(chǎn)品，能過為企業(yè)提供一站式的數(shù)據(jù)服務(wù)，通過快速連接、高時效融合多種數(shù)據(jù)，提供低代碼Data API敏捷發(fā)布平臺，幫助企業(yè)解決數(shù)據(jù)孤島難題，有效提升企業(yè)數(shù)據(jù)價值。

8.canal

canal [kə'næl]，譯意為水道/管道/溝渠，主要用途是基于 MySQL 數(shù)據(jù)庫增量日志解析，提供增量數(shù)據(jù)訂閱和消費。早期阿里巴巴因為杭州和美國雙機房部署，存在跨機房同步的業(yè)務(wù)需求，實現(xiàn)方式主要是基于業(yè)務(wù) trigger 獲取增量變更。從 2010 年開始，業(yè)務(wù)逐步嘗試數(shù)據(jù)庫日志解析獲取增量變更進(jìn)行同步，由此衍生出了大量的數(shù)據(jù)庫增量訂閱和消費業(yè)務(wù)。

基于日志增量訂閱和消費的業(yè)務(wù)包括：

• 數(shù)據(jù)庫鏡像
• 數(shù)據(jù)庫實時備份
• 索引構(gòu)建和實時維護(hù)(拆分異構(gòu)索引、倒排索引等)
• 業(yè)務(wù) cache 刷新
• 帶業(yè)務(wù)邏輯的增量數(shù)據(jù)處理

當(dāng)前的 canal 支持源端 MySQL 版本包括 5.1.x , 5.5.x , 5.6.x , 5.7.x , 8.0.x。

• MySQL master 將數(shù)據(jù)變更寫入二進(jìn)制日志( binary log, 其中記錄叫做二進(jìn)制日志事件binary log events，可以通過 show binlog events 進(jìn)行查看)。
• MySQL slave 將 master 的 binary log events 拷貝到它的中繼日志(relay log)。
• MySQL slave 重放 relay log 中事件，將數(shù)據(jù)變更反映它自己的數(shù)據(jù)。

canal 工作原理：

• canal 模擬 MySQL slave 的交互協(xié)議，偽裝自己為 MySQL slave ，向 MySQL master 發(fā)送dump 協(xié)議
• MySQL master 收到 dump 請求，開始推送 binary log 給 slave (即 canal )
• canal 解析 binary log 對象(原始為 byte 流)