前言

最近有些小伙伴問(wèn)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(guò)程)，對(duì)于企業(yè)應(yīng)用來(lái)說(shuō)，我們經(jīng)常會(huì)遇到各種數(shù)據(jù)的處理、轉(zhuǎn)換、遷移的場(chǎng)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(duì)你會(huì)有所幫助。

1.Kettle

Kettle是一款國(guó)外開(kāi)源的ETL工具，純Java編寫，綠色無(wú)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(duì)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)轉(zhuǎn)換，job 則完成整個(gè)工作流的控制。

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

Kettle 這個(gè) ETL 工具集，它允許你管理來(lái)自不同數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)，通過(guò)提供一個(gè)圖形化的用戶環(huán)境來(lái)描述你想做什么，而不是你想怎么做。

Kettle 家族目前包括 4 個(gè)產(chǎn)品：Spoon、Pan、CHEF、Kitchen。

SPOON：允許你通過(guò)圖形界面來(lái)設(shè)計(jì) ETL 轉(zhuǎn)換過(guò)程（Transformation）。

PAN：允許你批量運(yùn)行由 Spoon 設(shè)計(jì)的 ETL 轉(zhuǎn)換 (例如使用一個(gè)時(shí)間調(diào)度器)。Pan 是一個(gè)后臺(tái)執(zhí)行的程序，沒(méi)有圖形界面。

CHEF：允許你創(chuàng)建任務(wù)（Job）。任務(wù)通過(guò)允許每個(gè)轉(zhuǎn)換，任務(wù)，腳本等等，更有利于自動(dòng)化更新數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的復(fù)雜工作。任務(wù)通過(guò)允許每個(gè)轉(zhuǎn)換，任務(wù)，腳本等等。任務(wù)將會(huì)被檢查，看看是否正確地運(yùn)行了。

KITCHEN：允許你批量使用由 Chef 設(shè)計(jì)的任務(wù) (例如使用一個(gè)時(shí)間調(diào)度器)。KITCHEN 也是一個(gè)后臺(tái)運(yùn)行的程序。

2.Datax

DataX是阿里云 DataWorks數(shù)據(jù)集成的開(kāi)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(tái)。

DataX 是一個(gè)異構(gòu)數(shù)據(jù)源離線同步工具，致力于實(shí)現(xiàn)包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(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(jì)理念：為了解決異構(gòu)數(shù)據(jù)源同步問(wèn)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(gè)新的數(shù)據(jù)源的時(shí)候，只需要將此數(shù)據(jù)源對(duì)接到DataX，便能跟已有的數(shù)據(jù)源做到無(wú)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(yùn)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(guò)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(gè)同步框架中。

DataX 3.0 開(kāi)源版本支持單機(jī)多線程模式完成同步作業(yè)運(yùn)行，本小節(jié)按一個(gè)DataX作業(yè)生命周期的時(shí)序圖，從整體架構(gòu)設(shè)計(jì)非常簡(jiǎn)要說(shuō)明DataX各個(gè)模塊相互關(guān)系。

DataX 3.0六大核心優(yōu)勢(shì)：

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(qiáng)勁的同步性能

健壯的容錯(cuò)機(jī)制

極簡(jiǎn)的使用體驗(yàn)

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(dòng)化、準(zhǔn)確的語(yǔ)義映射構(gòu)建，同時(shí)滿足實(shí)時(shí)與批量的數(shù)據(jù)處理。

可實(shí)現(xiàn) Oracle、IBM DB2、MySQL、MS SQL Server、PostgreSQL、GoldenDB、TDSQL、OceanBase 等數(shù)據(jù)庫(kù)準(zhǔn)確的增量數(shù)據(jù)獲取。

平臺(tái)具備“數(shù)據(jù)全、傳輸快、強(qiáng)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(kù)的基礎(chǔ)上，對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)、國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)、云原生數(shù)據(jù)庫(kù)、API 及對(duì)象存儲(chǔ)也提供廣泛的支持，并在不斷擴(kuò)展。

DataPipeline 數(shù)據(jù)融合產(chǎn)品致力于為用戶提供企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)融合解決方案，為用戶提供統(tǒng)一平臺(tái)同時(shí)管理異構(gòu)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)同步與批量數(shù)據(jù)處理任務(wù)，在未來(lái)還將提供對(duì)實(shí)時(shí)流計(jì)算的支持。

采用分布式集群化部署方式，可水平垂直線性擴(kuò)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(jià)值釋放。

產(chǎn)品特點(diǎn)：

全面的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)支持：支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)、云存儲(chǔ)、API等多種數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)類型，可自定義數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。

高性能實(shí)時(shí)處理：針對(duì)不同數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)類型提供TB級(jí)吞吐量、秒級(jí)低延遲的增量數(shù)據(jù)處理能力，加速企業(yè)各類場(chǎng)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(diǎn)注冊(cè)、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(jí)平臺(tái)的建設(shè)周期從三到六個(gè)月減少為一周。

無(wú)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(jí)配置，包括靈活的數(shù)據(jù)對(duì)象映射關(guān)系，數(shù)據(jù)融合任務(wù)的研發(fā)交付時(shí)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(cuò)策略，應(yīng)對(duì)上下游的結(jié)構(gòu)變化、數(shù)據(jù)錯(cuò)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(cè)：配備容器、應(yīng)用、線程、業(yè)務(wù)四級(jí)監(jiān)控體系，全景駕駛艙守護(hù)任務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行。自動(dòng)化運(yùn)維體系，靈活擴(kuò)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(duì)的數(shù)據(jù)集成工具市場(chǎng)的 ETL (數(shù)據(jù)的提取 Extract、傳輸 Transform、載入 Load) 開(kāi)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(gè)全新的遠(yuǎn)景。它打破了傳統(tǒng)的獨(dú)有封閉服務(wù)，提供了一個(gè)針對(duì)所有規(guī)模的公司的公開(kāi)的，創(chuàng)新的，強(qiáng)大的靈活的軟件解決方案。

5.DataStage

DataStage，即IBM WebSphere DataStage，是一套專門對(duì)多種操作數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和維護(hù)過(guò)程進(jìn)行簡(jiǎn)化和自動(dòng)化，并將其輸入數(shù)據(jù)集市或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的集成工具，可以從多個(gè)不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，從多個(gè)平臺(tái)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(jì)工具來(lái)設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)換規(guī)則和清洗規(guī)則等，實(shí)現(xiàn)了增量抽取、任務(wù)調(diào)度等多種復(fù)雜而實(shí)用的功能。其中簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可以通過(guò)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(lái)實(shí)現(xiàn)，復(fù)雜轉(zhuǎn)換可以通過(guò)編寫腳本或結(jié)合其他語(yǔ)言的擴(kuò)展來(lái)實(shí)現(xiàn)，并且 DataStage 提供調(diào)試環(huán)境，可以極大提高開(kāi)發(fā)和調(diào)試抽取、轉(zhuǎn)換程序的效率。

Datastage 操作界面

對(duì)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(kù)。

參數(shù)控制：Datastage 可以對(duì)每個(gè) job 設(shè)定參數(shù)，并且可以 job 內(nèi)部引用這個(gè)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(kāi)發(fā)：提供抽取、轉(zhuǎn)換插件的定制，Datastage 內(nèi)嵌一種類 BASIC 語(yǔ)言，可以寫一段批處理程序來(lái)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(dòng)還是比較費(fèi)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(xiàng)目，設(shè)置項(xiàng)目的公共屬性，比如權(quán)限。

Designer：連接到指定的項(xiàng)目上進(jìn)行 Job 的設(shè)計(jì)；

Director：負(fù)責(zé) Job 的運(yùn)行，監(jiān)控等。例如設(shè)置設(shè)計(jì)好的 Job 的調(diào)度時(shí)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(gè)數(shù)據(jù)同步工具，現(xiàn)在已經(jīng)完全開(kāi)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(gè)用來(lái)將 Hadoop 和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)相互轉(zhuǎn)移的工具，可以將一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（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(kù)中。

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

同時(shí)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(kù) | 文件型數(shù)據(jù)庫(kù) | 企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。

那么 Sqoop 如何抽取數(shù)據(jù)呢?

首先 Sqoop 去 rdbms 抽取元數(shù)據(jù)。

當(dāng)拿到元數(shù)據(jù)之后將任務(wù)切成多個(gè)任務(wù)分給多個(gè) map。

然后再由每個(gè) map 將自己的任務(wù)完成之后輸出到文件。

7.FineDataLink

FineDataLink是國(guó)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(tái)，具備高效的數(shù)據(jù)同步功能，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)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(chǎng)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(shì)，通過(guò)簡(jiǎn)單的拖拽交互就能實(shí)現(xiàn)ETL全流程。

FineDataLink——中國(guó)領(lǐng)先的低代碼/高時(shí)效數(shù)據(jù)集成產(chǎn)品，能過(guò)為企業(yè)提供一站式的數(shù)據(jù)服務(wù)，通過(guò)快速連接、高時(shí)效融合多種數(shù)據(jù)，提供低代碼Data API敏捷發(fā)布平臺(tái)，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(jià)值。

8.canal

canal [k?'n?l]，譯意為水道/管道/溝渠，主要用途是基于 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)增量日志解析，提供增量數(shù)據(jù)訂閱和消費(fèi)。

早期阿里巴巴因?yàn)楹贾莺兔绹?guó)雙機(jī)房部署，存在跨機(jī)房同步的業(yè)務(wù)需求，實(shí)現(xiàn)方式主要是基于業(yè)務(wù) trigger 獲取增量變更。從 2010 年開(kāi)始，業(yè)務(wù)逐步嘗試數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)增量訂閱和消費(fèi)業(yè)務(wù)。

基于日志增量訂閱和消費(fèi)的業(yè)務(wù)包括：

數(shù)據(jù)庫(kù)鏡像

數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)備份

索引構(gòu)建和實(shí)時(shí)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(guò) 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(qǐng)求，開(kāi)始推送 binary log 給 slave (即 canal )

canal 解析 binary log 對(duì)象(原始為 byte 流)

審核編輯：劉清