常见的ETL工具分类整理

一、开源ETL工具

‌Kettle（Pentaho Data Integration）--Spoon‌

• 设计及架构：面向数据仓库建模的传统ETL工具。
• 使用方式：C/S客户端模式，开发和生产环境需要独立部署，任务编写、调试、修改都在本地。
• 底层架构：主从结构非高可用，扩展性差，不适用大数据场景。

• ‌特点‌：基于Java开发，提供可视化界面（Spoon），支持跨平台部署；插件丰富，适合中小规模数据处理‌。
• ‌局限性‌：处理海量数据时性能不足，调度管理依赖外部系统，缺乏高可用架构‌。
• ‌适用场景‌：预算有限的中小企业、传统数据仓库开发‌。

kettle源代码工程：https://github.com/pentaho/pentaho-kettle

kettle  通用插件 ：kettlePlugins: kettle通用插件，通过json配置文件实现自定义插件的开发。

kettle 大数据插件： https://github.com/pentaho/big-data-plugin 

kettle 帮助文档：Pentaho Javadoc

DataX

• 设计及架构：面向数据仓库建模的传统ETL工具。
• 使用方式：DataX是以脚本的方式执行任务的，需要完全吃透源码才可以调用。
• ‌特点‌：DataX为阿里巴巴开源的异构数据同步工具‌。

DataX源代码工程：https://github.com/alibaba/DataX

DataX 使用帮助： https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/userGuid.md 

DataX 图形工具： https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web 

‌Sqoop 

• 特点‌：专注于数据库与Hadoop生态间的批量数据传输；Sqoop支持Hadoop与关系型数据库交互
• ‌适用场景‌：大数据平台（如Hive、HDFS）的离线数据迁移‌。

Sqoop官方网址： Sqoop -      --- 已退休，集成到了hadoop中。

Sqoop源代码工程：  https://github.com/apache/sqoop

 Hadoop Apache Hadoop  

二：商业ETL工具

‌Informatica

• 设计及架构：面向数据仓库建模的传统ETL工具。
• 使用方式：C/S客户端模式，学习成本较高，一般需要受过专业培训的工程师才能使用。
• ‌特点‌：企业级数据集成平台，支持复杂数据治理、实时流处理及云原生架构；内置数据质量管理模块，适合高复杂度场景‌。
• ‌缺点‌：成本高，学习门槛较高‌。

Informatica 官方网址： AI Powered Cloud Data Management | Informatica

‌FineDataLink

‌

• ‌特点‌：低代码操作界面，支持ETL/ELT混合模式；实时增量同步（基于CDC技术）与批量处理结合，与帆软BI工具无缝集成‌。
• ‌优势‌：简化流程设计，适应快速迭代的实时分析需求‌。

FineDataLink 帮助文档（英文）： FineDataLink产品首页- FineDataLink Help Document

FineDataLink 帮助文档（中文）：入门指南- FineDataLink帮助文档

‌DataStage

‌

• DataStage支持大规模并行处理，但缺乏图形化开发灵活性‌。

DataStage 官方文档：IBM Documentation

‌Oracle GoldenGate

• 设计及架构：主要用于数据备份、容灾。
• 使用方式：没有图形化界面，操作皆为命令行方式，可配置能力差。
• 底层架构：可做集群部署，依赖于外部环境，如Oracle RAC等。‌
• GoldenGate专注实时数据复制与容灾，命令行操作

Oracle GoldenGate（OGG）是一款用于数据复制、数据整合、数据同步和事务捕获的工具，它支持多种数据库系统之间的数据同步。Oracle GoldenGate Studio是OGG的图形用户界面（GUI）组件，它提供了一个可视化的方式来设计、管理和监控数据复制解决方案

Oracle GoldenGate 下载试用： Download GoldenGate Free | Oracle Singapore

Oracle GoldenGate Studio 官方下载地址： Oracle GoldenGate Downloads 

三：云原生与分布式工具

‌DataPipeline

• 设计及架构：专为超大数据量、高度复杂的数据链路设计的灵活、可扩展的数据交换平台。
• 使用方式：全流程图形化界面，Cloud Native架构，所有操作在浏览器内完成，无需额外开发。
• 底层架构：分布式集群高可用架构，自动调节任务在节点间分配，适用于大数据场景
• ‌特点‌：浏览器端全流程图形化开发，分布式集群架构自动分配任务；专为超大数据量设计，适合混合云环境‌。
• ‌优势‌：高扩展性，支持复杂数据链路和自动化运维‌。

DataPipeLine官方网站：DataPipeline数见科技-定义基于DataOps理念的下一代数据基础设施

‌Talend

• 设计及架构：面向数据仓库建模的传统ETL工具。
• 使用方式：C/S客户端模式，开发和生产环境需要独立部署
• ‌特点‌：开源与商业版本并存，提供数据清洗、机器学习集成功能；支持多云部署，适合中大型企业‌。

Talend官方网站： https://www.talend.com/

Talend 白皮书： https://www.talend.com/resources/?type=White%20papers%20and%20ebooks

四：‌选型建议

‌数据规模与时效性‌

• 批量处理：Kettle、DataX‌；
• 实时同步：FineDataLink、Informatica‌。

‌企业需求与成本‌

• 低成本开源：Kettle（Spoon）、Sqoop‌；
• 企业级功能：Informatica、DataPipeline‌。

‌技术生态‌

• Hadoop集成：Sqoop、DataX‌；
• BI工具协同：FineDataLink（帆软生态）‌。

五：发展趋势‌

‌ELT模式普及‌：依赖目标数据库的计算能力（如Snowflake、BigQuery），减少转换阶段资源消耗‌。

‌低代码与自动化‌：工具趋向简化开发流程，提升非技术用户参与度（如FineDataLink、DataPipeline）‌。