Comparación de cinco herramientas ETL convencionales
DataPipeline: Afiliada a Beijing Datacom Technology Co., Ltd., es un proveedor de servicios y soluciones de fusión de datos a nivel empresarial, y un defensor de la tecnología de canalización de datos en tiempo real en China.
A través de la plataforma y la tecnología, solucionamos varios puntos débiles en el proceso de preparación de datos para clientes empresariales, ayudando a los clientes a ser más ágiles, eficientes y simples para lograr la fusión de datos en tiempo real y datos a partir de datos heterogéneos complejos. gestionar fuentes a destinos.
Esto rompe las limitaciones del ETL tradicional en las aplicaciones de datos flexibles de los clientes, de modo que el proceso de preparación de datos ya no se convierte en un cuello de botella para el consumo de datos.
Kettle: es una herramienta ETL extranjera de código abierto escrita en Java puro. Puede ejecutarse en Windows, Linux y Unix. La extracción de datos es eficiente y estable. El nombre chino de la tetera es Kettle. MATT, el programador principal de este proyecto, quiere poner varios datos en un hervidor y luego transmitirlos en un formato específico.
Informatica: Es el proveedor líder mundial de software de gestión de datos.
Gartner es líder en los siguientes Cuadrantes Mágicos: Cuadrante Mágico de Herramientas de Integración de Datos, Cuadrante Mágico de Herramientas de Calidad de Datos, Cuadrante Mágico de Soluciones de Gestión de Metadatos, Cuadrante Mágico de Soluciones de Gestión de Datos Maestros y Plataforma de Integración Empresarial. Cuadrante Mágico como Servicio (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 misión en mente, 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 por Alibaba Group, que incluye MySQL, Oracle, SqlServer, Postgre, HDFS, Hive, ADS, HBase, TableStore (OTS), MaxCompute (ODPS). , DRDS y otras fuentes de datos heterogéneas. Dirección de código abierto: /alibaba/DataX
2. Costo
Los costos del software incluyen muchos aspectos, incluidos productos de software, capacitación preventa, consultoría posventa y soporte técnico.
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 son muy caros, pero a menudo vienen con varias consultas o soporte gratuito, por lo que el costo de usar software comercial es alto inicialmente pero disminuye gradualmente.
El costo inicial de la codificación manual no es alto, principalmente el costo de mano de obra, pero la carga de trabajo del mantenimiento posterior será cada vez mayor.
3. Escenarios aplicables
DataPipeline: una plataforma de intercambio de datos flexible y escalable que se utiliza principalmente para diversos escenarios de fusión e intercambio de datos, específicamente para datos ultragrandes y enlaces de datos altamente complejos. Diseñado para el modelado de almacenes de datos;
Kettle: herramienta ETL tradicional para el modelado de almacenes de datos;
Informatica: herramienta ETL tradicional para el modelado de almacenes de datos:
Talend: Tradicional Herramienta ETL para modelado de almacenes de datos:
DataX: herramienta ETL tradicional para modelado de almacenes de datos
Cómo usarla
DataPipeline: interfaz gráfica de proceso completo. , la aplicación adopta la arquitectura B/S, Cloud Native nace para la nube, todas las operaciones se pueden completar en el navegador, no se requiere desarrollo adicional ni lanzamiento de producción;
Kettle: C/ En modo cliente 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.
El entorno de producción en línea no tiene interfaz y requiere depuración y depuración 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 localmente y las modificaciones de depuración deben publicarse en el entorno de producción, el costo de aprendizaje es alto y generalmente requiere profesionalidad; ingenieros capacitados para usarlo;
Talend: el modo cliente C/S, los entornos de desarrollo y producción deben implementarse de forma independiente, las tareas se escriben localmente y las modificaciones de depuración deben publicarse en el entorno de producción
DataX: DataX tiene la forma de un script. Para ejecutar una tarea, solo puede llamarla después de comprender completamente el código fuente, por lo que el costo de aprendizaje es alto. No hay una interfaz gráfica de desarrollo ni una interfaz de monitoreo, y el. El costo de operación y mantenimiento es relativamente alto.
5. Arquitectura subyacente
DataPipeline: arquitectura de clúster distribuido de alta disponibilidad, que se puede expandir horizontalmente a múltiples nodos para admitir volúmenes de datos extremadamente grandes, tiene una alta tolerancia a fallas y puede funcionar automáticamente. ajustar la distribución de tareas entre nodos Adecuado para escenarios de big data;
Kettle: la estructura maestro-esclavo tiene baja disponibilidad, poca escalabilidad y baja tolerancia a fallas, y no es adecuada para escenarios de big data;
Informatica: el mapeo de la arquitectura no es automático; la reproducibilidad deficiente; la actualización no es muy sólida, admite la implementación distribuida;
Talend: admite la implementación distribuida;
DataX: admite la implementación estándar Implementación independiente e implementación en clúster.
6. Mecanismo del Centro para el Control de Enfermedades
DataPipeline: puede elegir entre una variedad de métodos, como secuencia de aumento automático, basada en registros, basada en marcas de tiempo, etc.;
Tetera: Basado en marcas de tiempo, disparadores, etc.
Informatica: puede elegir entre una variedad de métodos, como basado en registros, basado en marcas de tiempo, secuencia de incremento automático, etc.;
Talend: puede elegir activadores secuencia de incremento automático basada en marca de tiempo;
DataX: procesamiento por lotes sin conexión
7. Impacto en la base de datos
DataPipeline: la colección basada en registros El método no es invasivo para la base de datos;
Kettle: requiere la estructura de la tabla de la base de datos y es intrusivo;
Informatica: la recopilación basada en registros no es intrusiva para la base de datos;
Talend: intrusivo;
DataX: la recopilación de datos a través de sql select no es invasiva para la fuente de datos.
8. Transmisión continua de punto de interrupción automático
DataPipeline: compatible;
Kettle: no compatible;
Informatica: no compatible;
p>
Talend: no compatible;
DataX: no compatible
9. Monitoreo y alerta temprana
DataPipeline: monitoreo visual de procesos, proporcionando gráficos de diversificación. , operación y mantenimiento auxiliares, y alerta temprana en tiempo real de problemas de fallas;
Kettle: confiar en registros para localizar problemas de fallas a menudo es solo un método de posprocesamiento y carece de alerta temprana del proceso;
Informatica: el monitor puede ver El mensaje de error es relativamente general. Para localizar el problema, aún debe consultar el registro de análisis;
Talend: si hay una advertencia de problema, aún debe consultar. confíe en el registro;
DataX: confíe en el registro de la herramienta para localizar el problema de falla. No existe una interfaz gráfica de operación y mantenimiento ni un mecanismo de alerta temprana, por lo que se requiere un 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 complejo y requiere programación manual;
Informatica: admite la limpieza y transformación de lógica compleja;
Talend: admite la limpieza y transformación de lógica compleja;
DataX: debe escribir un script de limpieza y llamarlo de acuerdo con sus propias reglas de limpieza (función proporcionada por DataX3.0).
11. Conversión de datos
DataPipeline: mapeo de esquema automatizado;
Kettle: mapeo de esquema de configuración manual
Informatica: mapeo de esquema de configuración; ; manual;
Talend: configurar el mapeo de esquemas;
DataX: mapeo de esquemas escribiendo scripts json.
12. Facilidad de uso, dificultad de aplicación y si se requiere desarrollo.
DataPipeline: tiene una GUI muy fácil de usar, monitoreo visual rico, baja facilidad de uso y dificultad, y no requiere desarrollo
tetera: codificación de GUI, fácil; de usar, difícil de desarrollar Grande
informatica: codificación GUI, hay una GUI, pero requiere capacitación especial, fácil de comenzar y difícil de desarrollar
talend: Codificación GUI, hay una interfaz gráfica GUI, pero se proporcionan complementos como Eclipse. Fácil de usar, difícil de desarrollar.
DataX: Es necesario comprender completamente el código fuente para llamarlo. El costo de aprendizaje es alto, no existe una interfaz gráfica de desarrollo ni una interfaz de monitoreo, la facilidad de uso es baja, la dificultad es alta y se requiere desarrollo.
13. Requisitos de habilidades
DataPipeline: operación simple, sin requisitos técnicos;
Kettle: diseño ETL, SQL, modelado de datos;
>Informatica: diseño ETL, SQL, modelado de datos;
Talend: necesitas escribir Java;
DataX: necesitas escribir script json.
14. Datos en tiempo real
DataPipeline: admite sincronización en tiempo real de fuentes de datos heterogéneas, muy rápido;
Kettle: no admite tiempo real sincronización de datos;
p>
Informatica: admite tiempo real, baja eficiencia;
Talend: admite procesamiento en tiempo real, requiere la compra de una versión avanzada, que es costosa;
DataX: soporte en tiempo real
15, soporte técnico
DataPipeline: soporte técnico original localizado de fábrica;
Kettle: código abierto software, que debe ser implementado y mantenido por el cliente;
Informatica: en Estados Unidos, es principalmente para implementación de terceros y servicios posventa;
Talend: En los Estados Unidos, se divide en versión de código abierto y versión empresarial, y la versión empresarial puede proporcionar los servicios correspondientes;
DataX: el código fuente abierto de Alibaba requiere que los clientes lo implementen, desarrollen y mantengan automáticamente.
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