5가지 주요 ETL 도구 비교
1. 소개
DataPipeline: Beijing Shujian Technology Co., Ltd.의 계열사로서 기업 수준의 일괄 스트림 통합 데이터 융합 서비스 제공업체이자 솔루션 제공업체입니다. 국내 최고의 실시간 데이터 파이프라인 기술 옹호자입니다.
플랫폼과 기술을 통해 기업 고객의 데이터 준비 프로세스에서 발생하는 다양한 문제점을 해결하여 고객이 보다 민첩하고 효율적이며 단순하게 복잡한 이기종 데이터 소스에서 대상까지 실시간 데이터 융합 및 데이터를 달성할 수 있도록 지원합니다. . 관리 및 기타 종합 서비스.
이는 기존 ETL이 고객의 유연한 데이터 애플리케이션에 가져오는 제약을 깨뜨려 데이터 준비 프로세스가 더 이상 데이터 소비의 병목 현상이 되지 않도록 합니다.
Kettle: 순수 Java로 작성된 외국 오픈 소스 ETL 도구로 Windows, Linux 및 Unix에서 실행될 수 있으며 데이터 추출이 효율적이고 안정적입니다. Kettle의 중국 이름은 Kettle입니다. 프로젝트의 메인 프로그래머인 MATT는 다양한 데이터를 Kettle에 넣고 지정된 형식으로 흘러나오기를 희망합니다.
Informatica: 세계 최고의 데이터 관리 소프트웨어 제공업체입니다.
데이터 통합 도구 매직 쿼드런트, 데이터 품질 도구 매직 쿼드런트, 메타데이터 관리 솔루션 매직 쿼드런트, 마스터 데이터 관리 솔루션 매직 쿼드런트, 엔터프라이즈 등 Gartner 매직 쿼드런트에서 리더로 선정되었습니다. 레벨 통합 플랫폼(EiPaaS).
Talend: 데이터 통합 솔루션 분야의 선두주자로서 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드와 온프레미스 환경을 위한 통합 데이터 통합 플랫폼을 제공합니다. Talend의 사명은 고객이 데이터를 최적화하고, 데이터 신뢰성을 향상하고, 기업 데이터를 비즈니스 가치로 더 빠르게 변환할 수 있도록 돕는 것입니다.
이를 사명으로 하는 Talend의 솔루션은 기존 인프라에서 데이터를 해방하고 고객의 비즈니스 통찰력을 향상하며 고객이 비즈니스 가치를 더 일찍 실현할 수 있도록 지원합니다.
DataX: Alibaba Group 내에서 널리 사용되는 오프라인 데이터 동기화 도구/플랫폼으로 MySQL, Oracle, SqlServer, Postgre, HDFS, Hive, ADS, HBase, TableStore(OTS), MaxCompute( ODPS)와 DRDS 등 다양한 이기종 데이터 소스 간의 효율적인 데이터 동기화 기능을 제공합니다. 오픈 소스 주소: /alibaba/DataX
2. 비용
소프트웨어 비용에는 소프트웨어 제품, 사전 판매 교육, 판매 후 등 다양한 측면이 포함됩니다. 컨설팅, 기술지원 등
오픈소스 제품 자체는 무료이고, 비용은 주로 교육과 컨설팅에 소요되므로 비용은 항상 낮은 수준으로 유지됩니다.
상용 제품 자체는 매우 비싸지만 일반적으로 여러 차례 무료 상담이나 지원을 제공하므로 상용 소프트웨어를 사용하는 데 드는 초기 비용은 매우 높지만 점차 감소합니다.
수동 코딩의 초기 비용은 높지 않으며 주로 인건비이지만 이후 유지 관리 작업량은 점점 더 커질 것입니다.
3. 적용 가능한 시나리오
DataPipeline: 주로 다양한 데이터 융합 및 데이터 교환 시나리오에 사용되며 매우 많은 양의 데이터와 매우 복잡한 데이터 링크에 대해 유연하고 확장 가능하도록 설계되었습니다. . 데이터 교환 플랫폼;
Kettle: 데이터 웨어하우스 모델링을 위한 기존 ETL 도구
Informatica: 데이터 웨어하우스 모델링을 위한 기존 ETL 도구; 데이터 웨어하우스 모델링을 위한 도구
DataX: 데이터 웨어하우스 모델링을 위한 기존 ETL 도구
4. 사용법
DataPipeline: 그래픽 전체 프로세스 인터페이스, 애플리케이션은 B를 채택합니다. /S 아키텍처, Cloud Native는 클라우드를 위해 탄생했으며 모든 작업은 브라우저에서 완료할 수 있으며 추가 개발 및 프로덕션 릴리스가 필요하지 않습니다.
Kettle: C/S 클라이언트 모드, 개발 및 프로덕션 환경; 독립적으로 배포해야 하며 작업은 로컬에서 작성, 디버깅 및 수정되어야 하며 프로덕션 환경에 출시되어야 합니다. 온라인 프로덕션 환경에는 인터페이스가 없으며 로그를 통해 디버깅해야 하므로 비효율적이고 시간이 많이 걸립니다. >
Informatica: C/S 클라이언트 모드, 개발 및 프로덕션 환경은 독립적으로 배포되어야 하고, 작업은 로컬에서 작성, 디버그 및 수정되어야 하며, 프로덕션 환경으로 릴리스되어야 하며 일반적으로 학습 비용이 높습니다. 전문 교육이 필요합니다. 엔지니어만 사용할 수 있습니다.
Talend: C/S 클라이언트 모드, 개발 및 생산 환경은 독립적으로 배포되어야 하며 작업은 로컬에서 작성, 디버그 및 수정되어야 하며
DataX: DataX는 호출되기 전에 소스 코드에 대한 완전한 이해가 필요하며, 그래픽 개발 인터페이스가 없습니다. 모니터링 인터페이스가 있으며 운영 및 유지 관리 비용이 상대적으로 높습니다.
5. 하위 계층 아키텍처
DataPipeline: 여러 노드로 수평 확장하여 지원하는 분산 클러스터 고가용성 아키텍처입니다. 매우 큰 데이터 볼륨의 아키텍처는 높은 내결함성을 가지며 노드 간 작업 분배를 자동으로 조정할 수 있으므로 빅 데이터 시나리오에 적합합니다.
Kettle: 마스터-슬레이브 구조는 가용성이 높지 않습니다. 확장성이 낮고 아키텍처 내결함성이 낮으며 빅 데이터 시나리오에 적합하지 않습니다.
Informatica: 스키마 매핑이 자동이 아니며 업데이트가 상대적으로 좋지 않습니다.
Talend: 분산 배포를 지원합니다.
DataX: 독립 실행형 배포와 클러스터 배포를 모두 지원합니다.
6 , CDC 메커니즘
DataPipeline: 로그 기반, 타임스탬프 및 자동 증가 시퀀스 등을 기반으로 다양한 방법을 사용할 수 있습니다.
Kettle: 타임스탬프, 트리거 등을 기반으로 합니다.
Informatica: Log- 기반, 타임스탬프 기반 및 자동 증가 시퀀스 옵션을 사용할 수 있습니다.
Talend: 트리거 기반, 타임스탬프 기반 및 자동 증가 시퀀스 옵션을 사용할 수 있습니다.
DataX: 오프라인 배치 처리
7. 데이터베이스에 미치는 영향
DataPipeline: 로그 기반 수집 방법은 데이터베이스에 비침투적입니다.
Kettle: 다음에 대한 요구 사항이 있습니다. 데이터베이스 테이블 구조가 다소 방해적입니다.
ica: 로그 기반 수집 방법은 데이터베이스를 방해하지 않습니다.
Talend: sql select를 통해 데이터를 수집하며 데이터를 방해하지 않습니다. 소스
8. 자동 중단점 재개 전송
DataPipeline: 지원됨
Kettle: 지원되지 않음
Informatica: 지원되지 않음; /p>
Talend: 지원되지 않음;
DataX: 지원되지 않음
9. 모니터링 및 경고
DataPipeline: 시각적 프로세스 모니터링, 다양한 제공 차트 지원, 오류 문제는 실시간으로 경고할 수 있습니다.
Kettle: 오류 문제를 찾기 위해 로그에 의존하는 것은 프로세스 경고가 부족한 사후 처리 방법인 경우가 많습니다.
Informatica: 모니터에서 볼 수 있는 오류 메시지는 비교적 일반적인 정보이므로 문제를 찾으려면 여전히 분석 로그에 의존해야 합니다.
Talend: 문제 경고가 있습니다.
DataX: 도구 로그를 사용하여 오류를 찾아야 합니다. 문제는 그래픽 작동 및 유지 관리 인터페이스와 조기 경고 메커니즘이 없습니다. 맞춤형 개발이 필요합니다.
10. 데이터 정리
DataPipeline: 데이터 품질에 대한 경량 정리
Kettle: 데이터 웨어하우스의 데이터 요구 사항에 대한 모델링 및 계산 . 정리 기능은 비교적 복잡하며 수동 프로그래밍이 필요합니다.
Informatica: 복잡한 논리의 정리 및 변환을 지원합니다.
Talend: 복잡한 논리의 정리 및 변환을 지원합니다. >
DataX: 자체 명확한 규칙에 따라 정리 스크립트를 작성하고 호출해야 함(DataX3.0에서 제공하는 기능)
11. 데이터 변환
DataPipeline: 자동화된 스키마 매핑;
주전자: 스키마 매핑 수동 구성;
Informatica: 스키마 매핑 수동 구성
Talend: 스키마 매핑 수동 구성; >
DataX: json 스크립트 작성을 통한 스키마 매핑
12. 사용 용이성, 애플리케이션 난이도, 개발 필요 여부
DataPipeline: 매우 쉬움 사용된 GUI는 풍부한 시각적 모니터링 기능을 제공합니다. , 사용 편의성이 낮고 난이도가 낮으며 개발이 필요하지 않습니다.
Kettle: GUI 코딩, 사용 편의성이 낮고 난이도가 높으며 개발이 필요합니다.
Informatica: GUI 코딩; , GUI가 있지만 특별한 교육이 필요하고 사용 편의성이 낮고 난이도가 높으며 개발이 필요합니다.
Talend: GUI Coding, GUI 그래픽 인터페이스가 있지만 Eclipse 플러그로 제공됩니다. -in. 사용 용이성 낮음, 중간 난이도, 개발 필요
DataX: 호출하기 전에 소스 코드에 대한 완전한 이해가 필요하고, 학습 비용이 높으며, 그래픽 개발 인터페이스 및 모니터링 인터페이스가 없습니다. 사용 편의성 낮음, 난이도 높음, 열어야 함
보내기
13. 기술 요구사항
DataPipeline: 간단한 조작, 기술적 요구사항 없음
주전자: ETL 설계, SQL, 데이터 모델링; p> Informatica: ETL 설계, SQL, 데이터 모델링
Talend: Java 작성 필요
DataX: json 스크립트 작성 필요
14. Data; 실시간
DataPipeline: 매우 빠른 이기종 데이터 소스의 실시간 동기화를 지원합니다.
Kettle: 실시간 데이터 동기화를 지원하지 않습니다. Informatica: 실시간 지원, 낮은 효율성
Talend: 실시간 처리 지원, 고급 버전 구매 필요, 비용이 많이 듦
DataX: 실시간 지원;
15. 기술 지원
p>DataPipeline: 현지화된 원래 공장 기술 지원
Kettle: 고객이 직접 구현하고 유지 관리해야 하는 오픈 소스 소프트웨어; p>
Informatica: 미국에서는 주로 타사 구현 및 애프터 서비스를 제공합니다.
Talend: 미국에서는 오픈 소스 버전과 엔터프라이즈 버전으로 나뉘며, 엔터프라이즈 버전은 해당 서비스를 제공할 수 있습니다.
DataX: 고객이 자동으로 구현, 개발 및 유지 관리해야 하는 Alibaba 오픈 소스 코드
이 기사는 제가 직접 연구하고 편집한 결과입니다. 오류가 있는 경우, 시기적절하게 수정해 주시기 바랍니다.