データ統合に最適な 9 つのオープンソース ETL ツール (無料および有料)

公開: 2022-09-07

オープン ソースの ETL ツールは、1 つ以上のデータ ソースから効率的にデータを取得し、そのデータに一連の変換を適用してから、結果のデータを目的のデータ ウェアハウスに読み込みます。 データクレンジング、データ重複排除、データ移行、データ強化、データ集約などの複雑なデータ変換を実行するために使用されます。

ETL アプリケーションの種類を選択する場合、オープンソースの ETL ツールは通常無料で、開発者コミュニティによって十分にサポートされており、多くの場合、商用の ETL システムよりもスケーラブルでカスタマイズ可能です。

しかし、非常に多くの無料の ETL ツールが市場に出回っているため、どれが自分に適しているかを判断するのは非常に困難です。 そのため、私たちは作業を完了し、ビッグデータ管理に最適な 12 の無料およびオープン ソース ETL ツールを提供しました。

目次

上位の ETL ソフトウェア: 比較表

これは、最高のデータ統合ツールの独自の機能と価格を比較した表です。

ETLツールUSP 価格
Talendオープンスタジオあらゆるタイプの展開をサポート14日間の無料トライアル
カスタム価格
歌手100 以上のソースと 10 以上のデスティネーションをサポート無料
Pentaho データ統合ビジネス分析によるデータ抽出と変換の統合30日間の無料トライアル
カスタム価格
アパッチニフィデータ変換、ルーティング、およびシステム メディエーション ロジックのための強力なグラフ。 無料
アパッチキャメルデータのプロデューサーとコンシューマーを簡単に統合無料
エアバイトカスタマイズ可能で、構築済みでメンテナンス フリーの Data Connector と API 無料のオンプレミス版
クラウド展開バージョンの費用は Rs 200/クレジット
ケトル強力なジョブ スケジューリングと XML、SQL、OS 定義のジョブの実行無料
クローバーDX データフロー パイプライン全体を開発、テスト、デバッグする45日間の無料トライアル
カスタム価格
アパタル半構造化データと非構造化データのマッピングと変換カスタム料金

詳細な分析を備えた9つの最高のオープンソースETLツール

ここでは、最高の ETL およびデータ統合ツールとその機能と価格をいくつか紹介します。

  • Talendオープンスタジオ

Talendオープンスタジオ

Talend Open Studio を使用すると、グラフィカル環境を利用して複雑なデータを簡単かつ迅速に変換できます。 また、データ変換を高速化するためのドラッグ アンド ドロップ機能も提供します。

タレントの特徴

  • Hadoop および NoSQL データベースに接続する
  • 強力なデータ統合
  • データのガバナンスと整合性
  • クラウド、マルチクラウド、ハイブリッド クラウドをサポート
  • 文書化と分類による統合データ
  • 品質データ アクセスとライフサイクル管理

価格: Talend Open Studio は、14 日間の無料トライアルを提供します。 ただし、Big Data Platform および Data Fabric プランにアップグレードすることもできます。 組織のニーズに応じて異なるカスタム料金プランがあります。 詳細な価格については、Techjockey チームにお問い合わせください。

  • 歌手

Singer Tap は、MySQL、Salesforce、Postgres などのさまざまなプラットフォームから Redshift、BigQuery、Snowflake などのデータ ウェアハウスにデータを移動できる非独占的な ETL ソフトウェアです。 Singer Tap は非常に軽量で使いやすいです。 データ変換をスケジュールすることもでき、Singer が自動的にタスクを処理します。

シンガータップ 特徴

  • 複数のデータ ソースと宛先をサポート
  • バッチおよびリアルタイムのデータ変換 ·
  • データのスケジューリング
  • シンプルなターゲットとタップのための Unix に触発された
  • 簡単な実装とカスタマイズのために JSON をサポート
  • 自動アラートおよび監視システム

Singer Tap 価格:無料でオープンソースの ETL ソフトウェアです。

  • Pentaho データ統合

Pentaho Data Integration and Analytics または PDI は、Hitachi Vantara DataOps スイートの一部です。 PDI を使用すると、エンタープライズ レベルのエンド ツー エンドのデータ パイプラインを設計および展開することで、データを簡単に抽出、変換、および操作できます。 これにより、データがレイク、ウェアハウス、またはデバイスにあるかどうかに関係なく、データを分散し、すべてのデータをシームレスなフローで統合できます。

ペンタホの特徴

  • エンドツーエンドのデータ オーケストレーション
  • ドラッグ アンド ドロップ インターフェイス
  • 既存のデータフロー テンプレート
  • 柔軟なアーキテクチャ
  • 機械学習アルゴリズム
  • 強力なデータ統合、変換、操作 ·

Pentaho オープン ソース ETL 価格: 30 日間の無料試用版を提供しています。 Pentaho の Enterprise Edition の価格は、ユーザーの要件によって異なります。 詳細については、Techjockey チームにお問い合わせください。

  • アパッチニフィ

Apache NiFi は、データ フローをルーティングおよび変換するための便利で強力かつスケーラブルなオープン ソース ETL アプリケーションです。 高レベルのデータ変換機能に加えて、システム メディエーション ロジックとスケーラブルなデータ ルーティング グラフをサポートするため、信頼性の高い ETL ツールです。

高スループットまたは低待機時間の決定、配信の保証、損失の許容など、データ フローをカスタマイズするオプションは他にもいくつかあります。

Apache Nifi 機能

  • インタラクティブなブラウザベースのユーザー インターフェイス
  • 情報ライフサイクル全体の管理
  • 損失許容度のある保証付き配送
  • 高スループットと低レイテンシ
  • 動的要因に基づく優先順位付け
  • プロセッサとサービス コンポーネントのアーキテクチャ
  • 開発とテストの反復
  • マルチテナント ポリシーと承認管理

Apache Nifi の価格:完全に無料でオープン ソースの ETL ツールです。

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  • アパッチキャメル

Apache Camel は、さまざまなデータ消費および生成システムを統合する、もう 1 つの一般的なフル機能のエンタープライズ データ統合フレームワークです。 Apache Camel は、エンタープライズ統合パターンまたは EIP の Java オブジェクト ベースの実装を提供し、ルーティング エンジンを介して Java Bean でデータを変換およびルーティングします。 Camel はスタンドアロン アプリケーションとして使用することも、他の J2EE アプリケーションに埋め込むこともできます。

Apache キャメルの機能

  • データ変換とルーティングのための複数の EIP パターン
  • 異種システムを接続するための堅牢で拡張可能なフレームワーク
  • 構成用のドメイン固有言語
  • 50 以上のデータ プラットフォーム
  • マイクロサービス アーキテクチャの統合パターン

Apache Camel の価格:完全に無料でオープンソースのデータ インテグレーターです。

  • エアバイト

Airbyte は、API、データベース、およびアプリケーションからウェアハウスにデータを同期するオープン ソースの ELT ツールです。 データ エンジニアリング チームは、Airbyte のモジュラー アーキテクチャとオープンソースの性質を使用して、1 つのプラットフォームからすべてを管理できます。

エアバイトの特徴

  • 簡単な API とスキーマの適応のための高品質のデータ コネクタ
  • カスタマイズ可能な事前構築済みコネクタ
  • コネクタ開発キット
  • DBT ベースの変換
  • 大規模なコミュニティベース
  • 高度に構成可能なデータ パイプライン

Airbyte の価格:オンプレミスのオープンソース バージョンは完全に無料です。 ただし、Airbyte のクラウド展開バージョンの価格設定は、200 ルピー/クレジットから始まります。

  • ケトル

KETL は、データの統合および変換プロセスの抽出、開発、展開を容易にする (一般公衆ライセンス) GPL を持つ別の ETL プラットフォームです。 ユーザーは、KETL のスケジューリング マネージャーを使用して、時間またはデータ イベントに基づいて ETL ジョブをスケジュールできます。 独自のデータベース API に加えて、KETL はリレーショナル ファイル ソースと独立ファイル データ ソースの両方をサポートします。

ケトルの特徴

  • 複数の CPU および X-64 サーバーとの互換性
  • プラットフォームに依存しないエンジン
  • データフロー ベースのジョブのスケジューリングと実行
  • 条件付き例外管理とアラート
  • XML、SQL、および OS 定義のジョブを実行します
  • 中央リポジトリとパフォーマンス監視

KETL の価格: GPL ライセンスを使用した無料のオープン ソース ETL ツールです。

  • クローバーDX

CloverDX ETL ソフトウェアを使用すると、開発者は任意のデータ ソースに接続し、さまざまなデータ形式と変換を管理できます。 CloverDX を使用すると、開発者はさまざまなカスタマイズ可能なコンポーネントを使用して、データの書き込み、読み取り、統合、結合、および検証を行うことができます。 追加の利点として、データ パイプラインを簡単に作成し、統合開発環境を使用してそれらをデバッグできます。

CloverDX 特徴

  • ビジュアル インターフェイスと事前構築されたコンポーネントにより、迅速な開発が可能になります。
  • リアルタイムでのデータ監視
  • 組み込みのコーディング、デバッグ、およびテスト
  • バージョン管理の追跡
  • 外部および内部のデータフローを調整する
  • レガシー コードの統合

CloverDX の価格: 45 日間の無料試用版を提供しています。 Standard、Plus、Enhanced の 3 つのプランがあり、変動料金モデルがあります。 詳細な見積もりについては、Techjockey チームにお問い合わせください。

  • アパタル

Apatar は、ユーザーが任意のデータ ソースに接続し、データ移行プロセスを変換および自動化するのに役立つ完全なデータ統合ソリューションです。 Apatar は、データを必要な形式に変換する変換コンポーネントと、データ同期プロセスを自動化するスケジューラも提供します。

アパターの特徴

  • データのマッピングと変換
  • 一般的なデータベースおよびアプリケーション用のデータ コネクタ
  • マスキングと匿名化
  • リネージと影響分析
  • 品質管理

Apatar 価格設定:ユーザーの要件に応じたカスタム価格プランがあります。

最高のオープンソース ETL ツールを見つける方法

オープンソースの ETL ツールを選択する際には、考慮すべき要素がいくつかあります。 最も重要な要素には、データのサイズ、複雑さ、変換要件、更新頻度、ソース データベースとターゲット データベースなどがあります。 お客様の要件とニーズに最適な ETL ツールを選択してください。

あまり複雑でない少量のデータがある場合は、通常の ETL ツールで問題を解決できる可能性があります。 ただし、大量のデータがある場合やデータが非常に複雑な場合は、プラグイン、統合、およびコーディングを使用してオープン ソース ETL アプリケーションをカスタマイズする必要があります。

関連カテゴリー: データ移行ツール

よくある質問

  1. ETL ツールとは

    ETL は、Extract、Transform、Load の略です。 ETL ツールは、複数のデータ ソースからデータを抽出し、必要な形式に変換して、データベースにロードするために使用されます。

  2. オープン ソース ETL ツールの主な機能は何ですか?

    オープン ソース ETL ツールの主な機能は、GPL で利用できること、複数のデータ形式をサポートすること、幅広いカスタマイズ オプションを提供することです。 人気のあるオープン ソース ETL アプリケーションには、Apache Camel、Airbyte、CloverDX などがあります。

  3. オープン ソース ETL ツールの利点は何ですか?

    オープン ソース ETL ツールには、使いやすさ、カスタマイズ、スケーラビリティ、開発者コミュニティからのサポートなど、いくつかの利点があります。

  4. オープン ソース ETL ツールの制限事項は何ですか?

    無料のオープン ソース ETL ツールの最大の制限は、ベンダーからのテクニカル サポートの欠如です。 問題が発生した場合、ユーザーは解決のために開発者コミュニティに頼る必要があります。

  5. 最高のオープン ソース ETL ツールはどれですか?

    最適なオープン ソース ETL ツールは、ユーザー固有の要件によって異なります。 一般的なオープン ソース ETL ツールには、Talend Open Studio、Apache Camel、および Singer があります。

  6. ETL ツールを選択する際に考慮すべき要素は何ですか?

    ETL ツールを選択する際に考慮すべき要素には、提供される機能、使いやすさ、コスト、スケーラビリティ、サポートなどがあります。

  7. ETL ツールと ELT ツールの違いは何ですか?

    ETL ツールは一般に、リレーショナル データセット、構造化データセット、および小規模なデータセットのコンパイルに使用されますが、ELT ツールは主に半構造化データと非構造化データのコンパイルに使用されます。 さらに、ETL ツールはデータ ウェアハウスにロードする前にデータを変換しますが、ELT ツールは変換前にデータ ウェアハウスにロードします。