用于数据集成的 9 个最佳开源 ETL 工具(免费和付费)

已发表: 2022-09-07

开源 ETL 工具有效地从一个或多个数据源提取数据,对该数据应用一系列转换,然后将生成的数据加载到目标数据仓库中。 它用于执行复杂的数据转换,例如数据清洗、重复数据删除、数据迁移、数据丰富和数据聚合。

在选择 ETL 应用程序类型时,开源 ETL 工具通常是免费的,得到开发者社区的良好支持,并且通常比商业 ETL 系统更具可扩展性和可定制性。

但是市场上有这么多免费的 ETL 工具,很难知道哪一种适合您。 因此,我们完成了这项工作,并带来了 12 个用于大数据管理的最佳免费和开源 ETL 工具。

目录

顶级 ETL 软件:比较表

下表比较了最佳数据集成器工具的独特功能和价格。

ETL 工具美国药典价格
Talend 开放工作室支持所有类型的部署14 天免费试用
定制定价
歌手支持 100 多个来源和 10 多个目的地自由的
Pentaho 数据集成将数据提取和转换与业务分析集成30 天免费试用
定制定价
阿帕奇尼菲用于数据转换、路由和系统中介逻辑的强大图表。 自由的
阿帕奇骆驼轻松集成数据生产者和消费者自由的
空字节可定制、预构建和免维护的数据连接器和 API 免费的本地版本
云部署版本的成本为 200 卢比/信用
凯特尔强大的作业调度和执行 XML、SQL 和操作系统定义的作业自由的
三叶草DX 开发、测试和调试整个数据流管道45 天免费试用
定制定价
阿帕塔映射和转换半结构化和非结构化数据定制定价

9 个具有详细分析的最佳开源 ETL 工具

以下是一些最好的 ETL 和数据集成工具及其功能和定价。

  • Talend 开放工作室

Talend 开放工作室

借助 Talend Open Studio,您可以借助图形环境轻松快速地转换复杂数据。 它还提供拖放功能,以加快数据转换。

Talend 功能

  • 连接到 Hadoop 和 NoSQL 数据库
  • 强大的数据集成
  • 数据治理和完整性
  • 支持云、多云和混合云
  • 具有文档和分类的集成数据
  • 质量数据访问和生命周期管理

定价: Talend Open Studio 提供 14 天免费试用。 但是,您也可以升级到大数据平台和 Data Fabric 计划。 它有一个定制的定价计划,根据组织的需求而变化。 请联系 Techjockey 团队了解详细价格。

  • 歌手

Singer Tap 是一款非专有 ETL 软件,可让您将数据从 MySQL、Salesforce 和 Postgres 等各种平台移动到 Redshift、BigQuery 和 Snowflake 等数据仓库中。 Singer Tap 非常轻巧且易于使用。 您还可以安排数据转换,Singer 将自动处理这些任务。

歌手点击功能

  • 支持多个数据源和目标
  • 批量和实时数据转换·
  • 数据调度
  • Unix Inspired for simple targets and taps
  • 支持 JSON 以便于实施和定制
  • 自动警报和监控系统

Singer Tap Price:它是免费的开源 ETL 软件。

  • Pentaho 数据集成

Pentaho 数据集成和分析或 PDI 是 Hitachi Vantara DataOps 套件的一部分。 借助 PDI,您可以通过设计和部署企业级端到端数据管道轻松提取、转换和操作数据。 它允许您分发数据,无论数据是在湖、仓库还是设备中,并将所有数据与无缝流集成。

Pentaho 功能

  • 端到端数据编排
  • 拖放界面
  • 预先存在的数据流模板
  • 灵活的架构
  • 机器学习算法
  • 强大的数据集成、转换和操作 ·

Pentaho 开源 ETL 价格:提供 30 天免费试用。 Pentaho 企业版的价格根据用户的要求而有所不同。 联系技术骑师团队了解更多详情。

  • 阿帕奇尼菲

Apache NiFi 是一个有用、强大且可扩展的开源 ETL 应用程序,用于路由和转换数据流。 它是一个可靠的 ETL 工具,因为它除了支持高级数据转换功能外,还支持系统中介逻辑和可扩展的数据路由图。

还有其他几个选项可以自定义您的数据流,例如确定高吞吐量或低延迟、保证交付或容忍丢失。

Apache Nifi 功能

  • 基于浏览器的交互式用户界面
  • 全信息生命周期管理
  • 有损失容忍度的保证交付
  • 高吞吐量和低延迟
  • 基于动态因素的优先级
  • 处理器和服务组件架构
  • 迭代开发和测试
  • 多租户策略和授权管理

Apache Nifi 定价:它是一个完全免费的开源 ETL 工具。

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  • 阿帕奇骆驼

Apache Camel 是另一个流行且功能齐全的企业数据集成框架,它集成了各种数据消费和生成系统。 Apache Camel 提供企业集成模式或 EIP 的基于 Java 对象的实现,以通过路由引擎使用 Java bean 转换和路由数据。 您可以将 Camel 用作独立应用程序或将其嵌入到其他 J2EE 应用程序中。

阿帕奇骆驼功能

  • 用于数据转换和路由的多种 EIP 模式
  • 用于连接不同系统的强大可扩展框架
  • 用于配置的特定领域语言
  • 50多个数据平台
  • 微服务架构集成模式

Apache Camel 定价:它是一个完全免费的开源数据集成器。

  • 空字节

Airbyte 是一个开源 ELT 工具,可将数据从 API、数据库和应用程序同步到仓库。 数据工程团队可以使用 Airbyte 的模块化架构和开源特性从一个平台管理所有内容。

空字节功能

  • 高质量的数据连接器,便于 API 和 Schema 适配
  • 可定制的预建连接器
  • 连接器开发套件
  • 基于 DBT 的转换
  • 基于大型社区
  • 高度可配置的数据管道

Airbyte 定价:本地开源版本完全免费。 但是,Airbyte 的云部署版本起价为 200 卢比/信用。

  • 凯特尔

KETL 是另一个具有(通用公共许可证)GPL 的 ETL 平台,可促进数据整合和转换过程的提取、开发和部署。 用户可以使用 KETL 的调度管理器根据时间或数据事件来调度 ETL 作业。 除了专有的数据库 API,KETL 还支持关系和独立文件数据源。

KETL 特点

  • 兼容多个 CPU 和 X-64 服务器
  • 平台独立引擎
  • 基于数据流的作业调度和执行
  • 条件异常管理和警报
  • 执行 XML、SQL 和 OS 定义的作业
  • 中央存储库和性能监控

KETL 定价:它是一个免费的开源 ETL 工具,具有 GPL 许可。

  • 三叶草DX

CloverDX ETL 软件使开发人员能够连接到任何数据源并管理各种数据格式和转换。 借助 CloverDX,开发人员可以使用各种可定制的组件来编写、读取、整合、连接和验证数据。 作为一个额外的好处,您可以轻松地创建数据管道并使用集成开发环境对其进行调试。

CloverDX 功能

  • 可视化界面和预建组件有助于快速开发。
  • 数据实时监控
  • 内置编码、调试和测试
  • 版本控制跟踪
  • 编排外部和内部数据流
  • 遗留代码集成

CloverDX 定价:它提供 45 天的免费试用。 有 3 种计划:Standard、Plus 和 Enhanced,具有可变定价模式。 联系 Techjockey 团队获取详细报价。

  • 阿帕塔

Apatar 是一个完整的数据集成解决方案,可帮助用户连接到任何数据源并转换和自动化数据迁移过程。 Apatar 还提供了一个转换组件,可将数据转换为所需的格式,并提供一个调度程序来自动化数据同步过程。

阿帕塔特点

  • 数据映射和转换
  • 流行数据库和应用程序的数据连接器
  • 掩蔽和匿名化
  • 沿袭和影响分析
  • 质量管理

Apatar 定价:根据用户的要求,它有一个定制的定价计划。

如何找到最好的开源 ETL 工具

选择开源 ETL 工具时需要考虑许多因素。 一些最重要的因素包括:数据的大小、复杂性、转换要求、更新频率、源数据库和目标数据库。 选择最适合您的要求和需要的 ETL 工具,

如果您有少量不太复杂的数据,您也许可以使用普通的 ETL 工具。 但是,如果您有大量数据或者您的数据非常复杂,您可能需要使用插件、集成和编码来自定义开源 ETL 应用程序。

相关类别:数据迁移工具

常见问题解答

  1. 什么是 ETL 工具?

    ETL 代表提取、转换和加载。 ETL 工具用于从多个数据源中提取数据,将其转换为所需的格式并将其加载到数据库中。

  2. 开源 ETL 工具的主要特点是什么?

    开源 ETL 工具的主要特点是它们可与 GPL 一起使用,支持多种数据格式,并提供广泛的自定义选项。 一些流行的开源 ETL 应用程序是 Apache Camel、Airbyte 和 CloverDX。

  3. 开源 ETL 工具有什么好处?

    开源 ETL 工具提供了多种优势,例如易用性、定制化、可扩展性以及来自开发人员社区的支持。

  4. 开源 ETL 工具有哪些限制?

    免费开源 ETL 工具的最大限制是缺乏供应商的技术支持。 如有任何问题,用户必须依靠开发者社区来解决。

  5. 哪个是最好的开源 ETL 工具?

    最好的开源 ETL 工具取决于用户的具体要求。 一些流行的开源 ETL 工具是 Talend Open Studio、Apache Camel 和 Singer。

  6. 选择 ETL 工具时应考虑哪些因素?

    选择 ETL 工具时应考虑的一些因素是所提供的功能、易用性、成本、可伸缩性和支持。

  7. ETL 和 ELT 工具有什么区别?

    ETL 工具通常用于编译关系型、结构化和较小的数据集,而 ELT 工具主要用于编译半结构化和非结构化数据。 此外,ETL工具在加载到数据仓库之前对数据进行转换,而ELT工具在转换之前加载到数据仓库中。