比较五款企业级ETL工具，助你选出适合项目的解决方案

【51CTO.com快译】在商业环境中，随着各类数据量的不断猛增，企业对于那些以ETL为基本要素的数据仓库项目和高级分析系统的需求也在不断增多。此处ETL所对应的是数据仓库的三个概念：提取(Extracting)、转换(Transforming)和加载(Loading)。其主要流程包括：

1. 从不同的外部源提取数据。
2. 将数据转换为所需的业务模型。
3. 将数据加载到新的仓库之中。

可见，ETL是整个数据迁移任务的一个子集。在《数据仓库ETL工具包(Warehouse ETL Toolkit)》一书中(请详见https://www.amazon.com/Data-Warehouse-ETL-Toolkit-Techniques-Extracting/dp/0764567578)，定义了ETL的三个基本特征：

• 以适当的格式下载数据，并予以分析。
• 它包含有许多额外的信息。
• 系统会记录数据的来源。

因此，数据不应该只是简单地从一处被加载到另一处，而应该在加载的过程中得到改进与优化。例如：ETL开发人员可以添加新的技术属性，去跟踪数据在数据库中的显示方式、数据被更改的时间及方式。

ETL的流程步骤

通常，Web程序员可以将ETL架构想象成如下图所示的三个区域：

• 数据源。
• 中间区域。
• 数据接收器。

数据流从源头向接收器移动。由于每个阶段都非常复杂，因此创建ETL软件的过程往往会包括如下不同的挑战：

1. 外部数据源的多样性。
2. 需要根据业务规则来统一数据。
3. 更新频率和其他具体的要求。

因此，普通IT公司需要清楚地了解数据源的结构，并配备相应的目标应用。

一个ETL示例

常见的ETL任务是将数据从关系数据库管理系统(Relational Database Management System，RDBMS)传输到另一个更适合于商业智能工具的数据库中。因此，ELT的作业可分为两种类型：

1. 批量作业
2. 流式作业

其中，流式作业的一个例子是：从RDBMS中获取数据,逐个且单独地传输出去，以备后期处理。否则，我们认为它属于批量处理的范畴。例如：您可以先获取整个文件，再对其进行处理，最后将其保存到更大的文件中。可以说，不同的ETL系统会以不同的方式处理上述任务。

如今，单一的批量方法已被淘汰。持续增长的流式数据源，导致了各种ETL工具被主要用于通过处理流式作业，来尽快地提供出各种最新的数据。

同时，由于ETL能够将数据成功地集成到各种数据库和应用之中，而各种琳琅满目的云端数据集成工具，经常会让我们难以做出选择，因此我在此为大家罗列和比较了五款企业级ETL工具的优缺点，希望能够帮助您找出最适合手头项目的解决方案。

1. Apache Nifi

定价 ：免费

官方网站： https://nifi.apache.org/

实用资源： 文档 ， 教程 。

优点：

• 完美地实现了数据流的编程概念。
• 能够处理二进制数据。
• 提供数据来源(Data Provenance)。

缺点：

• 用户界面过于简单。
• 缺乏实时监控和逐条记录的统计数据。

由Apache Software Foundation开发的开源项目--Apache NiFi可谓是最好的ETL工具之一。由于基于数据流的编程概念，因此它能够让我们在boxes中可视化地组装各种程序，并在几乎不需要任何代码的情况下运行起来。在这一点上，您完全可以不必了解任何编程语言。

作为一款备受欢迎的ETL工具，NiFi能够处理许多不同的数据源，其中包括：RabbitMQ、JDBC查询、Hadoop、MQTT、以及UDP套接字等。而在操作方面，您可以对数据进行筛选、调整、连接、拆分、增强和验证。

由于Apache NiFi是用Java编写而成，并且是在Apache 2.0的许可证中发布的，因此它不但能够在JVM上运行，而且支持所有的JVM语言。

该ETL工具既有助于用户创建长期运行(long-running)的作业，又适用于处理流式数据和一些周期性的批处理。不过，对于那些手动式管理任务而言，用户在设置NiFi时，可能会碰到一些麻烦。

Apache NiFi是一种功能强大且易于使用的解决方案。它采用了全面的架构模式，其FlowFile包含了各种元信息。因此，该工具不但能够识别CSV，还可以处理照片、视频、音频文件、以及其他二进制数据。

NiFi的处理器包括如下三种输出：

1. Failure：意味着FlowFile的处理过程中存在着一些问题。
2. Original：表示传入的FlowFile已被处理。
3. Success：表示FlowFiles的处理已完成。

您可以使用特殊的复选框，来删除那些已终止的输出。同时，您应该注意在高级ETL编程中的进程组(Process Groups)，它们对于组合复杂的数据流元素来说是非常必需的。

NiFi的另一个实用功能是：可以采用不同的队列策略(包括FIFO、LIFO以及其他)。Data Provenance是一种用于记录数据流中几乎所有内容的连接服务。它可以便利地让您获悉数据的保存或执行方式。当然，该功能的唯一缺点是需要大量的磁盘空间。

虽然在我看来Apache NiFi的界面不但简洁清晰，而且可用性强，但是仍有不少用户抱怨其缺少必要的组件。例如，他们认为：由于缺少了自动调整各种长SQL查询的文本字段，因此只能通过手动来完成。

NiFi拥有内置的Node集群。您可以通过选择一些实例，来让它提取必要的ETL数据。另外，NiFi可以通过背压(back pressure)机制，来快速地连接MySQL，获取某个文件，并将其添加到下一个处理器上。

总而言之，Apache NiFi的主要优势在于拥有100多种不同的嵌入式处理器。它们能够通过HTTP、S3或Google Data Source来下载文件，并能将文件上传到MySQL、或其他数据接收器上。您只需配置UI，按下RUN按钮，后续它就能自动运行了。

2. Apache StreamSets

定价：免费

官方网站： https://streamsets.com

实用资源： 文档 ， 教程 ， 开发者支持论坛 ， 源代码

优点：

• 每个处理器都有基于单条记录的统计信息，且具有友好的可视化调试效果。
• 用户界面非常友好。
• 提供流式和基于记录的数据工具。

缺点：

• 缺少可重用的JDBC配置。
• 更改单个处理器的设置后，需要停止整个数据流。

Apache StreamSets可谓Apache NiFi的强有力竞争对手，我们很难说出谁更胜一筹。

根据流畅且通用的数据流格式的设计思想，所有被放入StreamSets的数据都会被自动转换为可交换的记录。与Apache Nifi不同的是，该ETL工具并不显示处理器之间的队列。如果您想使用其他不同的格式，Apache Nifi通常需要从一个版本的处理器转换为另一个版本。而StreamSets则不然，您需要为设置的更改停止整个数据流，而不仅仅停止某一个处理器。

在StreamSets中，虽然对于错误的修复看似困难，但事实上，由于它提供实时的调试工具，因此用户反而更容易实现错误的修复。借助具有实时仪表板和显示所有统计信息的友好用户界面，您可以快速地发现并修复任何出现的错误。此外，您还可以在处理器之间的连接处，放置各种具有记录功能的过滤器，以检查不同可疑的记录。因此，它具有如下四种处理器的变体：

• Origin：处理器从数据源接收信息。
• Processors：获取和转换接收到的数据。
• Destinations：将转换后的数据放入各种外部文件。
•  Executors：处理那些由其他处理器完成的操作。

StreamSets的各种处理器可以生成包括错误在内的动作和事件。您需要executors，来跟踪和修复这些错误。虽然那些只用到Processors和Controller Services的用户会更喜欢Apache NiFi的简约设计。但是，StreamSets也有着规划合理的架构。凭借着友好的用户界面，它也并不那么难以上手。

我个人感觉：由于缺少了针对JDBC设置的Controller Services，因此在调整每一个处理器时，都会让人觉得有些棘手。

StreamSets会在运行数据流之前检查所有的处理器，即：在数据流启动之前，必须确保所有处理器的连接。该功能会导致StreamSets不允许用户留下任何暂未连接、以备将来修复错误的处理器。StreamSets的另一个缺点是：无法让用户同时选择多个处理器。毕竟，逐一移动并重组多个处理器，会耗费大量的时间和精力。

总而言之，作为一款成熟的开源ETL工具，它提供了便捷的可视化数据流和时尚的Web界面。

3. Apache Airflow

定价 ：免费

官方网站： https://airflow.apache.org

实用资源： 教程

优点：

• 适合不同类型的任务。
• 具有清晰且可视化的用户界面。
• 提供可扩展的方案。

缺点：

• 不适合流式作业。
• 需要额外的运算符(operators)。

这是一种被用于创建与跟踪工作流的开源式ETL软件。它可以与包括GCP、Azure和AWS在内的云服务一起使用。同时，您可以在Kubernetes上通过Astronomer Enterprise来运行Airflow。

在使用Python来编写工作流代码时，您不必担心XML或GUI拖放等问题，这些步骤具有一定的智能性。作为一款灵活的任务调度程序，Airflow可以被用在许多API之中，以实现训练ML模型、发送通知、跟踪系统、以及增强函数等目的。

该平台具有如下主要特点：

• 通过Qubole和astronomer.io来提供Airflow-as-a-Service。
• 2015年由Airbnb所创建，2016年转入Apache。
• 以Google Cloud Composer为基础。
• 工作流程被作为有向无环图(directed acyclic graphs，DAGs)执行。

开发者可以用Apache Airflow来创建dynamic、extensible、elegant和scalable四种解决方案。因此，它通过Python代码提供了动态管道的生成。同时，您还可以自定义运算符和执行程序，以及按需扩展的抽象库。由于相关参数已被包含在平台的核心里，因此它能够创建出各种清晰准确的管道。此外，模块化与消息队列式的设计，也让Airflow更容易实现按需扩展。

Apache Airflow适用于大多数日常任务，包括：运行ETL作业和ML管道，提供数据和完成数据库备份。但是，对于流式作业来说，这并不是一个很好的选择。

该平台具有可视化元素的时尚UI。您可以查看所有正在运行的管道，跟踪进度并修复错误。这些都有助于用户完成DAG上的复杂任务。

虽然该结构比ETL数据库更具动态性，但是它能够提供稳定的工作流。因此，如果您将工作流定义为代码的话，它们将更具有协作性、可版本化、可测试性和可维护性。

该平台可运行在私有的Kubernetes集群中，并包含各种资源管理与分析工具，例如：StatsD、Prometheus和Grafana。

您可以使用如下的Airflow工作流，来进行ETL测试：

• 单元测试
• 集成测试
• 端到端测试(在某些情况下)

上述第一种类型适用于检查DAG的加载、Python运算符函数、各种自定义运算符和Bash/EMR脚本。该平台不需要任何原始配置，其唯一需要更改的地方是：DB连接字符串。您需要创建一个空的数据库，并授予用户CREATE/ALTER的权限。剩下的就可以交给Airflow去完成了。

总而言之，Apache Airflow是一款由Python编写的免费独立框架。如果您想单独运行Airflow的话，则会面临一些挑战，因此您最好使用一些不同的运算符。

4. AWS Data Pipeline

定价：不定，请参见 https://aws.amazon.com/datapipeline/pricing/

官方网站： https://aws.amazon.com/datapipeline/

实用资源： 文档 ， 社区论坛

优点：

• 易用的ETL技术
• 价格合理
• 灵活性好

缺点：

• 没有太多内置函数

该Web服务确保了数据在AWS计算资源和各种数据源之间的处理和移动。它能够对已存储的数据提供永久的访问与转换。其最终结果也可以被转移到诸如：Amazon DynamoDB、Amazon RDS、Amazon EMR和Amazon S3等服务之中。该ETL工具简化了创建复杂数据处理负载的相关过程，有助于实现可重复、高可用且可靠的用例负载(case-load)。

AWS Data Pipeline能够移动和处理那些被锁在本地数据孤岛中的数据。Amazon号称其ETL工具有如下六项主要优势：

• 准确性
• 简单性
• 适应性
• 价钱合理
• 可扩展性
• 透明度

AWS Data Pipeline是一种可靠的服务，它能够在发生故障时，自动对各种活动进程进行重试。通过配置，您可以通过Amazon SNS接收到运行成功、延时或失败等通知。

您还可以通过拖放控制台，来简单快速地设计各种管道。其内置的预置条件，省去了您通过额外编写逻辑去调用它们。Web开发人员可能会用到的功能包括：调度、依赖关系跟踪和问题处理。同时，该服务也被灵活地设计为能够流畅地处理大量文件。

AWS Data Pipeline是一种无服务器式的编排服务，因此您只需为自己所使用的内容付费。同时，它为新用户提供了免费的试用版。通过该透明式方案，用户能够接收与管道相关的完整信息，并完全控制各种计算资源。

这款ETL工具很适合于执行各种管道作业。我在当前的项目中就使用它来传输各种数据。虽然AWS Data Pipeline没有丰富的内置函数，但是它提供了便捷的UI和内置了多种处理器的实用工具。用户可以用它来生成各种实例，并实现级联式的文件管理。

5. AWS Glue

定价：不定，请参见https://aws.amazon.com/glue/pricing/

官方网站： https://aws.amazon.com/glue/

实用资源： 教程

优点：

• 支持各种数据源。
• 与AWS的各种服务有良好的集成。

缺点：

• 需要大量的手工操作。
• 灵活性差。

AWS Glue允许您在AWS管理控制台中创建和运行一项ETL作业。该服务能够从AWS中获取各种数据和元数据，并通过放入相应的类目，以供ETL进行搜索、查询和使用。整个过程分为如下三个步骤：

• 通过构建类目(包括JSON、CSV、Parquet和许多其他格式)对数据进行分类。
• 生成ETL代码和各种编辑转换(可用Scala或Python编写)。
• 调度和运行各种ETL作业。

这款ETL工具具有如下三个主要优点：

• 便利性：由于能与众多的AWS服务和引擎相紧密集成，因此该工具对于那些已经使用了Amazon产品的用户来说，非常容易上手。不过，其缺点在于：您无法在本地、或任何其他云端环境中实现它。
• 经济实惠：无服务器解决方案意味着您无需配置或管理任何基础架构。因此，其成本取决于各个“数据处理单元”的开销。您只需为正在运行的作业付费便可。
• 功能强大：能够自动创建、维护和运行各种ETL作业。当然，该服务也需要大量的手工操作。

虽然AWS Glue是AWS生态系统中的重要组成部分，但是您应该注意它的细微差别。该服务能够提供抽象级别的CSV文件。不过，您需要通过大量的手工操作，才能最终生成可运行的Spark代码。您可以在Scala或Python中下载相应的代码，并按需进行各种修改。虽然它适用于大量的数据源，但是该服务会最终强制您选取某一种特定的方案。而且您无法在后续的使用中，再去改用其他方式。

如何选择正确的ETL工具

InfoWorld曾断言：在构建数据仓库系统的方面，ETL的成本占比最大。用户需要特别关注由它所产生的瓶颈。因此，只有恰当地实施ETL，才能优化企业的成本和加快员工的工作效率。最后，我为您列出如下五个方面，供您在选用ETL工具时进行参考：

• 系统的复杂性。
• 您的数据要求。
• 开发者的经验。
• ETL的技术成本。
• 特殊的业务需求。

原文标题：Top 5 Enterprise ETL Tools，作者：Vitaliy Samofal

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