1、DataPipelineDataPipeline 隶属于北京数见科技有限公司，是一家企业级批流一体数据融合服务商和解决方案提供商，国内实时数据管道技术的倡导者。通过平台和技术为企业客户解决数据准备过程中的各种痛点，帮助客户更敏捷、更高效、更简单地实现复杂异构数据源到目的地的实时数据融合和数据管理等综合服务。从而打破传统 ETL 给客户灵活数据应用带来的束缚，让数据准备过程不再成为数据消费的瓶颈。2、KettleKettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。3、TalendTalend 是数据集成解决方案领域的领袖企业，为公共云和私有云以及本地环境提供一体化的数据集成平台。Talend的使命是致力于帮助客户优化数据，提高数据可靠性，把企业数据更快地转化为商业价值。以此为使命，Talend的解决方案将数据从传统基础架构中解放出来，提高客户在业务中的洞察力，让客户更早实现业务价值。4、InformaticaInformatica是全球领先的数据管理软件提供商。在如下Gartner魔力象限位于领导者地位：数据集成工具魔力象限、数据质量工具魔力象限、元数据管理解决方案魔力象限、主数据管理解决方案魔力象限、企业级集成平台即服务（EiPaaS）魔力象限。5、DataStageIBM® InfoSphere™ Information Server 是一种数据集成软件平台，能够帮助企业从散布在各个系统中的复杂异构信息获得更多价值。InfoSphere Information Server提供了一个统一的平台， 使公司能够了解、清理、变换和交付值得信赖且上下文丰富的信息。IBM® InfoSphere™ DataStage® and QualityStage™ 提供了图形框架，您可使用该框架来设计和运行用于变换和清理、加载数据的作业。参考资料：DataPipeline官网-关于我们参考资料：百度百科-Kettle参考资料：百度百科-Talend 参考资料：百度百科-Informatica参考资料：百度百科-DataStage
几种 ETL 工具的比较(DataPipeline，Kettle，Talend，Informatica等)四种工具的比较主要从以下几方面进行比对：1、成本：软件成本包括多方面,主要包括软件产品, 售前培训, 售后咨询, 技术支持等。开源产品本身是免费的，成本主要是培训和咨询，所以成本会一直维持在一个较低水平。商业产品本身价格很高，但是一般会提供几次免费的咨询或支持，所以采用商用软件最初成本很高，但是逐渐下降。手工编码最初成本不高，主要是人力成本，但后期维护的工作量会越来越大。2、易用性：DataPipeline： 有非常容易使用的 GUI，具有丰富的可视化监控；Kettle： GUI+Coding；Informatica： GUI+Coding，有GUI，但是要专门的训练；Talend：GUI+Coding，有 GUI 图形界面但是以 Eclipse 的插件方式提供；3、技能要求：DataPipeline：操作简单，无技术要求；Kettle： ETL设计, SQL, 数据建模 ；Informatica： ETL设计, SQL, 数据建模；Talend：需要写Java；4、底层架构：DataPipeline：分布式，可水平扩展；Kettle：主从结构非高可用；Informatica：分布式；Talend：分布式；5、数据实时性：DataPipeline：支持异构数据源的实时同步，速度非常快；Kettle：不支持实时数据同步；Informatica：支持实时，效率较低；Talend：支持实时处理，需要购买高级版本，价格贵；6、技术支持：DataPipeline：本地化原厂技术支持；Kettle：无；Informatica：主要在美国；Talend：主要在美国；7、自动断点续传：DataPipeline：支持；Kettle：不支持；Informatica：不支持；Talend：不支持；
ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据， ETL是BI（商业智能）项目重要的一个环节。扩展资料：ETL与ELT：ETL所描述的过程，一般常见的作法包含ETL或是ELT（Extract-Load-Transform），并且混合使用。通常愈大量的数据、复杂的转换逻辑、目的端为较强运算能力的数据库，愈偏向使用ELT，以便运用目的端数据库的平行处理能力。ETL（orELT）的流程可以用任何的编程语言去开发完成，由于ETL是极为复杂的过程，而手写程序不易管理，有愈来愈多的企业采用工具协助ETL的开发，并运用其内置的metadata功能来存储来源与目的的对应（mapping）以及转换规则。工具可以提供较强大的连接功能（connectivity）来连接来源端及目的端，开发人员不用去熟悉各种相异的平台及数据的结构，亦能进行开发。当然，为了这些好处，付出的代价便是金钱。
ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据， ETL是BI（商业智能）项目重要的一个环节。扩展资料：ETL与ELT：ETL所描述的过程，一般常见的作法包含ETL或是ELT（Extract-Load-Transform），并且混合使用。通常愈大量的数据、复杂的转换逻辑、目的端为较强运算能力的数据库，愈偏向使用ELT，以便运用目的端数据库的平行处理能力。ETL（orELT）的流程可以用任何的编程语言去开发完成，由于ETL是极为复杂的过程，而手写程序不易管理，有愈来愈多的企业采用工具协助ETL的开发，并运用其内置的metadata功能来存储来源与目的的对应（mapping）以及转换规则。工具可以提供较强大的连接功能（connectivity）来连接来源端及目的端，开发人员不用去熟悉各种相异的平台及数据的结构，亦能进行开发。当然，为了这些好处，付出的代价便是金钱。
