ETL还是ELT：企业如何选择构建数据仓库的最佳工具？-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ETL还是ELT：企业如何选择构建数据仓库的最佳工具？。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、企业数据仓库的构建对于数据驱动的决策和业务增长至关重要

在构建数据仓库的过程中，选择合适的工具和方法是实现高效、可靠的数据集成和转换的第一步，构建数据中台最重要的是得先有数据，出来玩最重要的是什么？当然是出来.

而在这方面，ETL（抽取、转换和加载）和ELT（抽取、加载和转换）是两种常见的方法和工具，并且在不同的情境下各具优势。本文将分析ETL和ELT工具的特点，并为企业提供选择的指导建议。

二、ETL工具的特点

ETL工具在数据仓库构建中具有长期的应用历史，并被广泛认可，以下是ETL工具的一些主要特点：

数据转换能力：ETL工具强调数据转换的过程，通过清洗、整合和规范化数据，使其符合数据仓库的需求。ETL工具通常提供丰富的数据转换和处理功能，可以处理多个源系统的数据并将其转换为适合数据仓库的格式。

集中控制：ETL工具通过集中的控制台和工作流程来管理和执行数据转换过程。这种集中的控制可以确保数据一致性、可靠性和可追溯性，并提供灵活的调度和监控功能。

预定义的数据模型：ETL工具通常基于预定义的数据模型进行数据转换，这些模型包括维度、事实表等。这样ETL过程更加标准化和可重复，减少了构建数据仓库的复杂性。

三、ELT工具的特点：

ELT工具是相对较新的方法，随着云计算和分布式处理的兴起而受到越来越多的关注。以下是ELT工具的一些主要特点：

利用弹性计算：ELT工具利用云计算和分布式处理的能力，将数据加载到数据仓库中，然后在目标系统中进行转换和分析。通过弹性计算模式可以提供更高的处理速度和可扩展性。

原始数据存储：ELT工具通常将数据加载到原始数据存储中，例如数据湖或数据仓库的原始层。这样可以保留数据的完整性和灵活性，并允许后续的转换和分析根据需要进行。

分布式处理能力：ELT工具充分利用分布式处理技术，可以并行处理大规模数据集。通过分布式处理，ELT工具能够更快地执行数据加载和转换操作，从而加快数据仓库的构建和更新速度。

数据湖思维：ELT工具更加注重数据湖的概念，即将原始数据以其原有的形式存储起来，而不进行提前的转换和整理。这使得数据湖可以接收各种类型和结构的数据，同时保留了数据的灵活性和可发现性

四、ETL/ELT选择建议：

在选择ETL还是ELT工具时，我们应该要考虑以下几个点进行分析:

数据复杂性：如果企业的数据具有复杂的结构和格式，并需要进行大量的数据转换和整合操作，ETL工具可能更适合。ETL工具的强大数据转换功能可以更好地应对复杂的数据处理需求。

处理速度需求：如果企业对数据加载和转换的速度要求较高，并且具备弹性计算和分布式处理的基础设施，ELT工具可能更适合。ELT工具的并行处理能力可以加速数据处理过程。

数据分析方式：如果企业更倾向于使用原始数据进行分析和挖掘，并且更注重数据湖的概念，ELT工具可能更适合。ELT工具能够将原始数据加载到数据湖中，提供更大的灵活性和可发现性。

技术生态系统：考虑到企业的技术栈和现有的技术生态系统，选择与现有系统集成和兼容性良好的工具。这样可以减少集成和迁移的复杂性，并提高整体的效率和可维护性。

企业规模：如果企业规模不是特别大且数据量也不大的情况下应果断先择ETL工具，因为ETL工具一般比较轻量化，普通数据工程师即可维护，而ELT往往意味着复杂的架构需要专业团队运维。

五、结论

在选择ETL还是ELT工具时，企业需要综合考虑数据复杂性、处理速度需求、数据分析方式和技术生态系统等因素。

如果企业需要进行复杂的数据转换和整合操作，ETL工具可能更适合；

而如果企业更注重原始数据的灵活性和处理速度，且具备弹性计算和分布式处理能力，ELT工具可能更适合。

现在的ETL工具都具备ELT的功能，所以也可以考虑选择一款ETL/ELT一体化的产品，这样企业可以在根据业务需

要灵活选择不同的数据加载方式即可

六、免费ELT工具推荐

Apache Spark：Apache Spark是一个开源的分布式计算引擎，具有强大的数据处理和分析能力。Spark支持大规模数据处理和分布式数据转换，可以作为ELT工具使用。它提供了丰富的API和工具，使数据加载、转换和分析变得简单高效。

Apache Airflow：Apache Airflow是一个开源的工作流程管理平台，可以用于构建和调度ELT任务。它提供了可视化的工作流程编辑界面，并支持任务依赖关系、定时调度和任务监控。Airflow可以与其他数据处理和分析工具集成，提供灵活的ELT解决方案。

Talend Open Studio for Big Data：Talend Open Studio是一个开源的数据集成工具，提供了丰富的数据处理和转换功能。它可以与Apache Spark等大数据处理框架集成，支持构建和执行ELT任务。Talend Open Studio具有可视化的开发环境和大量的预定义组件，适合中小型企业和个人使用。

DataX：DataX是国产开源的数据集成工具，专注于数据传输和转换。它支持从多种数据源（如关系型数据库、Hadoop、NoSQL等）抽取数据，并加载到目标系统中。DataX具有丰富的插件和适配器，可以满足各种数据集成需求。它的设计目标是高性能、可扩展和易于使用。

七、免费的ETL工具

Apache NiFi：Apache NiFi是一个开源的数据集成工具，提供了可视化的界面和强大的数据流处理功能。它支持实时数据流和批量数据处理，并具有丰富的数据转换和加载能力。

Pentaho Data Integration（Kettle）：Pentaho Data Integration，也被称为Kettle，是一个开源的ETL工具。它提供了可视化的开发环境和大量的数据集成和转换组件，支持多种数据源和目标系统。

Talend Open Studio：Talend Open Studio是Talend公司提供的免费开源的ETL工具。它提供了可视化的开发环境和广泛的数据集成和转换功能，适用于各种数据集成项目。

ETLCloud：ETLCloud是一款国产免费的集ETL/ELT于体的工具，提供了全WEB可视化的开发环境和灵活的数据处理功能，它支持离线和实时数据集成，并具备超过200+的数据处理组件，支持各种主流数据源以及SaaS应用数据的抽取。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-497784.html

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