扫盲系列（4）：数据仓库ETL流程和ETL工具推荐
目录
1、数据抽取
2、数据转换
3、数据加载
4、数据仓库ETL工具推荐
结构化数据ETL工具
非结构化/半结构化数据ETL工具
1、数据抽取
数据源是指存储数据的源头，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等。
1. 结构化数据：可以采用直连数据库的方式进行抽取，一般采用JDBC（Java Database Connectivity）。这种方式的优点是数据抽取效率高，但会增加数据库负载，因此需要控制抽取时间，一般企业选择在凌晨进行结构化数据的抽取。另外，也可以通过数据库日志方式进行抽取，这种方式对数据库产生的影响极小，但需要解析日志。
2. 半结构化数据和非结构化数据：一般进行抽取所采用的方式为监听文件变动。这种方式的优点是比较灵活，可以实时抽取变动的内容，但需要解决增量抽取和数据格式转换等问题。
在抽取数据时，一般会采以下两种方式：
1. 全量同步：将全部数据抽取到目标系统中，一般用于数据初始化装载。
2. 增量同步：检测数据变动，只抽取发生变动的数据，一般用于数据更新。
ETL过程
2、数据转换
数据转换主要是将抽取的数据进行标准化处理，使其符合目标系统和业务需求。
1. 对于结构化数据，转换的逻辑相对简单，主要是对表结构和字段进行标准化处理。
2. 对于半结构化数据和非结构化数据，转换的逻辑更为复杂，需要进行文本解析、数据提取、数据关联和数据格式转换等操作。
在数据转换过程中，需要根据数据源的不同，针对性地选择合适的转换工具，例如数据仓库ETL（Extract-Transform-Load）工具、ELT（Extract-Load-Transform）工具、自定义脚本等。同时，还需要根据业务需求和目标系统的要求，对转换规则进行定义和调整，以保证转换后的数据符合目标系统的要求。
数据清洗是数据转换的一个子集，主要是对原始数据进行清理、过滤、去重、处理异常数据等操作，以消除数据中的问题，如数据重复、二义性、不完整、违反业务或逻辑规则等，保证数据的准确性和稳定性。
数据清洗
3、数据加载
数据加载主要是将清洗、转换后的数据导入到目标数据源中，为企业业务提供数据支持。
数据加载的方式有两种：全量加载和增量加载。
1. 全量加载是将所有数据都导入目标数据源中，适用于首次加载或者数据量较小的情况。
2. 增量加载是只将新增或修改的数据导入目标数据源中，以节省加载时间和系统资源，适用于数据量较大的情况。
数据加载可以采用多种工具和方式，如数据仓库ETL工具、手动编写的SQL脚本、程序编写等。其中ETL工具是最常用的工具之一，能够提供可视化的操作界面和强大的处理能力，可大幅减少开发和维护工作量。
数据加载时，需要注意数据类型、长度、格式等问题，保证数据的完整性和准确性。同时，也要根据业务需求和目标系统的要求，对数据进行拆分、合并、计算等操作，使之符合业务需求和目标系统的要求。
ETL工具
4、数据仓库ETL工具推荐
根据数据源不同，数据仓库ETL工具可分为结构化数据ETL工具和非结构化/半结构化数据ETL工具。
结构化数据ETL工具
1. Sqoop：大数据领域很常见的一种ETL工具，主要职责是把结构化数据库提供JDBC连接上去之后进行数据抽取，使用并发处理的形式批量导入到大数据的数据仓库中。缺点是对国外的主流关系型数据库支持性更好，而且2.X版本改造后性能下降。
2. Kettle：一个传统的可视化ETL工具，开源免费。缺点是面对特别复杂的业务逻辑，受制于组件的使用情况。
3. Datastage：IBM公司开发的一款ETL工具，具有良好的跨平台性和数据集成能力，提供了可视化的ETL操作界面。缺点是价格远高于其他的ETL工具，而且需要占用较高的系统资源和硬盘空间。
4. Informatica：一款易于配置和管理，能够快速实现ETL任务的ETL工具。缺点和Flume一样，价格高，占用空间大。
5. Kafka：一个分布式流处理平台，也可以用作ETL工具，具有高吞吐量和低延迟性，但是开发和使用成本较高。而且Kafka的使用场景主要是数据流处理领域，不适合复杂的数据清洗和转换操作。
非结构化/半结构化数据ETL工具
1. Flume：支持数据监控，在大数据平台上部署简单，亿级以上大数据同步性能较好。缺点是没有可视化界面，只能通过后台命令操作，并且不支持扩展开发，功能少，不支持数据清洗处理。
2. FineDataLink：帆软推出的一款可视化ETL工具，具有ETL和ELT两种数据处理方式，操作简单，功能丰富，支持三十多种格式和结构的异构数据源。
3. Logstash：一个开源的ETL工具，主要用于数据采集和转换。支持插件式架构、多个数据格式和编码。缺点是存在性能问题，不适合处理大量数据。而且配置复杂，不易于维护。