A. 开源ETL工具与商业ETL工具对比
“世上没有来免费的午餐”：用源开源ETL 需要彻底熟悉此工具的源代码和开发人员的思路 ，优势是前期不需要拿出钞票。此类产品的商业模式是后期收取高额技术支持费与培训费用 。甚至于开源代码里某些功能刻意设计bug ,也是取之有道的费用。
商业ETL工具：前期投入钞票，后期维护与软件bug 全部由商业公司承担。风险转嫁于ETL 工具源厂商。
前者隐形费用，后者明码标价。总体一样盈利。就看客户愿意何种付费方式而已。
开源： Kettle
商业： Informatica 、 DS 、Beeload、 BeeDI
B. 开源ETL工具比较，Kettle和Talend，都有什么优势和劣势
Pentaho Data Integration (Kettle)是Pentaho生态系统中默认的ETL工具。通过非常直观的图形化编辑器（Spoon），您可以定义以XML格式储存的流程。在Kettle运行过程中，这些流程会以不同的方法编译。用到的工具包括命令行工具(Pan),小型服务器(Carte)，数据库存储库（repository）(Kitchen)或者直接使用IDE(Spoon)。
Talend Open Studio是 Talend 开发的ETL工具——Talend 是一家主营数据集成和数据管理解决方案的企业。Talend 采用用户友好型，综合性很强的IDE（类似于Pentaho Kettle 的 Spoon）来设计不同的流程。这些流程可以在IDE内部测试并编译成java 代码。您可以随时查看并编辑生成的Java代码，同时实现强大的控制力和灵活性。
两者都非常优秀，都属于用户友好型的交叉平台（基于Java的）工具。它们的主要差异在于Kettle 将 ELT 流程编译为 XML 格式，然而Talend Open Studio 则生成 Java 代码。
易用性：
Talend：有 GUI 图形界面但是以 Eclipse 的插件方式提供。
Kettle：有非常容易使用的 GUI，出现问题可以到社区咨询。
技术支持：
Talend：主要在美国
Kettle：在美国，欧洲（比利时，德国，法国，英国），亚洲（中国，日本，韩国）都可以找到相关技术支持人员。
部署：
Talend：创建 java 或perl 文件，并通过操作系统调度工具来运行
Kettle：可以使用 job 作业方式或操作系统调度，来执行一个转换文件或作业文件，也可以通过集群的方式在多台机器上部署。
速度：
Talend：需要手工调整，对特定数据源有优化知识。
Kettle：比 Talend 快，不过也需要手工调整，对 Oracle 和 PostGre 等数据源做了优化，同时也取决于转换任务的设计。
数据质量：
Talend：在 GUI 里有数据质量特性，可以手工写 SQL 语句。
Kettle：在 GUI 里有数据质量特性，可以手工写 SQL 语句、java脚本、正则表达式来完成数据清洗。
监控：
Talend：有监控和日志工具
Kettle：有监控和日志工具
连接性：
Talend：各种常用数据库，文件，web service。
Kettle：非常广泛的数据库，文件，另外可以通过插件扩展
C. 大数据etl工具有哪些
ETL是数据仓库中的非常重要的一环，是承前启后的必要的一步。ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
下面给大家介绍一下什么是ETL以及ETL常用的三种工具——Datastage，Informatica，Kettle。
一、什么是ETL？
ETL，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。
数据仓库结构
通俗的说法就是从数据源抽取数据出来，进行清洗加工转换，然后加载到定义好的数据仓库模型中去。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项目重要的一个环节，其设计的好坏影响生成数据的质量，直接关系到BI项目的成败。
二、为什么要用ETL工具？
在数据处理的时候，我们有时会遇到这些问题：
▶ 当数据来自不同的物理主机，这时候如使用SQL语句去处理的话，就显得比较吃力且开销也更大。
▶ 数据来源可以是各种不同的数据库或者文件，这时候需要先把他们整理成统一的格式后才可以进行数据的处理，这一过程用代码实现显然有些麻烦。
▶ 在数据库中我们当然可以使用存储过程去处理数据，但是处理海量数据的时候存储过程显然比较吃力，而且会占用较多数据库的资源，这可能会导致数据资源不足，进而影响数据库的性能。
而上述遇到的问题，我们用ETL工具就可以解决。ETL工具具有以下几点优势：
1、支持多种异构数据源的连接。（部分）
2、图形化的界面操作十分方便。
3、处理海量数据速度快、流程更清晰等。
三、ETL工具介绍
1、Datastage
IBM公司的商业软件，最专业的ETL工具，但同时价格不菲，适合大规模的ETL应用。
使用难度：★★★★
2、Informatica
商业软件，相当专业的ETL工具。价格上比Datastage便宜一点，也适合大规模的ETL应用。
使用难度：★★
3、Kettle
免费，最著名的开源产品，是用纯java编写的ETL工具，只需要JVM环境即可部署，可跨平台，扩展性好。
使用难度：★★
四、三种ETL工具的对比
Datastage、Informatica、Kettle三个ETL工具的特点和差异介绍：
1、操作
这三种ETL工具都是属于比较简单易用的，主要看开发人员对于工具的熟练程度。
Informatica有四个开发管理组件，开发的时候我们需要打开其中三个进行开发，Informatica没有ctrl+z的功能，如果对job作了改变之后，想要撤销，返回到改变前是不可能的。相比Kettle跟Datastage在测试调试的时候不太方便。Datastage全部的操作在同一个界面中，不用切换界面，能够看到数据的来源，整个job的情况，在找bug的时候会比Informatica方便。
Kettle介于两者之间。
2、部署
Kettle只需要JVM环境，Informatica需要服务器和客户端安装，而Datastage的部署比较耗费时间，有一点难度。
3、数据处理的速度
大数据量下Informatica与Datastage的处理速度是比较快的，比较稳定。Kettle的处理速度相比之下稍慢。
4、服务
Informatica与Datastage有很好的商业化的技术支持，而Kettle则没有。商业软件的售后服务上会比免费的开源软件好很多。
5、风险
风险与成本成反比，也与技术能力成正比。
6、扩展
Kettle的扩展性无疑是最好，因为是开源代码，可以自己开发拓展它的功能，而Informatica和Datastage由于是商业软件，基本上没有。
7、Job的监控
三者都有监控和日志工具。
在数据的监控上，个人觉得Datastage的实时监控做的更加好，可以直观看到数据抽取的情况，运行到哪一个控件上。这对于调优来说，我们可以更快的定位到处理速度太慢的控件并进行处理，而informatica也有相应的功能，但是并不直观，需要通过两个界面的对比才可以定位到处理速度缓慢的控件。有时候还需要通过一些方法去查找。
8、网上的技术文档
Datastage < Informatica < kettle,相对来说，Datastage跟Informatica在遇到问题去网上找到解决方法的概率比较低，kettle则比较多。
五、项目经验分享
在项目中，很多时候我们都需要同步生产库的表到数据仓库中。一百多张表同步、重复的操作，对开发人员来说是细心和耐心的考验。在这种情况下，开发人员最喜欢的工具无疑是kettle，多个表的同步都可以用同一个程序运行，不必每一张表的同步都建一个程序，而informatica虽然有提供工具去批量设计，但还是需要生成多个程序进行一一配置，而datastage在这方面就显得比较笨拙。
在做增量表的时候，每次运行后都需要把将最新的一条数据操作时间存到数据库中，下次运行我们就取大于这个时间的数据。Kettle有控件可以直接读取数据库中的这个时间置为变量；对于没有类似功能控件的informatica，我们的做法是先读取的数据库中的这个时间存到文件，然后主程序运行的时候指定这个文件为参数文件，也可以得到同样的效果