1、DataStage - 专业级的IBM之力 DataStage是IBM的旗舰ETL工具，专为大规模应用设计，能够深度挖掘异构数据的价值。其商业支持强大，但价格不菲，且由于用户基数较小，遇到问题时的解决方案资源相对有限。
2、目前用到的ETL工具常见的有Datastage，informatica，kettle三种，前两者是收费的，并且占据了大多数国内市场，而kettle是来源免费的！但是在大数据量下Informatica 与Datastage的处理速度是比较快的，比较稳定。【回答】Kettle的处理速度相比之下稍慢。所以很多公司尤其是金融机构选Informatica 与Datastage。
3、ETL工具的典型代表有：Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload、Kettle、久其ETL……开源的工具有eclipse的etl插件：cloveretl数据集成：快速实现ETLETL的质量问题具体表现为正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性和可获取性等几个特性。
4、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。
5、在开发的时候，大部分时候会通过 ETL 工具去实现，比如常用的像 KETTLE、PENTAHO、IBM DATASTAGE、INFORNAICA、微软 SQL SERVER 里面的 SSIS 等等，在结合基本的 SQL 来实现整个 ETL 过程。也有的是自己通过程序开发，然后控制一些数据处理脚本跑批，基本上就是程序加 SQL 实现。
数据采集指的是从各种不同数据源中，将数据提取和转换为易于处理的格式。这通常是通过使用各种采集工具完成的。ETL是指将数据从一个系统中抽取，然后将其转换为另一个系统所需的格式，在最后一步将数据负载到目标系统中。
ETL分别是Extract（数据抽取）、 Transform（转换）、 Loading（装载）三个英文单词的首字母缩写。是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleansing）、装载（Load）的过程。
在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。在转换的过程中，需要针对具体的业务场景对数据进行治理，例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。
数据采集：ETL工具负责将分布的、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。（2）数据存储：其对象包括数据流在加工过程中产生的临时文件或加工过程中需要查找的信息。
数据采集–数据存储–数据处理–数据展现（可视化，报表和监控）大数据采集：就是对数据进行ETL操作，通过对数据进行提取、转换、加载，最终挖掘数据的潜在价值。然后提供给用户解决方案或者决策参考。
1、ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过萃取（extract）、转置（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。
2、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。
3、ETL是数据处理中的一个关键过程，代表提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。它指的是从各种来源提取数据，对数据进行清洗、转换、加工，并最终加载到目标系统中的一系列操作。
4、ETL是指获取原始大数据流，然后对其进行解析，并产生可用输出数据集的过程。从数据源中提取（E）数据，然后经过各种聚合、函数、组合等转换（T），使其变为可用数据。最终，数据会被加载（L）到对它进行具体分析的环境中，这就是ETL流程。全写是 Extract-Transform-Load。
1、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。
2、ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据抽取、转换和加载。一般随着业务的发展扩张，产线也越来越多，产生的数据也越来越多，这些数据的收集方式、原始数据格式、数据量、存储要求、使用场景等方面有很大的差异。
3、ETL一般都是和商业智能打包销售的，换句话说，有ETL需求的有可能都会用到BI。
4、ETL是指获取原始大数据流，然后对其进行解析，并产生可用输出数据集的过程。从数据源中提取（E）数据，然后经过各种聚合、函数、组合等转换（T），使其变为可用数据。最终，数据会被加载（L）到对它进行具体分析的环境中，这就是ETL流程。全写是 Extract-Transform-Load。
5、Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据提取、转换和加载。
ETL是数据处理中的一个关键过程，代表提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。它指的是从各种来源提取数据，对数据进行清洗、转换、加工，并最终加载到目标系统中的一系列操作。
总的来说，ETL是一个在数据处理流程中不可或缺的概念，它简化了数据管理和分析过程。这个缩写词在数据库管理、数据仓库和数据分析等领域有着广泛的应用和高流行度，是数据工程师和分析师必备的工具词汇。
ETL是指提取、转换、加载的过程。ETL是数据预处理的核心流程，主要应用于数据仓库的集成和构建。以下是关于ETL的详细解释：提取：这一阶段是从源系统中获取数据。可能涉及的源系统包括数据库、文件服务器、其他软件系统等。ETL工具会识别并读取这些数据，将其提取出来，为后续的转换和加载做准备。
ETL，即Extract， Transform， Load的缩写，直译为中文就是“提取、转换、加载”。这个术语广泛应用于数据处理领域，特别是在数据仓库管理和数据迁移过程中。它的主要作用是将数据从不同的源提取出来，经过转换处理，然后加载到目标系统中，以满足分析和决策支持的需求。
ETL是指数据抽取、转换和加载的过程。ETL是数据集成和数据处理中的关键步骤。以下是关于ETL的详细解释：数据抽取：这一阶段涉及从各种源系统中提取或收集数据。这些数据可能来自不同的数据库、文件、实时数据流等。确保数据的准确性和完整性是此阶段的关键任务。
ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过萃取（extract）、转置（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。
1、Java和ETL之间是工具和技术的关系，其中Java可以作为实现ETL过程的一种编程语言，而ETL本身是一种数据处理流程。ETL，即Extract-Transform-Load，是数据处理中的一个重要环节，尤其是在数据仓库和数据集成的上下文中。
2、ETL（Extract， Transform， Load）工程师主要使用的开发语言是SQL和编程语言，如Java，C#，Python等。其中SQL语言用于数据抽取和转换，而编程语言则用于构建ETL流程，实现数据处理和转换。
3、获取ETL工具有两个途径：利用现有商品化ETL工具，虽然能缩短系统的开发周期，但存在投资成本大，软件的针对性、通用性、兼容性差的问题。自行设计开发一个标准通用的ETL工具，提高ETL的实用价值，降低项目实施的成本和风险，具有重要的意义。
