16 Open-Source-ETL-Tools für effizientes Data Warehousing • BUOM
2. April 2022
Open-Source-ETL-Tools können einem Unternehmen dabei helfen, große Mengen kritischer Daten aus verschiedenen Quellen zu verwalten. Obwohl es viele potenzielle Open-Source-ETL-Tools gibt, ist es wichtig, die Eigenschaften und Funktionen jedes einzelnen zu verstehen, bevor Sie das richtige für Ihr Unternehmen auswählen. Wenn Sie sich mit verschiedenen Datentools vertraut machen, können Sie eine Plattform auswählen, die wichtige Geschäftseinblicke liefert, die Sie bei der Weiterentwicklung Ihrer Karriere unterstützen. In diesem Artikel beschreiben wir Open-Source-ETL-Tools und listen 16 potenzielle Tools auf, die Ihnen dabei helfen können, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Was sind Open-Source-ETL-Tools?
Open-Source-ETL-Tools sind Programme, die es Unternehmen ermöglichen, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu verfeinern und zu integrieren. ETL steht für Exact, Transform and Load. Es beschreibt den Prozess, mit dem ein Unternehmen Daten aus verschiedenen Anwendungen, Datenbanken oder Tools extrahieren und in saubere, verifizierte und standardisierte Informationen umwandeln kann. Von dort aus kann das Unternehmen diese standardisierten Informationen in eine Datenbank oder an einen anderen Ort hochladen. Sobald die Informationen in der Datenbank gespeichert sind, können sie zur Analyse von Daten und zur Entwicklung umsetzbarer Ideen verwendet werden.
Open-Source-ETL-Tools stellen dem Unternehmen im Rahmen des Kaufs den Quellcode zur Verfügung. Mithilfe des Originalquellcodes kann der Programmierer die Software modifizieren und verbreiten. Dadurch können Unternehmen das Programm an ihre Bedürfnisse anpassen und die Verteilung steuern. Ein Unternehmen kann ein Open-Source-Tool hinzufügen, um zusätzliche Anforderungen zu erfüllen, oder einige der ursprünglichen Aspekte verbessern, um den spezifischen Anforderungen seiner Organisation gerecht zu werden.
16 Open-Source-ETL-Tools
Hier sind einige gängige Open-Source-ETL-Tools, mit denen Sie Ihre Geschäftsdatenziele erreichen können:
1. Hevo-Daten
Hevo Data wurde vom Softwareunternehmen Hevo entwickelt und hilft Unternehmen, Daten aus vielen Quellen zu integrieren, ohne Code zu verwenden. Es kann auch große Datenmengen bereinigen und umwandeln, um sie im gesamten Unternehmen zu nutzen. Da keine Codeentwicklung erforderlich ist, kann Hevo Data schneller und effizienter sein als einige Tools. Nach der kostenlosen Testversion erhebt Hevo Data eine monatliche Gebühr, die sich nach dem Umfang der erforderlichen Datenverarbeitung richtet. Es bietet auch maßgeschneiderte Pläne an, die den Kundenbedürfnissen gerecht werden.
2. Apache-Kamel
Apache Camel ist ein von Apache entwickeltes Open-Source-ETL-Tool. Dies vereinfacht die Systemintegration und ermöglicht es Benutzern, verschiedene Systeme mit derselben API oder Anwendungsprogrammierschnittstelle zu integrieren. Dies kann Unternehmen helfen, die in verschiedenen Anwendungen gespeicherte Daten zwischen Systemen austauschen müssen. Beispielsweise kann es einem Unternehmen dabei helfen, Daten aus einer Gehaltsabrechnungsanwendung mit der Personalabteilung zu teilen, um die Prozesse zur Mitarbeitervergütung zu verbessern.
3. Airbyte
Das kürzlich eingeführte Airbyte bietet Konnektoren, die es Community-Entwicklern ermöglichen, das Tool zu überwachen und zu unterstützen. Da Entwickler diese Konnektoren in jeder Programmiersprache erstellen können, bietet das Tool mehr Flexibilität. Der Preis dieses Tools kann von der Anzahl der Anschlüsse und der Anzahl zusätzlicher Funktionen abhängen, die das Unternehmen benötigt.
4. Apache Kafka
Apache Kafka bietet fehlertoleranten Speicher, sodass große Datenmengen einfach und sicher verwaltet werden können. Kafka ist in den Programmiersprachen Scala und Java geschrieben und kann den Nachrichtenaustausch zwischen Systemen und Anwendungen, die Ereignispufferung und die Entkopplung von Anwendungen von Datenbanken unterstützen. Es kann auch Event-Streaming-Analysen bereitstellen, was bedeutet, dass es Echtzeitdaten aus Datenbanken, Geräten oder Anwendungen sammeln, diese programmübergreifend speichern und für verschiedene Geschäftszwecke analysieren kann.
5. Logstash
Logstash ist eine Datenpipeline, die Daten aus mehreren Quellen extrahiert und sie in eine Such- und Analysemaschine einspeist. Logstash ist in der Programmiersprache Ruby geschrieben und verwendet eine breite Palette von Plugins, um den ETL-Prozess mithilfe mehrerer Eingaben, Filter und Ausgaben zu erleichtern. Mit vier monatlichen Preispaketen bietet dieses ETL-Tool kostengünstige Datenoptionen für Unternehmen.
6. Pentaho-Wasserkocher
Pentaho Kettle wurde von Pentaho entwickelt und ist ein Open-Source-ETL-Tool, das einen metadatengesteuerten Ansatz verwendet. Dadurch können Benutzer Datenverarbeitungsjobs erstellen, ohne Code schreiben zu müssen. Dies kann Unternehmen dabei helfen, Datenaufgaben einfach und effizient durchzuführen. Das Kettle-Tool arbeitet auch mit anderen Data-Mining- und Reporting-Tools zusammen, um eine nahtlose Datenmigration zu gewährleisten.
7. Talend Open Studio
Talend Open Studio wurde vom Software-Integrationsanbieter Talend entwickelt und unterstützt ETL-Prozesse für große Datenmengen. Es bietet auch Open-Source-Lösungen für die Datenaufbereitung und -qualität. Talend Open Studio ist eine kostenlose Version und steht allen Benutzern zur Verfügung. Es bietet auch zusätzliche kostenpflichtige Versionen mit erweiterten Funktionen, Speicher- und Verarbeitungsmöglichkeiten.
8. Sänger
Singer wurde von Stitch entwickelt und ist ein Open-Source-ETL-Tool, das sich auf Einfachheit und die Möglichkeit konzentriert, eigene Integrationen zu erstellen. Kunden können Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, und wenn eine Quelle nicht verfügbar ist, können sie ihre eigenen erstellen, um sie auf einer Plattform oder separater Hardware auszuführen. Dieses für Ingenieure entwickelte Tool ermöglicht es dem Benutzer, Integrationen anwendungsübergreifend wiederzuverwenden. Darüber hinaus kann jede Komponente des Tools mit minimalen externen Abhängigkeiten betrieben werden.
9. WASSERKOCHER
KETL ist ein Open-Source-Tool, das einen Multithread-Server zur Verwaltung komplexer Daten verwendet. Es soll bei der Datenintegration helfen, die Planung und andere ETL-Prozesse umfasst. Da KETL produktionsbereit ist, kann es oft schnell auf die Bedürfnisse seiner Benutzer eingehen, was dem Unternehmen unmittelbare Vorteile bringt.
10. Apache NiFi
Mit Apache NiFi können Benutzer Programme erstellen und ohne Code ausführen, wodurch es auch für Personen ohne Programmiererfahrung zugänglicher wird. Als Teil des Apache-Netzwerks kann NiFi mit Kafka zusammenarbeiten, um verschiedene ETL-Aufgaben auszuführen. Als Datenfluss-Tool kann NiFi eine effektive Plattform zur Erstellung und Erleichterung des Datenflusses bieten. Während viele Funktionen kostenlos sind, ist eine professionelle Version des Tools verfügbar, die stundenweise abgerechnet wird.
11. CloverDX
CloverDX, früher bekannt als CloverETL, ist eines der ersten Open-Source-ETL-Tools. Mithilfe einer Java-basierten Datenintegrationsplattform kann CloverDX verschiedene Arten und Formen von Daten transformieren, anzeigen und bearbeiten. Es kann als eigenständiges System oder mit anderen Datenbanken arbeiten. Während viele Komponenten von CloverDX Open Source sind, ist dies bei einigen Aspekten nicht der Fall. Erwägen Sie die Recherche nach Open-Source-Komponenten und deren Vergleich mit Ihren Geschäftsanforderungen, bevor Sie sich für ein ETL-Tool entscheiden.
12. Geräteschmiede
ApatarForge ist ein Open-Source-Tool, das Geschäftsanwendern und Entwicklern dabei helfen soll, Daten von und zu mehreren Quellen zu verschieben. Die skalierbare Systemarchitektur ermöglicht es Benutzern, verschiedene Integrationsprobleme zu lösen. Das Tool kann auch Datenspeicherung, Synchronisierung und Anwendungsintegration bereitstellen. Mit integrierten Datenqualitätstools können Benutzer Daten entsprechend den Geschäftsanforderungen bereinigen. Dank der komfortablen Bedienung können Benutzer in wenigen Stunden in den Umgang mit dem Tool eingewiesen werden.
13. Blasen
Bubbles ist ein ETL-Framework, das in der Programmiersprache Python geschrieben ist, obwohl Benutzer auch in anderen Sprachen arbeiten können. Zur Beschreibung der ETL-Pipeline werden Metadaten anstelle einer skriptbasierten Beschreibung verwendet. Dadurch kann sich der Benutzer darauf konzentrieren, die Daten an den richtigen Ort zu bringen, anstatt sich auf den Prozess des Zugriffs oder der Speicherung der Daten zu konzentrieren.
14. Luigi
Luigi ist ein Python-basiertes ETL-Tool, das ursprünglich von Spotify entwickelt wurde und jetzt Open Source ist. Es kann komplexe ETL-Pipelines erstellen, um zeitaufwändige Stapelverarbeitung wie Abhängigkeitsauflösung, Workflow-Management, Visualisierung und Befehlszeilenintegration durchzuführen. Es enthält auch ein Web-Dashboard zur Verfolgung von ETL-Jobs.
15. Skriptella
Scriptella ist ein Open-Source-ETL-Tool, das in der Programmiersprache Java geschrieben ist. Scriptella ist auf Einfachheit ausgerichtet und erfordert nicht, dass der Benutzer andere Programmiersprachen erlernt, um das Tool verwenden zu können. Scriptella bietet mehrere Download-Optionen und ist für viele Benutzer zugänglich.
16. Jaspersoft ETL
Jaspersoft ist eine Java-basierte Business-Intelligence-Plattform. Zu den Bereichen, in denen die Plattform Dienste anbietet, gehören eingebettete Business Intelligence, Visualisierung und Datenexploration. Mit diesem Tool können Benutzer mit großen Datenmengen arbeiten und komplexe ETL-Prozesse durchführen.
Hauptmerkmale von Open-Source-ETL-Tools
Berücksichtigen Sie die folgenden Hauptfunktionen von Open-Source-ETL-Tools:
Aktualisierung. Open-Source-Tools sind oft noch in Arbeit, was bedeutet, dass Entwickler und andere Technologieexperten sie ständig erweitern. Das bedeutet, dass die Tools regelmäßig Updates in Funktionalität, Umfang und Leistung erhalten.
Kosten: Open-Source-ETL-Tools sind oft günstiger als andere kommerzielle ETL-Tools. Dadurch kann ein Unternehmen sein Budget effektiver verwalten.
Komplexität: Open-Source-ETL-Tools verwenden möglicherweise weniger Prozesse als andere ETL-Tools. Das bedeutet, dass ein Unternehmen ein Tool auswählen kann, das seinen Anforderungen entspricht, ohne Funktionen hinzuzufügen, die für das Unternehmen nicht relevant sind.
Geschwindigkeit: Da sie weniger komplex sind, können Open-Source-Tools schneller und effizienter arbeiten, wenn Unternehmen verschiedene Datenintegrationsaufgaben ausführen.
Leistung: Open-Source-Tools bieten häufig eine mit anderen ETL-Tools vergleichbare Leistung, insbesondere wenn ein Unternehmen das richtige Tool für seine Anforderungen auswählt.
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