5种开源ETL工具对比（et开源框架）

工具名称

Apache NiFi

Apache SeaTunnel

Pentaho Data Integration（PDI）

Apache Airflow

Apache Beam

简介

易于使用、功能强大的数据处理和分布式数据流平台，用于从各种数据源采集、处理并发送数据到不同目的地

分布式、高性能、易扩展，用于海量数据（离线&实时）同步和转化的数据集成平台

也称为Kettle，是一个灵活且功能强大的开源ETL工具，提供丰富的数据转换和清洗功能

开源的工作流调度和监控工具，用于ETL任务的自动化和调度

统一了数据批处理和流处理编程范式，能在任何执行引擎上运行的开源平台

核心特性

图形化的web用户界面，基于组件设计可拖放添加处理器构建数据处理流，高度可扩展，支持集群模式，系统安全，有数据缓冲、治理、容错等机制

批流一体设计，轻量级高性能，丰富的connector支持，灵活部署，支持数据质量保障

图形化界面，用户友好；支持多种数据源和ETL任务，包括数据挖掘、建模和报告

基于Python脚本定义工作流，有丰富的插件生态，支持任务依赖管理，可自动重启任务适应分布式环境中的宕机

提供可移动的API层，为创建复杂数据平行处理管道提供统一模型，支持多种执行引擎

易用性

非技术用户也可通过图形化界面轻松设计流程和管理数据流

主要依赖配置文件方式定义任务，对习惯拖拽式界面的用户有一定学习成本

图形化界面操作方便，非技术人员也容易上手

需要熟悉Python编程，编排复杂工作流时代码量较大，对非技术人员不够友好

没有图形化界面，主要用于代码开发，需要一定的开发经验和技术背景

性能表现

在处理高并发和实时数据场景时性能不如SeaTunnel，批处理能力相对较弱

支持高并发数据传输，在处理实时数据流任务时具备更高的性能和更低的延迟，可有效利用资源运行高效

在大规模数据处理时可能需要优化

主要优势在于任务调度，本身不直接处理数据，与其他ETL配合时调度性能较好

性能取决于底层执行引擎，在不同引擎上表现不同

数据源支持

支持多种数据源和目的地，提供大量处理器来读取和发送数据

内置192+数据源connector，支持多种数据库、大数据平台、文件系统和消息队列

支持多种数据源，可连接和处理不同类型的数据

通过大量插件支持多种数据集成场景

支持多种数据源和目标系统，可通过不同的IO扩展实现

适用场景

数据湖的实时数据摄取、实时数据流分析与预处理、复杂事件处理、物联网数据处理、日志数据聚合和摄取、数据同步与迁移任务、ETL任务

适用于各种数据同步场景，尤其是需要处理海量数据的实时同步、复杂数据转换和数据质量要求高的场景

适用于各种ETL场景，如数据仓库建设、数据集成、数据清洗和转换等，可用于中小企业和大型企业的非大规模数据处理场景

适用于数据工程中的任务调度和工作流管理，可与各种ETL工具结合，实现任务的自动化编排和监控

适用于需要统一批处理和流处理，对数据处理有较高灵活性和扩展性要求，以及需要在多种执行引擎上运行的场景，如大数据处理、数据挖掘等领域