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ETL调度介绍 - 大数据和云计算技术 （欢迎关注同名微信公众号） - ITeye技术网站
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ETL ：提取 转换 加载
大数据的的一个最重要特点是，很多数据是无用的，必须经过一定的处理之后才有加载。而将杂乱无章的数据处理成有用的数据的过程叫ETL。BI系统发展了很多年，形成了很多ETL方法，工具。主要分为以下几类：
第一类：传统ETL，如DATASTAGE，INFORMATIC。这类是最传统的ETL，可以接入多种数据源，用户通过工具自带的界面定制任务和处理流程，复杂业务逻辑可以通过工具支持的脚本语言编程实现。任务和流程定制完成之后，转发成JAVA任务，自动在集群负荷分担。传统ETL存在效率底，对数据的处理支持有限的问题。
第二类：数据库厂商，如ORACLE ODI，充分利用自身的数据库作为高效引擎。数据的转换和抽取都在数据库中完成，任务用SQL实现。通常，为了区分传统的ETL，数据库厂商都称自己为ELT。之所以叫ELT，主要区分是使用数据库作为引擎的时候，加载动作在转换之前。
第三类：是专业的企业任务调度。在这类调度里面，CONTROL－M 2009年被甘特评为领导厂商。另外国内的有 TASKCTL。这种调度，将数据库和DATASTAGE作为执行引擎。支持多种引擎和数据源。
另外如果不用这些成熟的调度工具，自己编码实现的话，SPRING-BATCH是一个好的选择。SPRING-BATCH就是将任务调度框架抽象出来，用户只需要专注业务编码即可。
