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    2025年5大国产ETL工具横向评测

    数据抽取上,实时抓取变化和批量处理大批量数据都行,看你业务需要哪种。连接能力也强,像常见的MySQL、Oracle、SQL Server这些数据库,还有各种文件系统,基本都能连上。...二、Kettle产品简介Kettle 是一款用户量很大的开源ETL工具。它提供一个图形化的开发环境,让你能用拖拖拽拽的方式设计ETL流程。功能特点功能上该有的基本都有,连各种数据源、做数据转换都支持。...想用免费工具降低成本,同时自己能动手搞定一些定制开发,Kettle 是个务实的选择,你懂我意思吧?...局限性也很清楚:它只认MySQL!别的数据库搞不定。功能也很聚焦,就是做MySQL的增量数据订阅和分发,没有复杂的转换和加载到各种目标的能力。...开源免费的 Kettle 能帮你省钱。核心需求是超快速、稳定地同步数据,转换简单?DataX 是搬运数据的“飞毛腿”。重度依赖MySQL,必须实时捕捉数据变化?Canal 是这方面的专家。

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    【知识】ETL大数据集成工具Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSets大比拼

    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)、交互转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。...2.2.2 特点 1、异构数据库和文件系统之间的数据交换; 2、采用Framework + plugin架构构建,Framework处理了缓冲,流控,并发,上下文加载等高速数据交换的大部分技术问题,提供了简单的接口与插件交互...组成部分: Spoon:允许使用图形化界面实现ETL数据转换过程 Pan:批量运行Spoon数据转换过程 Chef:job(有状态,可以监控到是否执行、执行的速度等) Kitchen:批量运行chef...image.png canal的工作原理就是把自己伪装成MySQL slave,模拟MySQL slave的交互协议向MySQL Mater发送 dump协议,MySQL mater收到canal发送过来的...streamsets/ 2.6 Sqoop和Datax的区别 2.6.1 特点对比 1、sqoop采用map-reduce计算框架进行导入导出,而datax仅仅在运行datax的单台机器上进行数据的抽取和加载

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    mysql如何批量添加数据_mysql如何批量insert数据

    mysql批量insert数据的方法:1、循环插入;2、减少连接资源,拼接一条sql;3、使用存储过程;4、使用【MYSQL LOCAL_INFILE】。...本教程操作环境:windows7系统、mysql8.0.22版,该方法适用于所有品牌电脑。...mysql批量insert数据的方法: 方法一:循环插入 这个也是最普通的方式,如果数据量不是很大,可以使用,但是每次都要消耗连接数据库的资源。...//querysql 这样写正常插入一万条基本问题不大,除非数据很长,应付普通的批量插入够用了,比如:批量生成卡号,批量生成随机码等等。...zqtest(); 这个也只是个测试代码,具体参数大家自行定义 我这里是一次插入8万条,虽然不多但是,每一条数据量都很大,有很多varchar4000 和text字段 耗时 6.524s 方法四:使用MYSQL

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    试了一圈 ETL 工具后,这几款真心够用了!

    功能特点数据抽取:方式灵活:支持实时抽取(能盯着数据变化,适合要求及时性高的场景,比如金融交易监控)和批量抽取(适合在空闲时段处理大批量数据)。...连接能力强:常见的数据库(MySQL, Oracle, SQL Server等)、NoSQL库(MongoDB, Redis等),还有Excel、CSV文件,基本都能连上。...数据加载:策略可选:支持增量加载(只加载变化的部分,省资源)和全量加载(整批重灌,适合数据更新少的情况)。加载稳准快:能把处理好的数据高效、准确地送到目标位置。...Kettle (Pentaho Data Integration)产品简介 Kettle 是一款老牌的开源 ETL 工具,用户基础很大。...想用免费工具,同时自己能搞定一些定制开发,Kettle 是个实在的选择,你懂我意思吧?3. DataX产品简介DataX 是阿里巴巴开源的一款工具,主攻数据同步(重点就是抽和加载)。

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    webpack 小技巧:动态批量加载文件

    处理资源,无法产生内容哈希,不利于缓存更新 无法利用 url-loader 将资源内联成 base64 字符串 以减少网络请求 方法二:require 由于 import 是静态关键字,所以如果想要批量加载文件...在使用方法二的时候笔者尝试将批量加载的逻辑提取到其他模块用来复用: export function loadAll (n, prefix, suffix) { const frames = []...第一个参数指定了需要加载的文件夹,即组件当前目录下的 ....重构一下 方法三已经解决了我们的问题,而且可以批量 require 某个文件夹中的文件。...但是 forEach 那块的逻辑明显是重复的,所以我们当然提取出来啦,以后多个组件调用的时候只需要引入即可: 公共模块: /** * 批量加载帧图片 * @param {Function} context

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