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在文章《细说数据仓库常用ETL工具》中我们提到，传统ETL工具因其高度的工具化程度和易用性而备受青睐，但在处理大量数据时存在性能瓶颈。 新型ETL工具具有更大的处理能力和实时处理的支持。
ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，ETL的应用目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据， ETL的应用是BI（商业智能）项目重要的一个环节
实时ETL工具 ETL实时同步可以通过各种方式实现，例如使用数据库触发器、使用消息队列、使用定时任务等。
随着大数据时代的到来，ETL计算引擎不断演进，从传统的批量处理到实时的流处理，从单一的数据源到多元化的数据集成，ETL计算引擎正以前所未有的速度和规模，支撑着企业的数据战略。
但对于ETL，身边不少和数据打交道的朋友仍然存在疑问，就比如: ETL包括哪些环节？有哪些好用的ETL工具可以提高工作效率？ 下面就来回答上述问题。
根据数据体量的差异，不同ETL工具在进行数据迁移和数据转换时也存在一定处理能力上的差别，面对大量数据时，可以考虑使用FineDataLink这样的低代码ETL工具，让数据处理更加便捷。
ETL数据集成的主要特点包括： 强大的数据处理能力： ETL工具提供了强大的数据处理功能，可以对数据进行清洗、转换和计算； 高效的数据提取和加载： ETL工具可以通过多种方式提取数据，并且支持高速加载到目标系统中
这就是ETL（Extract,Transform,Load，提取、转换、加载）工具的用武之地。ETL工具能够将原始数据从各种来源提取出来，进行清洗、转化，然后加载到数据仓库中，供企业分析和决策使用。
首先说数仓的理论，这个在前面的博客也都有提到，很重要，从理论上指导了怎么来进行数据处理。存储引擎也就不提了。这两者不太算是 ETL 的范畴。 那就聊一下计算引擎和数据同步的工具。
BI工程师、数据仓库工程师、ETL工程师、数据开发工程师（大数据开发工程师） 有什么区别？一味的解释数据仓库概念可能没意思，我们从不同角色出发吧！
数据加载可以采用多种工具和方式，如数据仓库ETL工具、手动编写的SQL脚本、程序编写等。
它在数据转换过程中起到了重要的作用，可以对数据进行清洗、整理、加工等操作，提高数据质量。 但是，随着大数据时代的到来，ETL架构在处理大规模数据时面临一些挑战。
有没有免费好用的ETL工具推荐，我想把每日ftp上的csv文件导入到数据库中，求好的ETL工具推荐
finebi的etl更新数据不成功
finebi的etl能用定时服务更新数据吗？还是只有sql数据集才可以
DATALINK是否支持从其他数据etl数据到elasticsearch
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