根据数据源不同，数据仓库ETL工具可分为结构化数据ETL工具和非结构化/半结构化数据ETL工具，以下是几款试用过后推荐的免费ETL工具。本文将详细介绍4款市场上常用的ETL数据工具，并分析他们的优缺点。

1. Kettle

Kettle是一款免费的国外开源ETL工具，使用广泛，是一款目前来看市面上功能最强大的开源ETL工具，通过Kettle可用于数据抽取、转换和加载实现数据快速入仓和分析。

下面简单说一下Kettle的优缺点：

优点：

（1）提供了直观的图形化用户界面，用户可以通过拖放和连接转换步骤来构建数据集成流程，这种可视化的开发方式使得非技术人员也能够轻松上手，并加快了开发效率。

（2）Kettle提供了丰富的转换步骤和功能，使用户能够对数据进行清洗、过滤、转换和合并等操作，它支持各种数据处理技术，包括字符串操作、日期处理、聚合计算、条件判断等，以满足复杂的数据转换需求。

缺点：

（1）学习上手存在一定难度，对于新手来说，Kettle可能需要一些时间来理解其概念和操作方式。尤其是在处理复杂的数据转换逻辑时，需要具备一定的数据处理和编程知识。

（2）文档支持有限，相比其他一些国产的ETL工具，Kettle在国内的用户数量虽然很多，但是中文文档和技术支持相对有限。这可能导致在遇到问题时需要更多的自学和研究。

（3）不支持CDC实时数据采集功能，只能依赖加快任务的调度频率如1分钟来实现实时数据传输，如果数据量比较庞大的话，对于生产系统的话会造成很大的压力。

2. AirByte：

airbyte是一款最新开源的数据集成软件，它将应用程序、API和数据库中的数据同步到数据仓库、数据湖和其他目的地，支持200个Source类型连接器，100 个Destination类型的连接器。

3、ETLCloud

可以实现实时数据同步、离线数据处理、流程全面监控于一体的国产数据集成平台，相比其他国外ETL工具有着更易上手的特点，ETLCloud分为社区版和商业收费版，其中社区版是免费使用的。下面我们来简单说一下它的优缺点：

优点：

（1）强大的数据支持功能：可对接数据库、上层通用协议、消息队列、文件、平台系统、应用等类型的数据源，为企业提供一套完整的数据集成和分析解决方案。

（2）支持CDC实时数据采集能力，同步效率高，数据同步过程中有详细的监测报告。

（3）提供WEB直观的可视化配置界面，有统一的运维平台，是一款本土化自研数据集成产品。

（4）社区免费版本，有大量的用户群体，技术文档全面，具有丰富的组件市场快速实现与SASS应用的打通。

缺点：

社区版本部分功能有一定的限制，需要企业版本才可以支持。

4.DataX

DataX是阿里开源的一个异构数据源离线同步工具。作为一个服务于大数据的ETL工具（其实可以算作是ELT工具），除了提供数据快照搬迁功能之外，还提供了丰富数据转换的功能，能提供稳定高效的数据同步功能，下面也来简单说说它的优缺点。

优点：

（1）支持多个数据源和数据目标，且接入方便。

（2）支持高速数据传输，适用于大规模数据处理场景。

（3）定制化程度高，支持用户自定义开发。

缺点：

1. DataX但DataX是以脚本的方式执行任务的，需要完全吃透源码才可以调用，学习成本高。

2. 缺少用户友好的界面，需要编写脚本进行配置 ，可视化监控和数据追踪能力不够完善。运维成本相对高。

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