etl数据抽取工具有哪些，chef自动化部署-易百易数码科技

etl数据抽取工具有哪些

工具如下

1、DataPipeline

Data Pipeline是一家为企业用户提供数据基础架构服务的科技公司，DataPipeline数据质量平台整合了数据质量分析、质量校验、质量监控等多方面特性，以保证数据质量的完整性、一致性、准确性及唯一性，彻底解决数据孤岛和数据定义进化的问题。

2、Kettle

Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。

Kettle家族目前包括4个产品：Spoon、Pan、CHEF、Kitchen。

SPOON允许你通过图形界面来设计ETL转换过程（Transformation）。

PAN允许你批量运行由Spoon设计的ETL转换 (例如使用一个时间调度器)。Pan是一个后台执行的程序，没有图形界面。

CHEF允许你创建任务（Job）。任务通过允许每个转换，任务，脚本等等，更有利于自动化更新数据仓库的复杂工作。任务通过允许每个转换，任务，脚本等等。任务将会被检查，看看是否正确地运行了。

KITCHEN允许你批量使用由Chef设计的任务 (例如使用一个时间调度器)。KITCHEN也是一个后台运行的程序。

大数据与云计算入门要求

大数据和云计算是当今数据处理和存储领域的热门技术，入门要求如下：
数学基础：大数据和云计算都涉及到数据分析和处理，因此需要具备一定的数学基础，如线性代数、概率论、统计学等。
编程技能：掌握至少一门编程语言，如 Python、Java、R 等。这些语言在大数据和云计算领域中被广泛使用。
数据库知识：了解关系型数据库和非关系型数据库的基本概念和操作，如 SQL 和 NoSQL。
数据结构与算法：熟悉常见的数据结构和算法，如树、图、排序、搜索等，这对于数据处理和优化非常重要。
操作系统：了解操作系统的基本原理和常用操作系统的使用方法，如 Linux。
网络知识：掌握网络的基本概念和协议，如 TCP/IP、HTTP 等。
云计算平台：熟悉云计算平台的使用，如 Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform 等。
大数据处理框架：学习大数据处理框架，如 Hadoop、Spark 等，了解它们的安装、配置和使用。
数据分析工具：掌握数据分析工具，如 Excel、Tableau、PowerBI 等，能够进行数据可视化和报告撰写。
学习能力：大数据和云计算领域发展迅速，需要不断学习新技术和新方法，因此具备良好的学习能力和自我驱动力非常重要。
业务理解：了解相关业务领域的知识，能够将技术应用到实际业务场景中，解决实际问题。
总之，大数据和云计算入门要求具备多方面的知识和技能，包括数学、编程、数据库、算法、操作系统、网络、云计算平台、大数据处理框架、数据分析工具等。同时，还需要具备良好的学习能力和业务理解能力，不断更新自己的知识和技能，以适应技术的快速发展和业务需求的变化。

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