三、常用的ETL工具

下面小编将介绍几类ETL工具（sqoop，DataX，Kettle，canal，StreamSets）。

3.1 sqoop

• 是Apache开源的一款在Hadoop和关系数据库服务器之间传输数据的工具。

• 可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导出到关系型数据库中。

• sqoop命令的本质是转化为MapReduce程序。

• sqoop分为导入（import）和导出（export），

• 策略分为table和query

• 模式分为增量和全量。

3.2 DataX

• DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台

• 实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。

3.3 Kettle

• 一款国外免费开源的、可视化的、功能强大的ETL工具，纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。

3.4 canal

• canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据实时订阅和消费，目前主要支持了MySQL，也支持mariaDB。

3.5 StreamSets

• 是大数据实时采集ETL工具，可以实现不写一行代码完成数据的采集和流转。通过拖拽式的可视化界面，实现数据管道(Pipelines)的设计和定时任务调度。

• 创建一个Pipelines管道需要配置数据源(Origins)、操作(Processors)、目的地(Destinations)三部分。

四、ETL加载策略

4.1 增量

• 有些表巨大，我们需要选择增量策略，新增delta数据需要和存量数据merge合并。

• 两种方法：

• merge（一）

• merge（二）

• 只有新增(full join。能拿更新表就拿更新表)

• 新增+删除

• history-table Left join delet-table where delect-table.value is null == 表a

• 表a full join update-table (能拿update就拿update)

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上前端开发知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加V：vip1024c 备注Python获取（资料价值较高，非无偿）

感谢每一个认真阅读我文章的人，看着粉丝一路的上涨和关注，礼尚往来总是要有的：

①　2000多本Python电子书（主流和经典的书籍应该都有了）

②　Python标准库资料（最全中文版）

③　项目源码（四五十个有趣且经典的练手项目及源码）

④　Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频（适合小白学习）

⑤ Python学习路线图（告别不入流的学习）

①　2000多本Python电子书（主流和经典的书籍应该都有了）

②　Python标准库资料（最全中文版）

③　项目源码（四五十个有趣且经典的练手项目及源码）

④　Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频（适合小白学习）

⑤ Python学习路线图（告别不入流的学习）