在大统计数据网络平台工程建设中，统计数据是原料，而ETL就是加工原料的辅助工具。以下是ETL的两个关键促进作用：1. 统计数据抽出（Extract）：将统计数据从相同的统计管理工作辅助工具中抽取出，主要包括关系型统计资料库、非形式化统计数据、笔记统计数据等等。ETL能全自动抽出统计数据，避免全自动操作方式带来的严重错误和费时。2. 统计数据切换（Transform）：将抽出出的统计数据展开冲洗、切换和分拆，以令其适宜储存在统计基础架构或统计数据海中。统计数据切换还能主要包括统计数据去重、文件格式切换、统计数据分拆等操作方式，以保证统计数据的连续性和准确度。3. 统计数据读取（Load）：将切换后的统计数据读取到统计基础架构或统计数据海中，德博瓦桑县销售业务预测和调查报告采用。统计数据读取能是存量读取或HMPP读取，ETL能根据需要自动继续执行相同的读取操作方式。4. 统计数据产品质量管理工作：ETL不仅能冲洗和切换统计数据，还能对统计数据展开产品质量管理工作，如统计数据校正、严重错误处置和异常检验等。这能保证统计数据的准确度和准确性，提升统计数据挖掘的安全性和工作效率。5. 自动化：ETL辅助工具能全自动继续执行统计数据抽出、切换和读取等操作方式，增加全自动操作方式的严重错误和工作效率。与此同时，ETL辅助工具还能运维和监视ETL工作台的继续执行情况，以保证统计信息处置的时效性和准确度。综合以上以下几点，ETL在大统计数据时代下的关键促进作用是将海量数据的统计数据从相同的统计管理工作辅助工具中抽取出，经过冲洗、切换和产品质量管理工作后，读取到统计基础架构或统计数据海中，德博瓦桑县销售业务预测和调查报告采用。它能全智能化统计信息处置过程，增加育苗操作方式和严重错误，提升统计数据挖掘的安全性和工作效率。
下面推荐两个常见的两个开放源码ETL应用软件：
1. Apache NiFiApache NiFi是两个如前所述Web的统计报文处置辅助工具，可用于构筑动态统计报文处置系统。它提供更多了一种简单的方式来终端统计数据，与此同时容许对统计数据展开切换和处置。它的竞争优势是更易采用、扩展性强、全力支持多种相同统计管理工作辅助工具和统计数据出发地。适用于于统计数据采集、统计数据冲洗、统计数据递送等情景。开放源码门牌号：
https://nifi.apache.org/2. Talend Open StudioTalend Open Studio是两个开放源码的统计数据应用软件系统辅助工具，提供更多了从统计数据抽出到统计数据读取的一连串机能，全力支持多种相同统计管理工作辅助工具和统计数据出发地。它的竞争优势是强大的统计数据应用软件系统能力、更易采用的图形化介面、丰富的模块库。适用于于统计数据应用软件系统、统计数据北迁、统计数据冲洗等情景。开放源码门牌号：https://www.talend.com/products/talend-open-studio/3. Kettle/Pentaho Data IntegrationKettle/Pentaho Data Integration是两个开放源码的统计数据应用软件系统辅助工具，提供更多了从统计数据抽出到统计数据读取的一连串机能，全力支持多种相同统计管理工作辅助工具和统计数据出发地。它的竞争优势是更易采用的GUI介面、丰富的模块库、扩展性强。适用于于统计数据应用软件系统、统计数据北迁、统计数据冲洗等情景。开放源码门牌号：
https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/8.3/ 4. StreamSets Data CollectorStreamSets Data Collector是两个开放源码的统计报文处置辅助工具，可用于构筑动态统计报文处置系统。它提供更多了一种简单的方式来终端统计数据，与此同时容许对统计数据展开切换和处置。它的竞争优势是更易采用、扩展性强、全力支持多种相同统计管理工作辅助工具和统计数据出发地。适用于于统计数据采集、统计数据冲洗、统计数据递送等情景。开放源码门牌号：
https://streamsets.com/products/data-collector
5. Apache Kafka Connect竞争优势：更易应用软件系统、高性能、扩展性好、全力支持多种相同统计管理工作辅助工具、全力支持分布式部署。劣势：不全力支持统计数据切换和冲洗、缺乏统计数据可视化和监视辅助工具。适用于情景：统计数据摄取、统计数据北迁、统计数据复制。开放源码门牌号：
https://kafka.apache.org/documentation/#connect6. Apache Flink竞争优势：全力支持动态流处置和离线批处置、扩展性好、全力支持多种相同统计管理工作辅助工具、高性能、提供更多统计数据可视化和监视、全力支持多种相同统计数据文件格式和协议。劣势：需要了解Java或Scala编程、学习曲线较陡峭。适用于情景：动态统计报文处置、动态统计数据挖掘、动态统计数据摄取等。开放源码门牌号：
https://flink.apache.org/7. Apache Spark竞争优势：全力支持动态流处置和离线批处置、扩展性好、高性能、全力支持多种相同统计管理工作辅助工具、提供更多统计数据可视化和监视、全力支持多种相同统计数据文件格式和协议。劣势：需要了解Scala或Java编程、学习曲线较陡峭。适用于情景：统计数据冲洗、统计数据切换、统计数据摄取、统计数据挖掘等。开放源码门牌号：
https://spark.apache.org/8. Apache Camel竞争优势：更易采用、高度可配置、全力支持多种相同统计管理工作辅助工具、提供更多统计数据可视化和监视、全力支持多种相同统计数据文件格式和协议。劣势：扩展性有限、不全力支持动态流处置。适用于情景：统计数据摄取、统计数据切换、统计数据路由等。开放源码门牌号：https://camel.apache.org/当然，每个企业可能也有自己习惯采用的辅助工具。本文希望介绍一些开放源码辅助工具能够帮助你既省钱又能选择适宜的开放源码ETL辅助工具，更好地处置统计数据。
