24 款最佳 ETL 工具清单及其选型理由

什么是 ETL？

ETL 是一种常见的数据集成与数据栈组织方式。典型的 ETL 流程包含以下阶段：

• 抽取：从数据源抽取数据
• 转换：将数据转换为数据模型
• 加载：将数据加载至数据仓库

ETL 模式之所以流行，是因为它能帮助企业缩小数据仓库规模，从而节省计算、存储与带宽成本。

不过，随着这些约束逐渐减弱，上述成本优势的重要性也在下降。相应地，ELT（抽取、加载、转换）愈发流行。在 ELT 流程中，数据在抽取后先加载到目标，然后再进行转换。尽管如此，仍有许多公司依赖 ETL。

什么是 ETL 工具？

顾名思义，ETL 工具是一组用于将数据从一个或多个来源抽取、转换并加载到目标系统或数据库的软件工具。ETL 工具旨在自动化并简化从各类源抽取数据、将其转换为一致且干净格式、并及时高效地加载到目标系统的过程。下一节我们将介绍数据团队在选择 ETL 工具时应重点考量的因素。

选择 ETL 工具时的考量

选择 ETL 工具时，请重点关注以下三方面：

1. 数据集成范围。ETL 工具可连接多种数据源与目标。数据团队应选择集成范围广的 ETL 工具。例如，计划将 Google Sheets 的数据迁移至 Amazon Redshift 的团队，应选择支持该类连接器的 ETL 工具。
2. 可定制化程度。企业应结合自身对定制化的要求与 IT 团队的技术能力来选择 ETL 工具。初创公司可能发现大多数 ETL 工具自带的连接器与转换已足够；而拥有定制化数据采集流程的大型企业，则往往需要在强大工程团队的支持下，具备灵活编写定制转换的能力。
3. 成本结构。选择 ETL 工具时，组织不仅要考虑工具本身的成本，还要考虑长期维护所需的基础设施与人力成本。有时，前期费用更高但停机与维护要求更低的 ETL 工具，长期来看更具成本效益。相反，也有免费的开源 ETL 工具，但维护成本可能较高。

其他考量还包括：

• 自动化程度
• 安全性与合规水平
• 工具的性能与可靠性

ETL 工具的类型

在了解具体工具前，先认识主要类别会有所帮助。ETL 工具可分为多种类型，分别适合不同的用例与团队结构：

24 款顶级 ETL 工具

基于上述考量，我们列出了 2026 年市场上的 24 款顶级 ETL 工具。请注意，这些工具并未按质量排序，因为不同工具各有长短。

1. Apache Airflow

Apache Airflow 是一个开源平台，可通过编程方式编写、调度与监控工作流。该平台提供基于 Web 的用户界面与命令行界面，用于管理与触发工作流。

工作流使用有向无环图（DAG）定义，便于清晰可视化并管理任务与依赖。Airflow 还能与数据工程与数据科学中常用的其他工具集成，如 Apache Spark 与 Pandas。

使用 Airflow 的公司可受益于其在扩展与管理复杂工作流方面的能力，以及活跃的开源社区与详尽文档。您可通过我们的教程 使用 Airflow 构建 ETL 管道 或课程 Python 中的 Apache Airflow 入门 进一步了解。

2. Databricks Delta Live Tables

Databricks Delta Live Tables（DLT）是构建在 Apache Spark 之上的 ETL 框架，可自动创建与管理数据管道。它使数据团队能以最小化投入构建可靠、可维护且声明式的管道。

DLT 通过声明式方法简化 ETL：用户定义“做什么”（转换与依赖），系统负责“如何做”（执行、优化与恢复）。

DLT 的一大优势在于保障数据质量与可靠性。内置的“期望”机制允许用户定义数据质量规则，实时校验记录。失败记录可被隔离以供后续审查。

3. Portable.io

Portable.io 自称为“首个按需为数据团队构建连接器的 ELT 平台”。秉承这一使命，Portable 团队构建了定制的零代码集成，从 SaaS 提供商以及许多其他可能被其他 ETL 厂商忽略的数据源中摄取数据。潜在客户可自行查看其庞大的连接器目录，其中包含 1,300 多个难以找到的 ETL 连接器。

Portable 坚信企业应能无需编码即可随时获取所有业务应用的数据。Portable 团队打造的产品实现了高效、及时的数据管理，同时具备强大的可扩展性与高性能。此外，其定价具有成本效益，适配各类规模的企业，并配备先进的安全功能以确保数据保护与遵循常见标准。

4. IBM Infosphere Datastage

Infosphere Datastage 是 IBM 在其 Infosphere Information Server 生态中提供的 ETL 工具。借助其图形化框架，用户可以设计数据管道，从多个来源抽取数据、执行复杂转换，并将数据交付至目标应用。

IBM Infosphere 以速度见长，得益于负载均衡与并行化等特性。它还支持元数据、自动故障检测，并提供从数据仓库到 AI 应用的一系列数据服务。

与其他企业级 ETL 工具类似，Infosphere Datastage 提供多种连接器以整合不同数据源。同时可与 IBM Infosphere Information Server 的其他组件无缝集成，使用户能够开发、测试、部署与监控 ETL 作业。

5. Oracle Data Integrator

Oracle Data Integrator 是一款帮助用户构建、部署与管理复杂数据仓库的 ETL 工具。它开箱即用地支持众多数据库连接器，包括 Hadoop、EREP、CRM、XML、JSON、LDAP、JDBC 与 ODBC。

ODI 包含 Data Integrator Studio，为业务用户与开发者提供图形化界面，以访问多种工件。这些工件覆盖数据集成的各个要素，从数据迁移、同步到质量与管理。

6. Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)

SSIS 是企业级的数据集成与转换平台。它自带连接器，可从 XML 文件、平面文件与关系型数据库等来源抽取数据。实践者可使用 SSIS 设计器的图形界面构建数据流与转换。

该平台包含丰富的内置转换，能最大限度减少开发所需编码。SSIS 也提供了完善文档以构建自定义工作流。但其学习曲线陡峭、复杂度较高，可能会让初学者难以快速创建 ETL 管道。

7. dbt（data build tool）

dbt（data build tool）已成为现代ELT 管道中转换层的行业标准。dbt 不在抽取过程中途转换数据，而是使用 SQL 在数据仓库内部完成转换——这一做法被称为“ELT 中的 T”。

dbt 让数据工程师与分析工程师可编写模块化、版本控制、并经过测试的 SQL 模型。每个模型都有文档、依赖可追踪，每次运行都会生成数据血缘图，清晰展示数据如何从原始源流向最终表。了解更多：dbt 入门教程、数据工程师 dbt 概念指南及我们的 dbt Cloud 指南。

dbt 提供开源版本（dbt Core，免费）与托管云服务（dbt Cloud）。它可与各大云数据仓库集成——Snowflake、BigQuery、Redshift 与 Databricks——并与 Fivetran、Airbyte 等摄取工具自然搭配，形成完整的现代 ELT 技术栈。

8. Pentaho Data Integration (PDI)

Pentaho Data Integration（PDI）是日立提供的 ETL 工具。它可从多种来源采集数据、清洗数据，并以统一一致的格式存储。

PDI 前身为 Kettle，提供多个图形界面以定义数据管道。用户可使用 PDI 客户端 Spoon 设计数据作业与转换，然后通过 Kitchen 运行。例如，可将 PDI 客户端与 Pentaho Reporting 结合实现实时 ETL。

9. Hadoop

Hadoop 是用于在服务器集群中处理与存储大数据的开源框架。它被视为大数据的基石，支持海量数据的存储与处理。

Hadoop 框架由多个模块组成，包括用于存储数据的 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）、用于读取与转换数据的 MapReduce，以及用于资源管理的 YARN。Hive 常用于将 SQL 查询转换为 MapReduce 操作。

考虑使用 Hadoop 的公司应关注其成本。实施 Hadoop 的成本很大一部分来自处理所需的计算能力与维护 Hadoop ETL 所需的专业技能，而非工具或存储本身。

10. AWS Glue

AWS Glue 是亚马逊提供的无服务器 ETL 工具。它可发现、准备、集成与转换来自多个来源的数据，服务于分析用例。无需配置或管理基础设施，AWS Glue 致力于降低数据集成的高昂成本。

更妙的是，与 AWS Glue 交互时，实践者可在拖拽式图形界面、Jupyter 笔记本或 Python/Scala 代码之间任选其一。AWS Glue 还支持多种数据处理与工作负载，以满足不同业务需求，包括 ETL、ELT、批处理与流式处理。

11. AWS Data Pipeline

AWS 的 Data Pipeline 是一项托管 ETL 服务，可在 AWS 各服务或本地资源之间移动数据。用户可指定要移动的数据、转换作业或查询，以及执行转换的计划。

Data Pipeline 以其可靠性、灵活性与可扩展性闻名，同时具备容错性与可配置性。该平台还提供拖拽式控制台以提升易用性。此外，其价格相对低廉。

AWS Data Pipeline 的常见用例是从关系型数据库服务（RDS）复制数据并加载到 Amazon Redshift。

但需注意，AWS 正逐步将重心从 AWS Data Pipeline 转向更现代化的解决方案，如 AWS Glue。AWS Glue 提供无服务器、自动化的数据集成，并支持批处理与流式处理。此外，AWS 也在探索零 ETL（以及反向 ETL）的理念，例如 Amazon Aurora 与 Amazon Redshift 可在无需传统 ETL 管道的情况下实现集成。随着这些进展的持续，预计 AWS Data Pipeline 将逐步被淘汰，鼓励用户在 AWS 生态中采用更创新高效的方案。

12. Azure Data Factory

Azure Data Factory 是微软提供的云端 ETL 服务，用于创建可大规模移动与转换数据的工作流。

它由一系列互联的系统组成。这些系统协同作用，使工程师不仅可以摄取与转换数据，还能设计、调度与监控数据管道。

Data Factory 的优势在于其海量连接器，从 MySQL 到 AWS、MongoDB、Salesforce 与 SAP 一应俱全。其灵活性也备受赞誉；用户可选择使用零代码图形界面或命令行界面进行交互。

13. Google Cloud Dataflow

Dataflow 是 Google Cloud 提供的无服务器 ETL 服务。它同时支持流式与批处理数据处理，企业无需自有服务器或集群。用户仅为实际消耗的资源付费，且资源会根据需求与负载自动伸缩。

Google Dataflow 在 Google Cloud Platform 生态中执行 Apache Beam 管道。Apache 提供 Java、Python 与 Go 等 SDK，用于表示与传输批处理与流式数据集。由此，用户可选择合适的 SDK 来定义其数据管道。

14. Stitch

Stitch 将自己定位为为数据团队打造的简单、可扩展 ETL 工具。

Stitch 的复制流程会从多个数据源抽取数据，将其转换为有用的原始格式，并加载到目标。其数据连接器覆盖数据库与 SaaS 应用。目标可包括数据湖、数据仓库与存储平台。

鉴于其简洁定位，Stitch 仅支持简单转换，不支持用户自定义转换。

15. SAP BusinessObjects Data Services

SAP BusinessObjects Data Services 是企业级 ETL 工具，允许用户从多个系统抽取数据、进行转换并加载至数据仓库。

Data Services Designer 提供图形界面，用于定义数据管道并指定数据转换。规则与元数据存储在存储库中，作业服务器以批处理或实时方式运行作业。

然而，SAP Data Services 的成本可能较高：工具、服务器、硬件与工程团队的费用很快就会累积。

对于将 SAP 作为企业资源计划（ERP）系统的公司，SAP Data Services 是理想之选，因为二者可无缝集成。

16. Hevo

Hevo 是一款支持 ETL 与 ELT 的数据集成平台，内置 150 多个连接器，可从多个来源抽取数据。其为低代码工具，使用户无需大量编码即可轻松设计数据管道。

Hevo 提供多项功能与优势，包括实时数据集成、自动架构检测，以及处理海量数据的能力。该平台还具备友好的用户界面与 7×24 客户支持。

17. Qlik Compose

Qlik Compose 是一款数据仓库解决方案，可自动设计数据仓库并生成 ETL 代码。该工具可将繁琐且易出错的 ETL 开发与维护自动化，从而缩短数据仓库项目的交付周期。

为此，Qlik Compose 会运行自动生成的代码，从来源加载数据并迁移至数据仓库。此类工作流可通过工作流设计器与调度器进行设计与调度。

Qlik Compose 还具备数据校验能力，确保数据质量。需要实时数据的实践者也可将 Compose 与 Qlik Replicate 集成。

18. Integrate.io

Integrate.io（前身为 Xplenty）在我们的顶级 ETL 工具名单中占有一席之地。其用户友好、直观的界面让技术功底较弱的团队成员也能胜任全面的数据管理。作为云端平台，Integrate.io 免除了繁重硬件或软件安装需求，提供可随业务演进而扩展的高伸缩性方案。

它能够连接各类数据源，从数据库到 CRM 系统，因而能满足多样化的数据集成需求。在重视数据安全方面，Integrate.io 提供字段级加密等功能，并符合 GDPR、HIPAA 等关键标准。借助强大的数据转换能力，用户可在 ETL 过程中轻松完成数据清洗、格式化与丰富化。

19. Airbyte

Airbyte 是领先的开源 ELT 平台。Airbyte 提供 400 多个数据连接器（并持续增长），拥有超过 40,000 名数据工程师用户。

Airbyte 与 dbt 集成以完成数据转换，并与 Airflow / Prefect / Dagster 集成实现编排。它拥有易用的用户界面，同时提供 API 与 Terraform Provider。

Airbyte 的差异化在于其开源属性；使用其零代码连接器构建器，创建一个新连接器仅需约 20 分钟，且若您有代码访问权限，还可编辑任何现成连接器。除开源版本外，Airbyte 还提供云托管版（Airbyte Cloud）与付费自托管版（Airbyte Enterprise），用于将管道投入生产。

20. Astera Centerprise

Astera Centerprise 是企业级、100% 零代码的 ETL/ELT 工具。作为 Astera Data Stack 的一部分，Centerprise 具备直观友好的界面、学习曲线短，允许各类技术水平的用户在数分钟内构建数据管道。

这款自动化数据集成工具具备多项能力，如对多种数据源与目标的开箱连接、AI 驱动的数据抽取、AI 自动映射、内置高级转换与数据质量功能。用户可轻松抽取非结构化与结构化数据，进行转换，并使用数据流将其加载到所选目标。这些数据流可通过内置作业调度器设定在特定时间间隔、条件或文件投递时自动运行。

21. Informatica PowerCenter

Informatica PowerCenter 是市场上最优秀的 ETL 工具之一。它提供面向云数据仓库与数据湖的广泛连接器，包括 AWS、Azure、Google Cloud 与 Salesforce。其低代码与零代码工具旨在节省时间并简化工作流。

PowerCenter 包含多项服务，帮助用户设计、部署与监控数据管道。例如，Repository Manager 支持用户管理；Designer 允许用户指定从源到目标的数据流；Workflow Manager 用于定义任务的执行顺序。

22. Estuary

Estuary 是一款先进的实时数据集成平台，简化数据管道的创建与管理。它可同时处理批处理与流式数据，使您能够构建稳健的 ETL 工作流。其直观的用户界面适用于技术与非技术用户，让团队专注于从数据中获取价值，而非纠结复杂配置。

该平台的自动化能力尤为突出，能够自动管理架构演进，并轻松适应变化的数据结构。凭借对广泛数据源与目标的集成，Estuary 能满足实时分析需求——无论是电商销售趋势监控，还是 IoT 传感器数据分析。

23. Fivetran

Fivetran 已成为实现全自动数据集成、助力企业数据集中化的领先 ETL 方案。借助预构建连接器库，Fivetran 将连接数据库、SaaS 应用与事件流至云数据仓库的准备时间降至最低。该平台在自动处理架构变更方面表现突出，确保即便源系统演进，数据仍可顺畅流动。

凭借实时复制能力，Fivetran 支持几乎即时的数据可用性。其针对 Snowflake、BigQuery 与 Redshift 等云原生环境进行了优化，是希望在保持可扩展性的同时简化数据管道的团队的首选。对于需要将多元数据源整合进统一分析看板的市场与销售团队而言尤为有价值。

24. Matillion

Matillion 是一款云原生 ETL 工具，旨在在云数据仓库内直接完成数据转换。它面向 Snowflake、AWS Redshift、Google BigQuery 与 Azure Synapse 等平台，为大规模执行数据转换提供途径。其可视化界面便于用户通过拖拽式环境设计工作流，而更高级的用户可利用基于 SQL 的转换处理复杂数据任务。

凭借对可扩展性与性能的专注，Matillion 非常适合需要高效处理大规模转换的团队。从打造详尽的客户 360 视图到优化供应链分析，Matillion 赋能数据专业人士释放云端数据基础设施的全部潜能，而无需承受传统 ETL 流程常见的瓶颈。

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