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我国作为世界第一的物流大国，然而在目前的物流信息系统还存在着几大的痛点。次要包含以下几个方面：
- 数据孤岛：有些物流企业各个部门之间的数据规范不统一，难以实现数据共享和协同，容易导致信息孤岛。
- 操作繁琐：物流信息系统的操作绝对繁琐，须要大量的人力资源和工夫投入，容易导致员工疲劳和工作效率低下。
- 不足可视化：物流信息系统中的数据不足可视化展现，难以帮忙企业决策者直观地理解物流经营状况，无奈及时发现问题和优化经营。
- 升级换代艰难：随着技术的不断更新和降级，物流信息系统须要不断更新和降级，这对企业来说是一项微小的投资和工作量，且可能会面临零碎兼容性问题。
目前次要艰难是数据繁冗，短少可视化，信息操作系统学习老本和人才培养老本高。所以极其须要 ETL 工具来辅助物流企业的生产，来帮忙企业实现数据荡涤，转换，提取。一个是解决各个部门数据格式不统一，其次是数据备份伎俩繁多或者应用新型数据库来备份时特地麻烦。
当初支流的 ETL 工具有以下几种：
Apache NiFi：Apache NiFi 是一个收费的开放式 ETL 工具，提供了一个基于 Web 的用户界面，反对多种数据源和指标，包含关系型数据库、Hadoop、NoSQL 数据库等。它提供了多种数据转换和流解决性能，能够自动化地治理和传输数据。
IBM Data Pipeline：IBM Data Pipeline 是一个收费的开放式 ETL 工具，提供了残缺的数据集成解决方案，包含数据仓库、数据挖掘、报表和剖析等性能。它反对多种数据源和指标，包含关系型数据库、Hadoop、NoSQL 数据库等，同时也反对多种编程语言和数据模型。
Kettle（也称为 EDI Workbench）它反对多种数据源和指标，包含关系型数据库、Excel、文本文件等。Kettle 提供了丰盛的数据连贯、转换和集成性能，反对多种编程语言和数据模型，例如 Java、Python、SQL 等。Kettle 能够通过命令行、图形用户界面和 Web 界面进行操作，提供了自动化的数据转换和加载性能。
这些都是国外的 ETL，且有些曾经不再更新。
什么是 ETLCloud？
ETLCloud 作为数据集成平台，致力打造一款集离线数据集成 ETL、ELT、CDC 实时数据集成、编排调度、数据服务 API 为一体的数据集成平台 (DataOps)，一站式满足企业的各种最为简单的数据集成场景。提供私有化部署能力和云原生架构，满足企业不同倒退阶段的业务需要。提供凋谢的组件市场, 企业通过本平台能够疾速构建大数据根底底座，同时疾速买通 ERP、MES、OA、SaaS、API、MQ、IOT 等数据构建数据仓库
上面来通过实操看下是如何对数据进行提取、荡涤、转化的。又是如何帮忙解决物流信息系统的几大问题的。
组件装置问题以及软件装置问题
先说软件装置问题。ETLCloud 反对 Windows、Linux 零碎装置、docker 装置。
编辑流程界面
平台反对的数据源界面
演示环境
案例演示：
在平台中疾速抽取转换、荡涤数据，而后再同步到另一个数据库。
抉择绝对应的数据源、以及表
进行数据荡涤转换
这里模仿数据转换，id 和地址都绑定了一个规定。规定能够自定义，零碎自带的有几种。
过滤条件，对数据进行指定的过滤，能够依据本身进行抉择。
字段名映射组件，如果字段名一样就不须要用这个了。
零碎主动加载
同步到 sqlserver
这里须要从新建表所以抉择了从其余节点导入，如果表存在的话，零碎会主动加载
流程运行
后果输入：
中国作为物流大国，但物流信息系统存在痛点，包含数据孤岛、操作繁琐、不足可视化和升级换代艰难。ETL 工具可辅助物流企业生产，解决数据格式不统一和备份问题。ETLCloud 通过抽取、转换、加载数据并提供可视化剖析工具解决物流生产中的几大痛点，给技术人员提供了不小的帮忙，含有丰盛的组件且继续在更新中！
