数据抽取工具

传奇单机怎么把文本导入数据库

传奇单机把文本导入数据库的方法是：

数据抽取工具 数据采集工具有哪些

库下数据导入的最重要的方法之一，该工具由Oracle客户端提供，其基本工作原理是：首先要针对数据源文件制作一个控制文件，控制文件是用来解释如何对源文件进行解析，其中需要包含源文件的数据格式。

目标数据库的字段等信息，目前在数据仓库领域中，数据抽取与装载（ETL）是一重要的技术，这一技术对于一些大的数据文件或者文件数量较多尤其适合。这里简单介绍目前一款主流的数据抽取工具——Informatica。该工具主要采用图形界面进行编程，其主要工作流程是：首先将源数据文件的结构（格式）导入为Informatica里，然后根据业务规则对该结构进行一定的转换(transformation)，最终导入到目标表中。

软件推荐丨GoldDataSpider —— 网页数据抽取工具

GoldDataSpider 是用于抓取网页和抽取数据的工具。其核心代码是从金色数据抓取融合平台分离而来。

该项目提供抓取和抽取来自网页数据，不仅可以抽取网页内的内容，还能抽取URL、HTTP报头、Cookie里的数据。

该项目定义了一种简洁、灵活、敏捷的结构或者说是规则语法。极尽其所能将网页内容、HTTP报头、Cookie、甚至关联其它网页、其它网站数据，抽取出有意义有价值数据字段，组成一条数据记录。除此之外，还能内嵌http请求，以补充数据字段，比如某些字段需要向词典提供翻译这样的字段等等。

该项目还可支持从各种类型文档抽取数据，比如html/xml/json/javascript/text等。

我们还提供了规则可视化配制，请下载采集数量不受限、爬虫数量不受限、导出数据数量不受限的完全免费金色数据平台社区版 。以及详尽的文档

使用入门

首先，我们需要将依赖加入项目当中，如下：

1、对于maven项目

2、对于gradle项目

然后你将可以使用该依赖所提供的简洁清晰的API，如下:

运行上面的测试，你将可以看类似下面的输出：

当作Service或者API使用

你可以在项目中，可以当作调用服务和API使用。例如如下：

对于可视化配制，可以参考免费社区版文档。以下就免费社区版做简单介绍 ，详情见官网！

免费社区版：

开源/免费

让用户更好理解和使用产品

我们针对数据采集免费，还开放和维护核心的开源代码项目。让用户可以更好的使用、理解采集，用好采集。 让用户在各种场景应用金色数据采集带来的便利，我们有信心让客户见到一个开放的数据平台，让用户放心/省心/省力。

自由/灵活

透出一股强大的采集核心

我们的采集器，将向用户暴露一切目标数据，除了常规网页内容，还有如URL、HTTP报头、Cookie等。还提供了各种解析工具和函数，让用户不仅能得到网页内容里的数据，还能得到URL、HTTP报头、Cookie里隐藏的核心数据，还能灵活做到智能防封。

分布式采集

私有云，更灵活，更安全，更放心

可以根据自身需求，随意部署采集器数量，7*24小时不间断运行，采集后端集中灵活控制。可自由指挥数据在哪个采集器采集。可定义定时采集，无需人员值守。

数据可关联可追踪

恢复/重建数据内在与外在价值

可以让每条数据随着目标网站目标内容更新（如商品价格）、而更新用户应用表该条数据相关字段内容。

非侵入式融合

融合从未如此现实和简单

完全可以在不改变用户应用表结构（增删改表列），而将采集数据融入到应用表中。

自动化/一体化

无需人力操作，即抓即用

不只是采集可以自动化抓取，融合也提供了手动化和强大自动化功能。还将采集与融合操作无缝对接，可将目标数据抓一条融合一条，实时流向应用表，做到即抓即用！

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GoldDataSpider首页、文档和下载 - 网页数据抽取工具 - 开源中国

五种主流ETL工具对比

1 、简介

DataPipeline ：隶属于北京数见 科技 有限公司，是一家企业级批流一体数据融合服务商和解决方案提供商，国内实时数据管道技术的倡导者。

通过平台和技术为企业客户解决数据准备过程中的各种痛点，帮助客户更敏捷、更高效、更简单地实现复杂异构数据源到目的地的实时数据融合和数据管理等综合服务。

从而打破传统 ETL 给客户灵活数据应用带来的束缚，让数据准备过程不再成为数据消费的瓶颈。

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。

Informatica：是全球领先的数据管理软件提供商。

在如下Gartner魔力象限位于领导者地位：数据集成工具魔力象限、数据质量工具魔力象限、元数据管理解决方案魔力象限、主数据管理解决方案魔力象限、企业级集成平台即服务（EiPaaS）魔力象限。

Talend ：是数据集成解决方案领域的领袖企业，为公共云和私有云以及本地环境提供一体化的数据集成平台。Talend的使命是致力于帮助客户优化数据，提高数据可靠性，把企业数据更快地转化为商业价值。

以此为使命，Talend的解决方案将数据从传统基础架构中解放出来，提高客户在业务中的洞察力，让客户更早实现业务价值。

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。开源地址：

2 、成本

软件成本包括多方面,主要包括软件产品, 售前培训, 售后咨询, 技术支持等。

开源产品本身是免费的，成本主要是培训和 咨询，所以成本会一直维持在一个较低水平。

商业产品本身价格很高，但是一般会提供几次免费的咨询或支持，所以采用商用软件最初成本很高，但是逐渐下降。

手工编码最初成本不高，主要是人力成本，但后期维护的工作量会越来越大。

3、适用场景

DataPipeline： 主要用于各类数据融合、数据交换场景，专为超大数据量、高度复杂的数据链路设计的灵活、可扩展的数据交换平台；

Kettle： 面向数据仓库建模传统ETL工具；

Informatica： 面向数据仓库建模传统ETL工具；

Talend：面向数据仓库建模传统ETL工具；

DataX ：面向数据仓库建模传统ETL工具

4、使用方式

DataPipeline： 全流程图形化界面，应用端采用B/S架构，Cloud Native为云而生，所有操作在浏览器内就可以完成，不需要额外的开发和生产发布；

Kettle： C/S客户端模式，开发和生产环境需要独立部署，任务的编写、调试、修改都在本地，需要发布到生产环境，线上生产环境没有界面，需要通过日志来调试、 debug，效率低，费时费力；

Informatica： C/S客户端模式，开发和生产环境需要独立部署，任务的编写、调试、修改都在本地，需要发布到生产环境；学习成本较高，一般需要受过专业培训的工程师才能使用；

Talend：C/S客户端模式，开发和生产环境需要独立部署，任务的编写、调试、修改都在本地，需要发布到生产环境；

DataX ：DataX是以脚本的方式执行任务的，需要完全吃透源码才可以调用，学习成本高，没有图形开发化界面和监控界面，运维成本相对高

5、底层架构

DataPipeline： 分布式集群高可用架构，可以水平扩展到多节点支持超大数据量，架构容错性高，可以自动调节任务在节点之间分配，适用于大数据场景；

Kettle：主从结构非高可用，扩展性差，架构容错性低，不适用大数据场景；

Informatica： schema mapping非自动；可复制性比较差；更新换代不是很强，支持分布式部署；

Talend：支持分布式部署；

DataX ：支持单机部署和集群部署两种方式

6、CDC机制

DataPipeline： 基于日志、基于时间戳和自增序列等多种方式可选；

Kettle：基于时间戳、触发器等；

Informatica： 基于日志、基于时间戳和自增序列等多种方式可选；

Talend：基于触发器、基于时间戳和自增序列等多种方式可选；

DataX ：离线批处理

7、对数据库的影响

DataPipeline： 基于日志的采集方式对数据库无侵入性；

Kettle：对数据库表结构有要求，存在一定侵入性；

Informatica： 基于日志的采集方式对数据库无侵入性；

Talend：有侵入性；

DataX ：通过sql select 采集数据，对数据源没有侵入性

8、自动断点续传

DataPipeline：支持；

Kettle：不支持；

Informatica：不支持；

Talend：不支持；

DataX ：不支持

9、监控预警

DataPipeline：可视化的过程监控，提供多样化的图表，辅助运维，故障问题可实时预警；

Kettle：依赖日志定位故障问题，往往只能是后处理的方式，缺少过程预警；

Informatica：monitor可以看到报错信息，信息相对笼统，定位问题仍需依赖分析日志；

Talend：有问题预警，定位问题仍需依赖日志；

DataX ：依赖工具日志定位故障问题，没有图形化运维界面和预警机制，需要自定义开发

10、数据清洗

DataPipeline：围绕数据质量做轻量清洗；

Kettle：围绕数据仓库的数据需求进行建模计算，清洗功能相对复杂，需要手动编程；

Informatica：支持复杂逻辑的清洗和转化；

Talend：支持复杂逻辑的清洗和转化；

DataX ：需要根据自身清晰规则编写清洗脚本，进行调用（DataX3.0 提供的功能）

11、数据转换

DataPipeline：自动化的schema mapping；

Kettle：手动配置schema mapping；

Informatica：手动配置schema mapping；

Talend：手动配置schema mapping；

DataX ：通过编写json脚本进行schema mapping映射

12、易用性、应用难度、是否需要开发

DataPipeline： 有非常容易使用的 GUI，具有丰富的可视化监控，易用性低，难度低，不需要开发；

Kettle： GUI+Coding，易用性低，难度高，需要开发；

Informatica： GUI+Coding，有GUI，但是要专门的训练，易用性低，难度高，需要开发；

Talend：GUI+Coding，有 GUI 图形界面但是以 Eclipse 的插件方式提供，易用性低，难度中，需要开发；

DataX：需要完全吃透源码才可以调用，学习成本高，没有图形开发化界面和监控界面，易用性低，难度高，需要开发

13、技能要求

DataPipeline：操作简单，无技术要求；

Kettle： ETL设计, SQL, 数据建模 ；

Informatica： ETL设计, SQL, 数据建模；

Talend：需要写Java；

DataX：需要写json脚本

14、数据实时性

DataPipeline：支持异构数据源的实时同步，速度非常快；

Kettle：不支持实时数据同步；

Informatica：支持实时，效率较低；

Talend：支持实时处理，需要购买高级版本，价格贵；

DataX ：支持实时

15、技术支持

DataPipeline：本地化原厂技术支持；

Kettle：开源软件，需客户自行实施、维护；

Informatica：在美国，主要为第三方的实施和售后服务；

Talend：在美国，分为开源版和企业版，企业版可提供相应服务；

DataX：阿里开源代码，需要客户自动实施、开发、维护

文章为自己学习整理后的成果，如有错误的地方，欢迎提出已作出及时修正。

datax和pythonetl区别

您好，DataX和PythonETL之间有很多不同之处。首先，DataX是一种数据传输工具，它可以在不同的数据源和数据目标之间进行数据传输。它支持多种数据库，如MySQL，Oracle，Hive等，也支持文件格式，如JSON，CSV，Excel等。此外，DataX还支持多种数据传输模式，如同步，异步，定时等。

PythonETL是一种基于Python的数据抽取，转换和加载（ETL）框架。它提供了一种简单而强大的方法来处理数据，可以将数据从一个源传输到另一个源。PythonETL支持多种数据源，如MySQL，PostgreSQL，MongoDB，Hive等，以及多种文件格式，如JSON，CSV，Excel等。此外，PythonETL还支持多种数据处理技术，如清洗，转换，聚合等。

总之，DataX和PythonETL之间的主要区别在于：DataX是一种数据传输工具，而PythonETL是一种基于Python的数据抽取，转换和加载（ETL）框架。DataX支持多种数据库和文件格式，以及多种数据传输模式，而PythonETL支持多种数据源和文件格式，以及多种数据处理技术。

datastage是什么工具

datastage是一套专门对多种操作数据源的数据抽取、转换和维护过程进行简化和自动化，并将其输入数据集市或数据仓库目标数据库的集成工具。

简单说，datastage就是一个实现数据交换的工具。

怎么让多个人获得多个单独的数据？

表中任意位置，选择菜单：数据/筛选/高级筛选；打开的“高级筛选”对话框的列表区域，会自动选择数据表，单击条件区域右边的按钮，在工作表中框选刚才复制的字段内容，然后单选“将筛选结果复制到其他位置”，同样单击复制到框右边的按钮，为需要存放数据的当前工作表的位置（选择一个单元格即可），确定后，你需要的数据就自动在你指定的位置显示了。注意，该软件不支持将数据复制到其他工作表，所以，做完上述操作后，可将新的数据表剪切到新的工作表中。

文本文件导入到数据库中的几种方法

大型的数据库开发中常常遇到数据源是平面文件（如文本文件）的情况，对于这样的数据源，无法使用数据库对其数据进行有效的管理，另外也无法使用SQL语句对其进行查询和操作，所以当务之急就是将这些平面文件导

入到数据库中，然后就可以对其进行高效的操作了。

下面介绍几种常见的数据导入的方法，希望能够给大家启迪。另外，本文所涉及到的数据库均为ORACLE数据库，其实对于其他数据库而言，方法类似。

一、Sql*:Loader

该方法是Oracle数据库下数据导入的最重要的方法之一，该工具由Oracle客户端提供，

其基本工作原理是：首先要针对数据源文件制作一个控制文件，控制文件是用来解释如何对源文件进行解析，其中需要包含源文件的数据格式、目标数据库的字段等信息，一个典型的控制文件为如下形式：

LOAD DATA

INFILE '/ora9i/fengjie/agent/data/ipaagentdetail200410.txt'

TRUNCATE （也可以用append替换TRUNCATE）

INTO TABLE fj_ipa_agentdetail

fields terminated ","

trailing nullcols

( AGENT_NO char,

AGENT_NAME char,

AGENT_ADDRESS char,

AGENT_LINKNUM char,

AGENT_LINKMAN char

)

其中，INFILE '/ora9i/fengjie/agent/data/ipaagentdetail200410.txt'指明所要导入的源文件，其实源文件也可以直接通过命令行来输入获得 ，fj_ipa_agentdetail为目标表的名字，fields terminated ","是指源文件的各个字段是以逗号分隔，trailing nullcols表示遇到空字段依然写入到数据库表中，最后这5个字段是目标数据库表的字段结构。通过上面这个典型的控制文件的格式分析可知，控制文件需要与源文件的格式信息一致，否则导入数据会出现异常。

除了控制以外，sql*loader的还需要数据文件，即源文件。根据格式的不同，源文件可以分为固定字段长度和有分隔符这两大类，这里将分别说明这两种情况：

固定字段长度的文本文件

就是每个字段拥有固定的字段长度，比如：

602530005922 1012

602538023138 1012

602536920355 1012

602531777166 1012

602533626494 1012

602535700601 1012

有分隔符的文本文件

就是每个字段都有相同的分隔符分隔，比如：

1001,上海长途电信综合开发公司,南京东路34号140室

1002,上海桦奇通讯科技有限公司,武宁路19号1902室

1003,上海邦正科技发展有限公司,南京东路61号903室

对于上述两种文件格式sql*loader均可以做处理，下面就前面那个固定长度的文本来举例说明：

由于该文本只有两个字段，一个为设备号，一个是区局编号，两者的长度分别为20和5，那么可以编制控制文件如下：

LOAD DATA

INFILE '/ora9i/fengjie/agent/data/ipaagent200410.txt'

TRUNCATE

INTO TABLE fj_ipa_agent

( DEVNO POSITION(1:20) CHAR,

BRANCH_NO POSITION(21:25) CHAR

)

其中，'/ora9i/fengjie/agent/data/ipaagent200410.txt'为该文件的完全路径，POSITION(M:N)表示该字段是从位置M到位置N。

对于有分隔符的数据文件，前面已经有一个例子，这里就不再赘述了。总之，使用Sql*Loader能够轻松将数据文件导入到数据库中，这种方法也是最常用的方法。

二、 使用专业的数据抽取工具

目前在数据仓库领域中，数据抽取与装载（ETL）是一重要的技术，这一技术对于一些大的数据文件或者文件数量较多尤其适合。这里简单介绍目前一款主流的数据抽取工具 ――Informatica。

该工具主要采用图形界面进行编程，其主要工作流程是：首先将源数据文件的结构（格式）导入为Informatica里，然后根据业务规则对该结构进行一定的转换(transformation)，最终导入到目标表中。

以上过程仅仅只是做了一个从源到目标的映射，数据的实际抽取与装载需要在工作流（workflow）里进行。

使用专业的数据抽取工具，可以结合业务逻辑对多个源数据进行join,union,insect等操作，适合于大型数据库和数据仓库。

三、 使用Access工具导入

可以直接在Access里选择‘打开‘文本文件，这样按照向导来导入一个文本文件到Access数据库中，然后使用编程的方法将其导入到最终的目标数据 库中。

这种方法虽然烦琐，但是其对系统的软件配置要求相对较低，所以也是有一定的使用范围