建设数据中心其间有一重要且烦碎的数据治理工作即（数据清洗、数据过滤、数据转换、数据标准化......）
近两年出现所谓的“ 数据中台”在我认为就是“传统数据整合平台” 别名！其解决数据治理问题 治标不治本。就是一个数据黑匣子。
使用ETL工具，可对数据治理整个过程：部署简易、配置可视化，配置灵活 ，自主治理、数据流动透明，后期维护任意.....
灵蜂Beeload 与 Pentaho Kettle 核心功能对比
| 序号 | 技术参数 | Beeload | Kettle |
| 1 | 整库迁移或批量表导出 | 自动映射源表结构到目标库，支持批量映射。 | 手工定义java class 完成表结构映射 |
| 2 | 时间戳 同步 |
要求源表包含时间戳字段，每次同步时，根据上次记录的断点读取未同步的数据，同步结束后记录断点。所有逻辑全部自动完成，无需手工扩展。 | 要求目标表包含和源表一样的时间戳字段，每次同步时通过MAX()函数获取目标表已经同步数据的最大哦时间戳，然后在源表设置过滤条件读取上次同步后产生的记录，需要手工编辑SQL处理上述逻辑。 |
| 3 | 触发器 同步 |
软件自动在源库创建触发器和临时表，数据同步后，自动删除临时表中的数据。 | 用户自己手工创建触发器及临时表，每当源表中的数据发生变化，就被相应的触发器将变化的数据写入临时表，抽取线程从临时表中抽取数据后需要手工删除表数据。 |
| 4 | 全表 比对 |
分为是否进行差异更新，差异更新时，通过计算每条记录的校验码，对源表和目标记录进行比对，目标表记录不存在则插入，目标表记录不相同则更新，目标表包含源表没有的记录则删除 | 将每一条数据的每列内容进行比对，比对完了以后追加一个状态字段用来描述这条数据的状态，共有四种状态：identical(未改变）、changed(改变）、new(新增）、deleted(删除），所对应的操作就是增、删、改，接下来就可以借助Kettle的switch/case 组件按照操作类型执行不同的操作了。 |
| 5 | 任务调度 |
包含作业调度和工作流调度，统一管理任务的运行。 | 软件自身定时调度功能不稳定，需要在系统计划中部署任务。 |
| 6 | 定制开发 |
内置集成脚本开发环境，所有图形配置均可转为脚本执行，脚本支持逐行断点调试。 | 使用Java Script 脚本或定义 Java class。 |
