1、ETL工具介绍DatastageIBM公司的商业软件，最专业的ETL工具，但同时价格不菲，适合大规模的ETL应用。使用难度：★★★Informatica商业软件，相当专业的ETL工具。价格上比Datastage便宜一点，也适合大规模的ETL应用。
2、etlcloud是一个基于Web的ETL工具，提供多种数据集成和转换功能，支持不同数据源的连接和转换操作，且运行速度快。Talend是一个功能丰富的ETL工具，具有较强的可扩展性和丰富的插件和组件库。
3、几种ETL工具的比较(DataPipeline，Kettle，Talend，Informatica等)四种工具的比较主要从以下几方面进行比对：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。
实现两个Mysql数据库之间同步同步原理：MySQL为了实现replication必须打开bin-log项，也是打开二进制的MySQL日志记录选项。
用定时任务同步的方法来实现，用实时接口会影响系统的运作。用spring做一个定时任务，每天低谷时候进行跑批处理就可以同步了。
(1)选中指定的服务器(2)[工具]菜单的[复制]子菜单中选择[创建和管理发布]命令。
少量数据库同步可以采用触发器实现，同步单表即可。
如果是同一个mysql服务端的两个数据库同步可考虑下触发器，如果是不同端口的两个mysql服务端跟在两台服务器同步配置上没有区别。数据库最好不要做主从，不然性能会降低很多的。可以采取其他的方法撒，比如分布式存储。
如果是整个数据库中有许多表要进行同步。则建立一个共用的同步表，结构非常简单。
集成可采用专用接口方法、共享数据库方法和建立集成平台方法。这三种方法在一些矿产类企业中已经使用，并在实践中逐步趋向完善。
首先，数据仓库是一种重要的多源数据集成技术。它允许企业从多个数据源中提取、转换和加载数据，然后在一个统一的存储库中存储和管理这些数据。
并行集成（ParallelEnsemble）：并行集成方法将基学习器并行训练，每个基学习器都使用不同的训练数据和特征集。最后，通过平均或投票的方式将所有基学习器的结果进行组合。以上这些方法都有其独特的特点和适用场景。
1、datax和etlcloud都是数据传输和转换工具。
2、数据超市一款基于云平台的大数据计算、分析系统。拥有丰富高质量的数据资源，通过自身渠道资源获取了百余款拥有版权的大数据资源，所有数据都经过审核，保证数据的高可用性。
3、日志收集：日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。
4、国内大数据平台有：星环Transwarp。
几种ETL工具的比较(DataPipeline，Kettle，Talend，Informatica等)四种工具的比较主要从以下几方面进行比对：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。
主流ETL产品：Ascential公司的Datastage（Datastage在2005年被IBM收购）、Informatica公司的Powercenter、NCRTeradata公司的ETLAutomation（一套ETL框架、主要关注“抽取”）。
TalendOpenStudio是Talend开发的ETL工具——Talend是一家主营数据集成和数据管理解决方案的企业。Talend采用用户友好型，综合性很强的IDE（类似于PentahoKettle的Spoon）来设计不同的流程。
数据可视化：亿信ABITableauFineBIPoweBI，Tableau拥有拖拽式的图表分析，可支持多种统计图展现，但不支持大屏分析、即席报告等，可视化展现方式少。