对于互联网大数据而言,数据获取的三种主要方式是()、网络探针及etl。

爬虫、网络探针及ETL。

接下来，我将详细解释这三种主要的数据获取方式。

1 网络爬虫：网络爬虫是一种自动化的程序，它可以按照预设的规则浏览和抓取互联网上的数据。网络爬虫的工作方式类似于搜索引擎的爬虫，遍历网页并提取所需的信息。例如，一种常见的网络爬虫是价格爬虫，它可以用来抓取电商网站上商品的价格信息，以用于分析和比较。需要注意的是，使用网络爬虫获取数据时，必须遵守网站的爬虫政策，避免对数据源服务器造成过大负担，以及尊重和保护个人隐私。

2 网络探针：网络探针，也被称为网络监听器，是一种用于捕获和分析网络流量的工具，能够从网络中获取数据。网络探针可以捕获网络中的数据包，然后分析这些数据包以获得有用的信息。例如，网络探针可以用来分析网络中的流量模式，或者检测网络中的异常行为。

3 ETL：ETL是Extract（提取）、Transform（转换）和Load（加载）的缩写，是一种数据处理过程。它通常用于从数据库或数据仓库中获取数据。在ETL过程中，数据首先从源系统提取出来，然后进行清洗、格式转换等处理，最后加载到目标数据库或数据仓库中。例如，一家公司可能使用ETL过程从它的在线销售数据库中提取销售数据，然后将这些数据转换成适合分析的格式，最后加载到数据仓库中，以供后续的数据分析和决策使用。

这三种方式各有特点，选择哪种方式取决于具体的数据需求、数据源的特性以及数据处理和分析的能力。同时，不论采用哪种方式，都需要遵守相关法律法规，尊重和保护个人隐私，确保数据的合法性和合规性。

需要一整套的ETL作业流程：数据连接——抽取转换——流程调度——任务监控。你说的自动进行数据更新处理，至少需要前三步。这里有一个简单好用的ETL工具：昊合数据整合平台HaoheDI，你可以体验体验，他们官网上有部署，直接在云服务器上，可以去实际操作体验，你说的这个借助这个工具很好实现。

推荐一款比较好的ETL+BI的解决方案，FineBI！

ETL(Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)作为BI/DW（Business Intelligence）的核心和灵魂，能够按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。如果说数据仓库的模型设计是一座大厦的设计蓝图，数据是砖瓦的话，那么ETL就是建设大厦的过程。在整个项目中最难部分是用户需求分析和模型设计，而ETL规则设计和实施则是工作量最大的，约占整个项目的60%～80%，这是国内外从众多实践中得到的普遍共识。

试试我这个方法

第一步:控制面板--->网络和Internet--->网络和共享中心--->本地连接--->属性--->Internet 协议版本 4(TCP/IPv4)--->选择"使用下面的DNS服务器地址"--->手工随便输入一个IP,然后确定

第二步:同样方法,控制面板--->网络和Internet--->网络和共享中心--->本地连接--->属性--->Internet 协议版本 4(TCP/IPv4)--->选择"自动获得DNS服务器地址"然后确定

ETL是数据仓库中的非常重要的一环，是承前启后的必要的一步。ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

下面给大家介绍一下什么是ETL以及ETL常用的三种工具——Datastage，Informatica，Kettle。

一、什么是ETL？

ETL，Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。

数据仓库结构

通俗的说法就是从数据源抽取数据出来，进行清洗加工转换，然后加载到定义好的数据仓库模型中去。目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。

ETL是BI项目重要的一个环节，其设计的好坏影响生成数据的质量，直接关系到BI项目的成败。

二、为什么要用ETL工具？

在数据处理的时候，我们有时会遇到这些问题：

▶ 当数据来自不同的物理主机，这时候如使用SQL语句去处理的话，就显得比较吃力且开销也更大。

▶ 数据来源可以是各种不同的数据库或者文件，这时候需要先把他们整理成统一的格式后才可以进行数据的处理，这一过程用代码实现显然有些麻烦。

▶ 在数据库中我们当然可以使用存储过程去处理数据，但是处理海量数据的时候存储过程显然比较吃力，而且会占用较多数据库的资源，这可能会导致数据资源不足，进而影响数据库的性能。

而上述遇到的问题，我们用ETL工具就可以解决。ETL工具具有以下几点优势：

1、支持多种异构数据源的连接。（部分）

2、图形化的界面操作十分方便。

3、处理海量数据速度快、流程更清晰等。

三、ETL工具介绍

1、Datastage

IBM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：★★★★

2、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。

使用难度：★★

3、Kettle

免费，最著名的开源产品，是用纯java编写的ETL工具，只需要JVM环境即可部署，可跨平台，扩展性好。

使用难度：★★

四、三种ETL工具的对比

Datastage、Informatica、Kettle三个ETL工具的特点和差异介绍：

1、操作

这三种ETL工具都是属于比较简单易用的，主要看开发人员对于工具的熟练程度。

Informatica有四个开发管理组件，开发的时候我们需要打开其中三个进行开发，Informatica没有ctrl+z的功能，如果对job作了改变之后，想要撤销，返回到改变前是不可能的。相比Kettle跟Datastage在测试调试的时候不太方便。Datastage全部的操作在同一个界面中，不用切换界面，能够看到数据的来源，整个job的情况，在找bug的时候会比Informatica方便。

Kettle介于两者之间。

2、部署

Kettle只需要JVM环境，Informatica需要服务器和客户端安装，而Datastage的部署比较耗费时间，有一点难度。

3、数据处理的速度

大数据量下Informatica与Datastage的处理速度是比较快的，比较稳定。Kettle的处理速度相比之下稍慢。

4、服务

Informatica与Datastage有很好的商业化的技术支持，而Kettle则没有。商业软件的售后服务上会比免费的开源软件好很多。

5、风险

风险与成本成反比，也与技术能力成正比。

6、扩展

Kettle的扩展性无疑是最好，因为是开源代码，可以自己开发拓展它的功能，而Informatica和Datastage由于是商业软件，基本上没有。

7、Job的监控

三者都有监控和日志工具。

在数据的监控上，个人觉得Datastage的实时监控做的更加好，可以直观看到数据抽取的情况，运行到哪一个控件上。这对于调优来说，我们可以更快的定位到处理速度太慢的控件并进行处理，而informatica也有相应的功能，但是并不直观，需要通过两个界面的对比才可以定位到处理速度缓慢的控件。有时候还需要通过一些方法去查找。

8、网上的技术文档

Datastage < Informatica < kettle,相对来说，Datastage跟Informatica在遇到问题去网上找到解决方法的概率比较低，kettle则比较多。

五、项目经验分享

在项目中，很多时候我们都需要同步生产库的表到数据仓库中。一百多张表同步、重复的操作，对开发人员来说是细心和耐心的考验。在这种情况下，开发人员最喜欢的工具无疑是kettle，多个表的同步都可以用同一个程序运行，不必每一张表的同步都建一个程序，而informatica虽然有提供工具去批量设计，但还是需要生成多个程序进行一一配置，而datastage在这方面就显得比较笨拙。

在做增量表的时候，每次运行后都需要把将最新的一条数据操作时间存到数据库中，下次运行我们就取大于这个时间的数据。Kettle有控件可以直接读取数据库中的这个时间置为变量；对于没有类似功能控件的informatica，我们的做法是先读取的数据库中的这个时间存到文件，然后主程序运行的时候指定这个文件为参数文件，也可以得到同样的效果