隨著企業不斷壯大，資訊孤島的問題變得日益突出，資訊整合因此成為企業發展的關鍵因素。在資料分析過程中，資料整合是必不可少的一環。ETLCloud是一款強大的資料整合和管理平臺，專注於資料的提取、轉換和載入（ETL），並提供了一個簡潔明瞭的使用者介面，便於使用者在各個資料來源之間進行遷移和轉換。下面從四個中資料處理方式上分析一下ETLCloud支援的資料處理型別。
一、資料抽取
ETLCloud支援從各種不同的資料來源進行資料抽取。包括常規關聯式資料庫、數倉、訊息佇列、API以及各種檔案。
1.從資料庫抽取資料：
對於各種系統來說，各種資料基本都是存在各自的系統資料庫中，因此，從資料庫中抽取資料是資料整合最常見的場景。
在ETLCloud中連線資料庫:
官網資料庫資料輸入元件：
2.從訊息佇列中抽取訊息資料
在現代系統中，為了解決系統間的強耦合以及提高系統吞吐量與併發程度，訊息佇列已經成為了各系統中不可或缺的元素，ETLCloud也支援從市面上的各種訊息佇列抽取資料。
在ETLCloud連線MQ:
3.從API中獲取資料
當資料分散在不同的系統、應用或服務中時，API 是一種方便的資料交換方式，此外某些場景需求，可能需要呼叫特定的API並且從請求的返回訊息中提取資料。ETLCloud支援呼叫第三方系統的認證介面，獲取認證令牌後再呼叫其他介面並從介面中獲取資料。
4.從檔案中解析資料
有些資料儲存在各式各樣的檔案中，ETLCloud同樣支援從各類檔案中讀取資料載入到流程中等待後續進一步的處理。
二、資料同步
在資料整合的過程中，最後都是將處理好的資料同步到目標資料來源，ETlCloud提供了庫表輸出元件來將流程記憶體中的資料落庫到目標資料庫中，並且針對一些數倉資料庫，根據其特性提供了專用型別的數倉輸出元件。同時也一併支援將資料寫入訊息佇列、各種檔案中。
1.資料清洗
資料整合通常涉及從多個來源的資料，而這些資料可能存在不一致、缺失、重複或錯誤的情況。資料清洗是確保整合後資料質量的關鍵步驟。它有助於識別並糾正這些問題，確保最終的資料準確、完整且可用，從而為後續分析、報告或決策提供可靠依據。ETLCloud主要在流程設計中透過元件來對資料進行清洗。
2.使用規則對資料流中的欄位值進行清洗
ETLCloud系統內建了多種資料清洗規則，可以在庫表輸入、庫表輸出等元件為欄位繫結規則，流程在執行時會對資料流中的資料進行針對性清洗。
系統自帶常見資料清洗規則：
為資料繫結清洗規則：
3.手動編寫邏輯進行規則清洗
系統自帶的規則以及官網提供的規則可能都不滿足一些場景的資料清洗要求，此時可以自定義規則，或者使用指令碼元件來手動處理資料。
手動編寫規則：
在指令碼元件處理資料：
4.流程透過元件進行清洗
ETLCloud預設自帶一些資料清洗元件，也可以從官網下載。
三、資料融合
資料整合過程中，除了對資料值進行清洗外，還有個關鍵點是處理多源異構資料，異構資料的處理通常涉及結構統一化、語義一致化、去重、填充缺失值、資料型別轉換等多個方面。透過資料融合，可以有效地將來自不同來源的資料合併在一起，消除差異，確保資料的完整性、準確性和一致性。這為後續的分析、報告和決策提供了可靠的資料基礎。ETLCloud提供了非常多的元件，足以應對各種資料結構轉換成相同結構的問題，並把轉換好的資料融合到一起。
資料運算元件：
多源異構資料融合演示（資料庫資料、API響應資料、Excel表格資料）：
四、資料監聽
為了保證資料的實時有效性，ETLCloud還支援對資料庫、訊息佇列、資料夾進行監聽，實時獲取資料的變更情況，及時地發起同步流程，確保資料一致性。
1.資料庫監聽
社群版支援監聽的源端資料庫有Mysql、Oracl、PostgreSql、SqlServer，資料庫需要根據文件開啟前置功能才能正常使用ETlCloud監聽資料庫。監聽到的資料可以直接傳輸到目標庫，也可以直接輸出到kafka，或者要對監聽到的資料做處理後在入庫可以選擇將資料傳輸到ETL流程，在流程中歐給處理監聽到的資料並做落庫等處理。
CDC監聽器：
2.kafka監聽
社群版ETLCloud還支援kafka監聽，可以將監聽到的kafka訊息傳輸到ETL流程中處理。
3.資料夾監聽
ETLCloud還可以監聽資料夾狀態，一旦資料夾裡面的檔案有新增的情況下也可以啟動流程並處理流程邏輯。
最後
以上便是四種不同的資料處理方式，我們可以藉助不同的資料整合工具完成資料處理，提高我們的整合效率。