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。
ETL（Extract-Transform-Load）意为数据提取、转换和加载，是一种数据集成技术。常见的ETL工具有以下三种：
1. Oracle Data Integrator（ODI）：ODI是一个完整的数据集成平台，具有强大的数据抽取、转换和加载功能，并具有高度的可扩展性和弹性。它支持多种数据源，包括关系型数据库、文件、Web服务等，也支持多种数据库平台。
2. Talend：Talend是一个开源的ETL工具，具有中小型企业所需的高度灵活性、强大的数据处理能力与易用性。它支持多种数据源和目标，包括各种数据库、文件、云计算等，也提供多种数据转换和处理功能，如过滤、分割、合并、清洗等。
3. Informatica PowerCenter：Informatica PowerCenter是一款领先的商业ETL工具，具有卓越的数据抽取、转换和加载功能，并且非常成熟和安全。它支持多种数据源和目标，包括关系型数据库、大数据平台、云计算等，也提供了一系列转换和处理功能，如数据清洗、地图、筛选和聚合等。
这些ETL工具各有优劣，需要根据不同的业务需求、数据规模和预算来选择。
