非结构化数据采集ETL必备-10种工具推荐

非结构化数据是指那些没有特定格式和组织的数据，比如文本文档、邮件、音频、视频等。这些数据通常难以用传统的关系型数据库来存储和处理。然而，非结构化数据却蕴含着极其重要的信息，因此越来越多的企业开始重视非结构化数据的采集和分析。在这篇文章中，我们将介绍8种常用的非结构化数据采集工具。

 

1. Apache Nutch

 

Apache Nutch 是一款开源的网络爬虫软件，可以用于抓取互联网上的非结构化数据。它支持多种文件格式，包括 HTML、XML、PDF、Word 等，并且可以自定义抓取规则。Nutch 还提供了一个基于 Lucene 的搜索引擎，可以用于对抓取到的数据进行索引和搜索。

 

2. Scrapy

 

Scrapy 是一款基于 Python 的网络爬虫框架，也可以用于抓取非结构化数据。它可以自动处理网页中的链接，并且支持异步处理和分布式部署。Scrapy 还提供了强大的数据提取功能，可以通过 XPath 或 CSS 选择器提取指定内容。

 

3. BeautifulSoup

 

BeautifulSoup 是一款 Python 库，用于解析 HTML 和 XML 文档。它可以将非结构化的 HTML 或 XML 文档转换为结构化的 Python 对象，并且可以通过标签名、属性等方式来查找指定内容。BeautifulSoup 可以与 Scrapy 等网络爬虫框架搭配使用，实现数据的采集和处理。

 

4. Apache Tika

 

Apache Tika 是一款开源的文本提取工具，可以自动识别和提取各种文件格式中的文本内容。它支持多种文件格式，包括 PDF、Word、Excel、PowerPoint 等，并且可以自动检测编码格式和语言类型。Tika 还提供了一个 RESTful API，可以方便地与其他应用程序集成。

 

 

5. OpenRefine

 

OpenRefine（前身为 Google Refine）是一款开源的数据清洗工具，可以用于处理非结构化数据。它可以自动识别数据中的错误、重复和缺失值，并且提供了一系列操作来修复这些问题。OpenRefine 还支持导出成多种格式，包括 CSV、JSON、XML 等。

 

6. Talend

 

Talend 是一款企业级数据集成工具，也可以用于采集非结构化数据。它提供了多种连接器和组件，可以与各种数据源进行集成，并且支持多种文件格式。Talend 还提供了一个可视化的界面，可以方便地设计和管理数据集成任务。

 

7. Apache NiFi (有web)

 

Apache NiFi 是一款开源的数据流管理系统，可以用于采集、处理和分发非结构化数据。它支持多种数据源和格式，并且提供了强大的数据流控制功能。NiFi 还提供了一个基于 Web 的用户界面，可以方便地监控和管理数据流。

 

8. IBM Watson Discovery

 

IBM Watson Discovery 是一款基于人工智能的非结构化数据分析工具。它可以自动识别文本中的关键词、实体和情感，并且提供了多种分析方式，包括关系图谱、情感分析等。Watson Discovery 还支持自定义模型训练，可以根据具体需求对模型进行优化。

 

9. Streamsets   (有web)

Streamsets是一款大数据实时采集和ETL工具，可以实现不写一行代码完成数据的采集和流转。通过拖拽式的可视化界面，实现数据管道(Pipelines)的设计和定时任务调度。最大的特点有：1、可视化界面操作，可以直观排查错误；2、 内置监控，可是实时查看数据流传输的基本信息和数据的质量；3、强大的整合力，对现有常用组件全力支持。

对于Streamsets来说，最重要的概念就是数据源(Origins)、操作(Processors)、目的地(Destinations)、执行器(Executor)。

 

StreamSets是一个大数据采集工具，数据源支持包括结构化和半/非结构化，目标源支持HDFS，HBase，Hive，Kudu，Cloudera Search, ElasticSearch等。它包括一个拖拽式的可视化数据流程设计界面，定时任务调度等功能。举例，它可以将数据源从Kafka连接到你的Hadoop集群，而不需要写一行代码。

 

10.Apache SeaTunnel (有web)

Apache SeaTunnel，起初名为 Waterdrop，是一个易用且高效的海量数据集成平台，主要基于 Apache Spark 和 Apache Flink 构建。它支持海量数据的实时同步与转换。

在 2021 年 Waterdrop 更名为 SeaTunnel 之后，它的主要目标是更简单地进行异构数据源同步和集成。SeaTunnel 的设计目标是要大大降低用户使用 Spark、Flink 等技术做数据集成的门槛。这个阶段的重点是利用 Spark 和 Flink 作为底层数据同步引擎，提高数据同步的吞吐性能。此外，SeaTunnel 还开始引入可插拔的插件体系，支持超过 100 种数据源，从而增强其数据集成的能力。

SeaTunnel 引入了可视化界面，让用户能更直观、更方便地实现异构数据的实时同步和集成

 

Sqoop 是第一代，DataX 是第二代，SeaTunnel 是第三代工具，Sqoop 用的不是很多了，Datax 应该用的还是比较多的，SeaTunnel 是 Apache 顶级项目，也是最新代的数据集成工具

 

面对成百上千的数据源，我们需要一个简单高效的架构来解决各种各样的数据源之间数据集成的问题。Apache SeaTunnel 由三大部分组成，源连接器（Source Connector）、传输计算引擎（SeaTunnel Zeta、Flink、Spark），目标连接器（Sink Connector）。简单来说，源连接器就是实时地读取数据源端（也许是 JDBC，也许是 Binlog，也许是非结构化 Kafka 或者 SaaS API，AI 数据模型），把这些数据转化成 SeaTunnel 可以理解的标准数据格式再传送给传输计算引擎，传输计算引擎将对这些数据进行处理（例如数据格式变化，分词等）和分发，最终 Sink Connector 将 SeaTunnel 数据格式变化为目标端的格式存入目标数据库。当然，其中有非常复杂的高性能数据传输、分布式快照、全局 Checkpoint、两阶段提交等，来确保数据可以高效、快速地传递到目标端。

 

最近社区还提交了 SeaTunnel-Web，让用户不仅可以用类 SQL 语言来做 Transform，还可以利用界面拖拽来直接打通不同的数据源。任何一个开源用户都可以方便地扩展自己使用数据源的 Connector，然后提交到 Apache 社区，让更多的人一起使用它。同时，你也可以快速使用别人贡献的 Connector 来快速解决自己企业数据源之间的打通问题。目前，SeaTunnel 已经支持了包括 CDC、云存储、数据库、SaaS 等 100 多个数据源，让企业方便地打通各种各样的数据源。人人为我、我为人人 ，这在开源的 Apache SeaTunnel 项目中体现得淋漓尽致。

 

SeaTunnel 是批量处理和 CDC 处理同时支持，它可以自动化地切换批和流的切换点，同时在引擎方面，它支持了 Flink CDC 不支持的 DDL 变更检测，第三方 Kafka 缓冲支持，多表公用一个任务等。相比 DataX，除了批量性能超过其 30% 之外，更是支持了实时 CDC 同步场景。当然，最大的差别还是在于 SeaTunnel CDC 是一个支持 100 多个数据源的同步工具，它支持非结构化到结构化的自动转化，不仅支持数据库，也支持 Kafka、SaaS API 等复杂数据的实时抽取。更是有强大的 SeaTunnel-Web 界面，让大家拖拖拽拽就可以建立同步任务，同时可以监控处理各种同步情况。总之，SeaTunnel 的目标就是让异构数据源简单、高效、准确地集成到用户指定的目标端去。

 

 

 

以上就是我们介绍的10种非结构化数据采集工具，每一种都有其独特的优势和适用场景。如果你需要采集和分析非结构化数据，这些工具都值得尝试。