4、 大数据所涉及的技术很多，主要包括数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘四个环节。 在数据采集阶段主要使用的技术是数据抽取工具 ETL。

3、 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。

1、 ETL是指获取原始大数据流，然后对其进行解析，并产生可用输出数据集的过程。 从数据源中提取（E）数据，然后经过各种聚合、函数、组合等转换（T），使其变为可用数据。 最终，数据会被加载（L）到对它进行具体分析的环境中，这就是ETL流程。 全写是 Extract-Transform-Load。

2、 在信息技术的交流中，"ETL"是一个常见的缩写，它代表"Endogenous Technology Learning"，即"内生技术学习"。 这个概念强调的是一个组织或个体通过自身内部的能力和经验来掌握和提升技术的过程。 它的中文拼音为'nèi shēng jì shù xué xí'，在英语中的使用频率相对较高，据统计为3632次。