数据整合和批量导入可用的连接器

你好,我是Mitz。这篇文章是作为 2023年InfoLink Advent Calendar的第5天的文章而写的。很抱歉以连接器为主题继续下去,这是继第2天之后的话题。我总结了一些在仅通过在线手册或产品可用性矩阵无法判断的情况下,可用于数据集成和大规模导入的连接器。

首先

这篇文章是根据2023年11月发布后的实际环境编写的。正如在第二天介绍的那样,“Intelligent Data Management Cloud”许可证默认捆绑了大约150个连接器。下表中标有“Y”的连接器意味着可以在数据集成和批量导入中使用。

一览

CDI = 数据整合
DB MI = 批量导入数据库
AP MI = 批量导入应用程序
Files MI = 批量导入文件
Streaming MI = 批量导入流式数据

コネクタ名CDIDB MIAP MIFiles MIStreaming MIAdabasY

Adabas CDCY

Adobe Analytics Mass Ingestion

Y

Advanced FTP V2

Y
Advanced FTPS V2

Y
Advanced SFTP V2

Y
Amazon AthenaY

Amazon DynamoDB V2Y

Amazon Kinesis

YAmazon Redshift v2YYYY
Amazon S3Y

Amazon S3 v2YYYYYAmazonRedshiftY

AMQP

YAribaV2Y

AS2Y

Azure DW Database Ingestion
Y

Azure EventHub
Y

YB2B EDI GatewayY

B2B EDI Gateway EndpointY

Cassandra V2Y

Cloud Integration HubY

Y
ComplexFileProcessorY

Concur V2Y

Coupa V2Y

CventY

Databricks DeltaYYYYYDb2 for iY

Db2 for i CDCY

Db2 for i Database Ingestion
Y

Db2 for LUW CDCY

Db2 for LUW Database Ingestion
Y

Db2 for zOSY

Db2 for zOS CDCY

Db2 for zOS Database Ingestion
Y

Db2 Warehouse on CloudY

db2loaderY

ElasticsearchY

Eloqua RESTY

Eloqua Bulk APIY

ExcelY

FHIRY

FileIOY

FileProcessorY

Flat File (フラットファイル)YY
YYFTP/SFTPY

Google AnalyticsY

Google Analytics Mass Ingestion

Y

Google Big QueryY

Google Big Query V2YYYYYGoogle Cloud SpannerY

Google Cloud StorageY

Google Cloud Storage V2YYYYYGooglePubSubY

YGreenplumY

Hadoop Files V2Y

Y
Hive ConnectorY

IMSY

IMS CDCY

JD Edwards Enterprise OneY

JDBC_ICY

JDBCV2Y

YJiraY

Jira CloudY

JMS

YKafkaYYY
YLDAPY

Marketo V3Y
Y

Microsoft Azure Blob Storage V3Y

Y
Microsoft Azure Cosmos DB SQL APIY

Microsoft Azure Data Lake Storage Gen2YYYYYMicrosoft Azure Data Lake Store V3 (Microsoft Azure Data Lake Storage Gen1 V3)YY
Y
Microsoft Azure Synapse Analytics Database Ingestion
YY

Microsoft Azure Synapse SQLY

Y
Microsoft CDM Folders V2Y

Microsoft Dynamics 365 for OperationsY

Microsoft Dynamics 365 for SalesY

Microsoft Dynamics 365 Mass Ingestion
Y

Microsoft ExcelY

Microsoft Fabric OneLakeY

Microsoft Power BIY

MLLPY

MongoDB Mass Ingestion
Y

MongoDB v2Y

MQTT

YMS AccessY

MySQLYY

MySQL CDCY

NetezzaYY

NetSuite Mass Ingestion

Y

ODataY

Odata ConsumerY

OData V2 Protocol ReaderY

OData V2 Protocol WriterY

ODBCY

OPC UA

YOracleY

Oracle CDC V2Y

Oracle Cloud Object StorageYY

Oracle Fusion Cloud Mass Ingestion

Y

Oracle Database Ingestion
Y

Oracle NetSuiteY

PostgreSQLYY

PostgreSQL CDCY

RedisY

REST V2Y

YSalesforceY

Salesforce AnalyticsY

Salesforce Marketing CloudY
Y

Salesforce Mass Ingestion

Y

SAPY

SAP ADSO WriterY

SAP BapiY

SAP BW ConnectorY

SAP HANAY

SAP HANA CDCY

SAP HANA Database Ingestion
Y

SAP Mass Ingestion

Y

SAP ODP ExtractorY
Y

SAPIQY

SAPTableConnectorY

Sequential FileY

ServiceNowY

ServiceNow Mass Ingestion

Y

SharepointY

Sharepoint OnlineY

Snowflake Cloud Data WarehouseY

Snowflake Data CloudYYYY
SQL ServerYYY

SQL Server CDCY

SuccessFactors LMSY

SuccessFactors ODataY

Tableau V3Y

TeradataYY

VSAMY

VSAM CDCY

Web Services (Webサービス)Y

Workday Mass Ingestion

Y

Workday V2Y

Zendesk Mass Ingestion

Y

Zendesk V2Y

Zuora REST V2Y

ZuoraAQuAY

仅支持一次性批量导入

由于数量众多,在上述列表中很难辨识,但有几种连接器仅用于批量导入。其中许多连接器的名称中都包含“Mass Ingestion”一词,但也有一些连接器不包含该词,因此在下面进行了摘录。

コネクタ名CDIDB MIAP MIFiles MIStreaming MIAdobe Analytics Mass Ingestion

Y

Advanced FTP V2

Y
Advanced FTPS V2

Y
Advanced SFTP V2

Y
Amazon Kinesis

YAMQP

YAzure DW Database Ingestion
Y

Azure EventHub
Y

YDb2 for i Database Ingestion
Y

Db2 for LUW Database Ingestion
Y

Db2 for zOS Database Ingestion
Y

Google Analytics Mass Ingestion

Y

JMS

YMicrosoft Azure Synapse Analytics Database Ingestion
YY

Microsoft Dynamics 365 Mass Ingestion
Y

MongoDB Mass Ingestion
Y

MQTT

YNetSuite Mass Ingestion

Y

OPC UA

YOracle Fusion Cloud Mass Ingestion

Y

Oracle Database Ingestion
Y

Salesforce Mass Ingestion

Y

SAP HANA Database Ingestion
Y

SAP Mass Ingestion

Y

ServiceNow Mass Ingestion

Y

Workday Mass Ingestion

Y

请提供相关链接

数据整合连接器
批量导入连接器
管理员指南的连接

结束

我原本计划在今天发布这篇文章的相关内容。出乎意料的是,一直没有类似的公开信息(作为供应商,我感到非常抱歉),于是我决定把它们整理一下。

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