它支持四十多家数据源的对接，覆盖了企业常见的数据库、文件、接口等，操作上采用拖拽式的DAG可视化设计，非技术人员也能快速上手，同时支持Kafka实时流处理、Python算法扩展，既能满足日常的批量数据处理，也能支撑。，这三个步骤是 ETL 处理数据的核心，缺一不可，且必须按照固定的逻辑推进，跳过任何一步或者打乱顺序，都会导致数据处理失败。我一直强调，做 ETL 不是简单的数据搬运，而是让。说白了，

支持关系型数据库，包括 Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL 等，也支持 Hive、ClickHouse、Doris 等大数据组件，同时支持 RESTful API、文件等多种数据形式。日志解析方式更底层，直接读取数据库事务日志，捕获增删改操作，可实现秒级延迟，不占用源库查询资源，适合核心业务高实时场景。，让不同系统、不同库、不同接口的数据，在同一套规则下进入处理流