Rope 是一款Java开发的轻量级ETL(Extract-Transform-Load)工具。主要用于从不同源获取/接受数据，然后统一处理数据后，写入到各种目标源；系统采用多级缓冲和数据缓存，每秒可处理上万级别的数据；而且系统采用插件扩展系统的各个组件，针对不同需求扩展不同插件。

Apache DolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。解决数据研发ETL 错综复杂的依赖关系，不能直观监控任务健康状态等问题。DolphinScheduler以DAG流式的方式将Task组装起来，可实时监控任务的运行状态，同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及Kill任务等操作

Apache DolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。解决数据研发ETL 错综复杂的依赖关系，不能直观监控任务健康状态等问题。DolphinScheduler以DAG流式的方式将Task组装起来，可实时监控任务的运行状态，同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及Kill任务等操作

Apache DolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。解决数据研发ETL 错综复杂的依赖关系，不能直观监控任务健康状态等问题。DolphinScheduler以DAG流式的方式将Task组装起来，可实时监控任务的运行状态，同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及Kill任务等操作

Apache DolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。解决数据研发ETL 错综复杂的依赖关系，不能直观监控任务健康状态等问题。DolphinScheduler以DAG流式的方式将Task组装起来，可实时监控任务的运行状态，同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及Kill任务等操作

Apache DolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。解决数据研发ETL 错综复杂的依赖关系，不能直观监控任务健康状态等问题。DolphinScheduler以DAG流式的方式将Task组装起来，可实时监控任务的运行状态，同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及Kill任务等操作

Apache Airflow是一个开源的工作流程管理平台，可以帮助用户轻松地调度和监控数据管道、ETL流程和机器学习工作流程等复杂的任务。它利用Python编写，提供了丰富的API和插件系统，支持自定义任务和插件，可以与各种数据存储和计算平台无缝集成。

Apache DolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。解决数据研发ETL 错综复杂的依赖关系，不能直观监控任务健康状态等问题。DolphinScheduler以DAG流式的方式将Task组装起来，可实时监控任务的运行状态，同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及Kill任务等操作

Taier 是一个分布式可视化的DAG任务调度系统。旨在降低ETL开发成本、提高大数据平台稳定性，大数据开发人员可以在 Taier 直接进行业务逻辑的开发，而不用关心任务错综复杂的依赖关系与底层的大数据平台的架构实现，将工作的重心更多地聚焦在业务之中。

Apache DolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。解决数据研发ETL 错综复杂的依赖关系，不能直观监控任务健康状态等问题。DolphinScheduler以DAG流式的方式将Task组装起来，可实时监控任务的运行状态，同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及Kill任务等操作