ETL（Extract, Transform, Load）是指从数据源中提取数据、对数据进行转换和清洗，然后将其加载到数据仓库或其他目标系统的过程。近年来，随着大数据技术的发展，出现了多种ETL框架和工具来支持数据工程任务。以下是一些主流的数据工程ETL框架：

1. Apache Nifi：

   • 这是一个易于使用、可视化的数据流和数据处理自动化工具。
   • 强调数据流的可控制性和处理的实时性。
   • 支持丰富的处理器和连接器，适合多种数据源和目标。

2. Apache Airflow：

   • 最初由Airbnb开发，是一个开源的工作流管理平台。
   • 允许使用Python构建复杂的数据管道，支持计划和监控数据流。
   • 灵活的任务调度和异常处理机制。

3. Apache Spark：

   • 虽然主要是一个大数据处理引擎，但其结构化API（DataFrame和Dataset）也支持ETL作业。
   • 强调分布式处理，高速的内存计算能力。
   • 支持与Hadoop等生态的紧密集成。

4. Talend：

   • 提供开源和商业版本，是一个非常流行的数据集成工具。
   • 提供大量的组件，可以处理不同的数据源和格式。
   • 用户界面友好，支持拖放式操作。

5. Informatica PowerCenter：

   • 一个商业化的数据集成工具，广泛应用于企业级环境。
   • 提供强大的可扩展性和性能优化功能。
   • 支持广泛的数据源和各种复杂的数据处理需求。

6. AWS Glue：

   • Amazon Web Services提供的完全托管ETL服务。
   • 与AWS生态系统中的其他服务集成良好。
   • 支持动态生成ETL代码，简化开发过程。

7. Google Cloud Dataflow：

   • 基于Apache Beam模型的一个流数据处理服务。
   • 支持批处理和流处理。
   • 提供自动化的资源管理和伸缩性。

8. Fivetran：

   • 主要用于数据复制和加载，专注于将数据从不同源转移到目的地。
   • 提供自动数据同步和Schemaless功能。
   • 适合需要快速部署且维护成本低的场景。

选择ETL框架或工具通常取决于项目的具体需求，包括数据量大小、数据源种类、性能要求、预算、现有技术栈等因素。在大数据环境中，通常需要考虑框架的可扩展性和与数据湖/数据仓库的集成能力。