隨著信息技術的迅猛發展以及數據生成環境的多樣化，互聯網、物聯網和社交媒體的廣泛應用導致各種設備和平臺不斷產生大量數據，需要整合這些數據，從而進行數據融合。數據集成和管理平臺ETLCloud，主要用于支持數據的抽取（Extract）、轉換（Transform）和加載（Load）過程。提供了一個簡潔直觀的界面，以便用戶可以在不同的數據源之間輕松地進行數據遷移和轉換。選擇強大的數據遷移工具ETLCloud，可以輕松完成多源異構數據源融合。

ETLCloud提供了豐富的組件來處理數據。但在某些場景下，ETL工程師會發現，多個節點的數據融合邏輯需要配置較為復雜的流程。此時，編寫Java代碼可以快速處理場景問題，可以使用多流自定義合并組件來實現多個流程分支的數據自定義合并邏輯。如何使用ETLCloud進行多流自定義合并呢，這里有兩個案例：

流程配置：

流程說明：

流程配置：

庫表輸入選擇合適的數據源并獲取數據即可：

多流自定義合并選擇合并節點：

案例一：實現多流Union合并

多流Union合并的邏輯是將兩個數據流的數據都放到同一個List即可。

源表數據：

多流自定義合并邏輯：

注意Java代碼需要編譯：

運行流程查看日志輸出節點打印的數據：

數據正常合并。

案例二：實現多流Join合并

對A流和B流根據字段id進行Join合并的邏輯是循環讀取A流的id字段，然后子循環讀取B流的id字段，一旦匹配就將B流的那行數據拼接到A流的那行數據上。

源表數據

合并邏輯說明：

運行流程查看日志輸出節點打印的數據：

數據連接成功。

以上兩個示例演示了如何把多個分支的數據拉取到一個多流自定義合并節點中，并分別進行了Union和Leftjion的處理。如果對數據有更復雜的處理邏輯可以手動編寫數據的處理邏輯。

ETLCloud作為數據集成的專業工具，提供了手寫Java代碼邏輯的方式讓用戶手動編寫數據處理邏輯，另一方面，ETLCloud還提供了非常豐富的數據轉換、運算組件來應對數據融合的各種情況，比如如果需要對多個數據源的數據進行合并后再進行分析處理，可以使用雙流Join合并組件或者多流Union合并組件完成多個有連接關系或同結構數據源的數據合并。對數據進行提取分析，也可以使用字段名映射、字段值標注等等組件來處理數據直到數據符合目標結構。

以ETLCloud的功能應對所有的ETL問題都能輕松地解決，如果系統初始化組件不能滿足問題需求，還可以到官方網站組件市場獲取更多組件，海量組件、模板以及集成組件能更加高效地解決數據集成問題。