选择开源ETL工具时，可以考虑以下几个流行的选项：
Talend
优点：高度灵活性和扩展性，支持多种数据源，丰富的组件库，可视化开发环境。
适用场景：大规模、复杂的数据集成应用程序，支持结构化、半结构化和非结构化数据源。
Apache NiFi
优点：基于Web UI的数据处理系统，支持数据流的收集、聚合、路由和传输，简化数据清理和转换过程。
适用场景：实时数据处理场景。
Pentaho Data Integration （PDI）
优点：基于GUI的开源ETL工具，支持数据挖掘、建模和报告等。
Apache Spark
优点：快速的大数据计算引擎，支持内存计算，提供ETL和数据处理框架。
适用场景：大数据处理。
FineDatalink
优点：用户友好性、性能高效、灵活性强，强大的数据连接功能，支持多种数据源。
Kettle
优点：直观易用的图形化界面，功能全面的转换组件，覆盖数据清洗、过滤、转换到合并等全方位的数据处理需求。
适用场景：数据集成与分析。
选择合适的ETL工具时，应根据具体需求，如对平台的支持、数据源的支持、数据处理性能、转换和加工功能、管理和调度功能、集成性和开放性等因素进行综合考虑。