什么是 ETL？（提取、转换、加载）

ETL 是一种数据集成过程，将数据从源移动到受支持的目标目的地，例如数据仓库。那么，ETL 代表什么？提取、转换、加载！

提取、转换、加载 (ETL) 的主要目的是数据分析，让您能够生成关于组织中所有数据的有价值的见解。此外，ETL 工具将使您能够传输到目的地，而无需手动构建复杂的数据管道。

在本指南中，您将了解关于 ETL 的所有信息及其代表的含义、工作原理及其优势。您还将看到 ETL 管道的示例用例以及一些可用于创建 ETL 管道的工具。

ETL 如何工作？

提取、转换和加载涉及三个阶段

1. 提取
2. 转换
3. 加载

您可以使用 ETL 流程将原始数据从其源移动到数据目的地。ETL 是数据转换的核心组件，允许您将数据集中在一个位置进行分析。

提取

ETL 的第一阶段是提取。您可以从以下数据源中提取数据，例如

• 关系数据库
• 时间序列数据库，如 InfluxDB
• 客户关系管理 (CRM) 系统，如 Salesforce
• 企业资源规划 (ERP) 系统
• 软件即服务 (SaaS) 工具
• 社交媒体平台

提取的数据然后移动到暂存区或“着陆区”——用于数据处理的临时存储位置。

您可以在 ETL“提取”期间从数据源中提取结构化和非结构化数据。但是，非结构化数据更适合另一种称为提取、加载、转换 (ELT) 的数据集成过程。

转换

ETL 的下一阶段是数据转换。根据数据集成项目，此步骤可能涉及以下内容

• 将提取的数据转换为分析的正确格式
• 从数据集中删除不一致和不准确之处，以提高数据质量
• 修复数据集中的损坏、不正确或重复数据——一个称为数据清理的过程
• 确保转换后的数据符合数据治理框架，如 GDPR 和 CCPA。

加载

提取、转换和加载的最后阶段涉及将数据加载到受支持的数据目的地，例如

• 数据仓库
• 数据湖
• 关系数据库

有两种将数据加载到目标系统的方法

1. 完全加载涉及将所有数据从数据源加载到目标系统
2. 增量加载仅涉及将新的和更新的数据从数据源加载到目标系统

然后，您可以通过商业智能 (BI) 工具（如 Looker、Tableau 或 Microsoft BI）推送数据。这使您可以生成关于您的业务的见解，以便更好地进行决策和解决问题。

真实世界的 ETL 用例

在本节中，我们将查看一些 ETL 在现实世界中如何使用的实际示例，以便您可以更具体地了解它如何使用。

数据仓库

ETL 通常用于从多个不同来源移动数据，然后在数据仓库中放置数据以进行长期存储和分析之前对其进行修改。数据仓库专为保存分析数据而设计，并针对 OLAP 风格的查询进行了优化。它们通常构建在某种类型的列式存储引擎之上，以提高数据压缩和查询性能。

客户数据集成

另一个用例是将来自 CRM 系统、社交媒体和网络分析等方面的客户数据集成，以创建客户及其与您的业务互动方式的全面视图。

供应链管理

供应链管理是 ETL 管道有用的另一个领域。可以收集来自多个系统的数据，并用于库存管理和物流等方面。这使企业更有效率并改进决策。

欺诈检测

ETL 管道可用于欺诈检测，通过获取交易日志或客户资料等数据来检测可能表明欺诈活动的模式或异常情况。

ETL 的优势

单一事实来源

使用 ETL 将数据移动到数据仓库或数据湖等集中位置，为组织中的所有数据提供单一事实来源。您可以在一个系统中查看数据洞察，而不是使用多个不同的工具，从而节省时间和资源。

增强的数据质量

您可以通过在 ETL 期间执行数据清理来增强数据质量。干净的数据可以带来更准确的数据分析。

ETL 的转换阶段从您的工作流程中删除不完整、不正确或重复的数据集，帮助清理数据并改善数据集成结果。您还可以标记缺失值并确保数据符合特定规则。

提高生产力

在 ETL 后通过商业智能 (BI) 工具运行数据有助于识别数据集中的模式和趋势，从而更好地进行决策。这可能意味着提高组织的生产力。例如，您可以了解哪些团队成员表现最佳，并使用此信息来改进日常运营。

消除数据孤岛

有时，数据存在于孤岛中——因为部门或小组控制它们而无法通信的数据存储库。这可能使执行数据分析具有挑战性。ETL 通过整合来自不同和孤立来源的数据集并将数据移动到集中位置来消除孤岛。

预测未来结果

最新的 BI 工具可以预测组织中的未来事件。例如，您可以根据数据仓库中的历史数据了解您是否会经历销售额下滑。通过识别此信息，您可以降低业务风险或抓住机遇。

可视化数据流

ETL 工具具有图形用户界面，可让您可视化 ETL 过程的每个阶段，从提取到加载。这提供了对数据流背后逻辑的更好理解，从而改善组织中的数据集成。

ETL 最佳实践

设计时考虑灵活性和重用性

ETL 管道的设计应具有灵活性和适应不断变化的需求的能力。这在处理大量数据时尤为重要。设计还应允许重用组件和代码，以节省开发资源。

错误处理和数据验证

重要的是优雅地处理错误和异常，并实施强大的数据验证检查，以确保加载到目标系统中的数据准确和完整。这可以通过添加自定义验证规则或利用现有数据源（如主数据管理 (MDM) 系统）来完成。

监控和优化性能

定期监控 ETL 管道的性能并根据需要对其进行优化，以确保它们高效运行并在可接受的时间限制内运行。

保护数据和隐私

确保在 ETL 过程中正确保护数据，并确保按照相关的隐私法律和法规处理任何个人或敏感信息。

记录和测试 ETL 过程

记录 ETL 过程，包括任何转换和映射，并彻底测试管道以确保其正常运行。文档将有助于调试，并使新团队成员更容易上手。

ETL 的常见挑战

数据质量

如果质量无法得到某种程度的保证，数据就毫无用处。确保来自多个不同来源的数据是一致和标准化的，是设置 ETL 流程的常见问题。这更多的是一个组织问题，而不是纯粹的技术问题

复杂的转换

ETL 过程的转换阶段可能很复杂，尤其是当数据需要清理、转换为不同结构或与其他数据组合时。复杂的转换将影响性能以及运行 ETL 管道所需的资源量。

性能和可扩展性

扩展 ETL 管道可能是一个挑战，具体取决于您的架构以及您需要处理的数据量。某些工作负载可能是“突发性的”，需要能够快速增加可用的硬件量以处理数据吞吐量的激增。

数据收集

ETL 管道需要与其他各种系统和技术集成，这可能会增加复杂性并需要专门的知识或专业知识。许多流行的 ETL 工具将包含与常见数据源的集成，但可能无法连接到更专业或专有的系统，因此您需要考虑到这一点。

数据安全和隐私

确保 ETL 过程中数据的安全以及保护正在使用的数据的个人的隐私可能具有挑战性，并且需要仔细的计划和对细节的关注。您可以通过仔细监控对数据源的访问并在 ETL 过程中实施加密或其他安全措施来保持数据的安全。

维护 ETL 管道

由于不断变化的数据源或用户需求，您的 ETL 流程可能需要随着时间的推移进行更新或修改。这可能是一项重要的持续性任务，需要具有 ETL 流程和相关技术专业知识的人员。重要的是要有资源可用于 ETL 管道的维护和支持。同样重要的是要清楚地了解数据如何在系统中流动，以便可以快速准确地进行任何更改或更新，而不会造成停机或损害性能。

ETL 工具

ETL 是一个复杂的过程，涉及大量的编码和数据工程。您需要从头开始创建数据管道，以确保数据从其源到目标系统的平稳流动。此过程可能需要数周甚至数月，具体取决于您的数据集成项目的复杂性。

ETL 工具通过将数据从其源移动到数据目的地来自动化 ETL 过程，而无需大量代码和手动工作。此外，这些工具通常提供预构建的数据连接器，可在几分钟内无缝地将数据传输到目标系统。

ETL 工具可用于自动化以下过程

• 提取
• 将数据转换为适合分析的正确格式
• 数据清理
• 提高数据质量
• 数据治理
• 将数据加载到目标系统

一些最流行的 ETL 工具包括

Apache Nifi

Apache NiFi 是一种开源 ETL 工具，专为数据流和编排而设计。它提供了一个可视化界面，用于构建和配置 ETL 管道，并包括数据来源、数据治理和安全等功能。

InfluxDB 任务

InfluxDB 内置了对执行 ETL 类型工作负载的支持，无需单独的工具，而是使用任务。任务将在数据写入 InfluxDB Bucket 时运行，然后可以将转换后的数据移动到新的 Bucket 中。任务构建在开源 Kapacitor 项目之上。

Apache Kafka

Apache Kafka 是一个开源分布式流处理平台，可用于构建 ETL 管道。它专为高吞吐量数据处理而设计，可用于从多个来源提取数据、转换数据并将其加载到目标系统中。

DBT

DBT 是一款强大的开源软件工具，使数据工程师能够构建和维护稳健的数据管道。它非常适用于 ETL 管道，因为它提供了许多功能，可以轻松地将数据从源系统移动、操作并最终存储。

DBT 还具有内置的安全访问控制和审计日志记录功能，因此公司可以确保其数据在传输过程中的安全。DBT 的内置转换功能使开发人员能够快速设置不同数据库中字段之间的高级映射，并轻松执行复杂的查询。

Airbyte

Airbyte 是一款强大的开源 ETL 工具，可帮助简化不同应用程序之间的数据处理过程。它使用户只需点击几下即可跨数百个服务移动、规范化甚至同步数据，从而节省了他们在手动 ETL 管道上花费的时间。

Airbyte 可用于各种目的，包括提取数据、根据业务需求转换数据、加载到暂存存储以及将其仓储以进行分析。Airbyte 的架构允许最佳性能水平，以确保快速稳定的数据管理处理和集成。

Telegraf

Telegraf 是一个服务器代理，拥有 300 多个不同的输入和输出插件，并且有许多不同的插件允许在将数据点发送到存储之前对其进行转换。虽然 Telegraf 并非专门为 ETL 工作负载而设计，但在某些用例中可以有效地使用它。

常见问题解答

什么是 ETL 管道？

ETL 管道是一个自动化流程，用于从各种来源提取数据，将其转换为可用格式，并将其加载到目标系统中。它用于从不同的系统移动数据，并实现有效的决策。

为什么 ETL 很重要？

ETL 很重要，因为它使组织能够从各种来源提取数据，将其转换为可用形式并将其加载到目标系统中进行分析。这使他们能够从数据中获得洞察力，从而为业务决策提供信息。

什么是 ETL 管道测试？

ETL 测试是验证 ETL 管道是否正常运行并产生预期结果的过程。有几种策略可以用于测试 ETL 管道

• 单元测试：这包括测试 ETL 管道的各个组件或模块，以确保它们正常工作。
• 集成测试：这包括测试 ETL 管道的不同组件或模块之间的集成，以确保它们协同工作正常。
• 端到端测试：这包括从头到尾测试整个 ETL 管道，以确保它按预期工作并产生所需的输出。
• 性能测试：这包括测试 ETL 管道的性能，以确保它可以处理所需的负载并满足性能目标。

理想情况下，这些测试将使用自动化测试框架来实现，以便每次部署新代码时，都会运行测试以验证管道在将代码推送到生产环境之前仍然可以工作。

ETL 与 ELT：有什么区别？

ELT 是另一个类似于 ETL 的三步数据转换过程。但是，此方法颠倒了“转换”和“加载”阶段。

ELT 涉及

• 从数据源（例如关系数据库、时间序列数据库或 CRM 系统）提取原始数据
• 将数据加载到目标目的地，例如数据仓库或数据湖
• 在目标系统内将数据转换为正确的分析格式

ETL 和 ELT 之间的主要区别在于，后者允许您通过数据管道推送大型数据集，并立即在目标系统中访问该信息。因此，您不必在数据进入数据仓库或数据湖之前花费时间转换数据。ETL 在处理服务器上转换数据，而 ELT 在加载阶段之后在目标系统内执行转换过程。