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ETL（提取、转换、加载）
ETL 代表提取、转换、加载，是将数据从不同源移动到另一个数据库存储的过程。
ETL 是什么？(提取、转换、加载)
ETL 是一种数据集成过程，将数据从源移动到支持的目标位置，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) 的主要目标是数据分析，让您能够生成有关组织中所有数据的宝贵见解。此外，ETL 工具将使您能够将数据传输到目的地，而无需手动构建复杂的数据管道。
在本指南中，您将了解有关 ETL 的所有内容以及它代表什么，它是如何工作的以及它的好处。您还将看到 ETL 管道的示例用例和一些用于创建 ETL 管道的工具。
ETL 是如何工作的？
提取、转换和加载涉及三个阶段
- 提取
- 转换
- 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，允许您将数据集中存储在一个位置以进行分析。
提取
ETL 的第一阶段是提取。您可以从以下数据源提取数据：
提取的数据随后移动到临时存储区域或“着陆区”——用于数据处理的临时存储位置。
在 ETL 的“提取”过程中，您可以从数据源中提取结构化和非结构化数据。然而，非结构化数据更适合另一个称为提取、加载、转换 (ETL) 的数据集成过程。
转换
ETL的下一个阶段是数据转换。根据数据集成项目，这一步可能包括以下内容
- 将提取的数据转换为正确的格式以进行分析
- 从数据集中去除不一致和不准确的数据以提高数据质量
- 修复数据集中的损坏、错误或重复数据——这个过程称为数据清洗
- 确保转换后的数据符合数据治理框架，例如GDPR和CCPA。
加载
提取、转换和加载的最终阶段涉及将数据加载到支持的数据目的地，例如
- 数据仓库
- 数据湖
- 关系数据库
将数据加载到目标系统有两种方式
- 全量加载是指将数据源中的所有数据加载到目标系统中
- 增量加载仅涉及将数据源中的新数据和更新数据加载到目标系统中
然后，您可以通过Looker、Tableau或Microsoft BI等业务智能（BI）工具推送数据。这可以让您生成有关业务的见解，以进行更好的决策和问题解决。
现实世界中的ETL用例
在本节中，我们将探讨一些ETL在现实世界中的应用实例，以便您更具体地了解其应用。
数据仓库
ETL通常用于将数据从多个不同来源移动到一起，然后在将其放入数据仓库进行长期存储和分析之前对其进行修改。数据仓库旨在存储分析数据，并且针对OLAP风格的查询进行了优化。它们通常基于某种类型的列式存储引擎，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Web分析等的数据集成，以创建关于客户及其如何与您的业务互动的全面视图。
供应链管理
供应链管理是ETL管道有用的另一个领域。可以从多个系统收集数据，用于库存管理、物流等。这使得企业更加高效，并改善了决策。
欺诈检测
ETL管道可以用于欺诈检测，通过分析交易日志或客户档案等数据来检测可能表明欺诈活动的模式或异常。
ETL的优势
单一数据源
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一个单一的数据源。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。
提高数据质量
您可以在ETL期间执行数据清洗来提高数据质量。清洁数据可以导致更准确的数据分析。
ETL的转换阶段从工作流程中移除不完整、不正确或重复的数据集，有助于清洗数据并提高数据集成结果。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之后通过业务智能（BI）工具运行数据有助于在数据集中识别模式和趋势，从而进行更好的决策。这可能意味着提高组织中的生产力。例如，您可以了解哪些团队成员表现最佳，并使用这些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——这些数据存储库无法沟通，因为它们由部门或团体控制。这可能使得进行数据分析变得具有挑战性。ETL通过从不同和孤立的数据源中合并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
最新的商业智能工具可以预测您组织中未来事件。例如，您可以根据数据仓库中的历史数据了解是否会经历销售低谷。通过识别这些信息，您可以降低业务风险或利用机会。
可视化数据流
ETL工具具有图形用户界面，可以让您可视化ETL过程的每个阶段，从提取到加载。这有助于您更好地理解数据流的逻辑，提高您组织中数据集成。
ETL最佳实践
设计灵活性及重用性
ETL管道应设计成灵活且能适应不断变化的需求。这在大数据处理中尤为重要。设计还应允许组件和代码的重用，以节省开发资源。
错误处理和数据验证
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且完整。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）系统来实现。
监控和优化性能
定期监控ETL管道的性能，并根据需要优化，以确保其高效运行并在可接受的时限内完成。
保护数据和安全隐私
确保在ETL过程中妥善保护数据，并确保任何个人或敏感信息都符合相关的隐私法律法规。
记录和测试ETL流程
记录ETL流程，包括任何转换和映射，并彻底测试管道以确保其正确运行。记录将有助于调试，并使新团队成员更容易上手。
ETL常见挑战
数据质量
如果数据质量无法保证，数据将毫无价值。确保来自多个不同源的数据一致和标准化是设置ETL流程时的常见问题。这更多是一个组织问题，而不仅仅是技术问题。
复杂转换
ETL过程的转换阶段可能很复杂，尤其是当需要清理数据、将其转换为不同的结构或与其他数据结合时。复杂的转换将影响性能和运行ETL管道所需的资源量。
性能和可扩展性
根据您的架构和需要处理的数据量，扩展您的ETL管道可能是一个挑战。某些工作负载可能是“突发性”的，需要能够快速增加硬件数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业知识或专业技能。许多流行的ETL工具将包括对常见数据源的集成，但可能无法连接到更专业或专有系统，因此您需要考虑这一点。
数据安全和隐私
确保在ETL过程中数据的安全和保护使用数据的个人的隐私可能具有挑战性，需要周密的计划和细致的注意。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护您的数据。
维护ETL管道
您的ETL流程可能会因为数据源或用户需求的变化而需要更新或修改。这可能是一项持续的重大任务，需要具备ETL流程和相关技术专业知识的人来处理。为ETL管道的维护和支持提供资源非常重要。了解数据如何通过系统流动，以便能够迅速、准确地做出任何更改或更新，而不会造成停机或损害性能，这也是非常重要的。
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，以确保数据从源到目标系统的平稳流动。这个过程可能需要几周甚至几个月，具体取决于您的数据集成项目的复杂性。
ETL工具通过减少代码和手动工作，自动化ETL过程，将数据从其源移动到数据目的地。此外，这些工具通常提供预构建的数据连接器，可以在几分钟内无缝地将数据传输到目标系统。
ETL工具可以自动化以下流程：
- 提取
- 将数据转换成适合分析的正确格式
- 数据清洗
- 提高数据质量
- 数据治理
- 将数据加载到目标系统
一些最受欢迎的ETL工具包括：
Apache Nifi
Apache NiFi是一个专为数据流和编排设计的开源ETL工具。它提供了一个用于构建和配置ETL管道的图形界面，并包括数据溯源、数据治理和安全功能。
InfluxDB Tasks
InfluxDB通过使用Tasks支持ETL类型的工作负载，无需单独的工具。Tasks将在数据写入InfluxDB桶时运行，然后将转换后的数据移动到新的桶中。Tasks是基于开源Kapacitor项目的。
Apache Kafka
Apache Kafka是一个开源的分布式流平台，可用于构建ETL管道。它设计用于高吞吐量数据处理，可以用于从多个源提取数据，将其转换并加载到目标系统中。
DBT
DBT是一个功能强大的开源软件工具，使数据工程师能够构建和维护健壮的数据管道。它非常适合ETL管道，因为它提供了一系列功能，可以轻松地将数据从源系统移动、操作，并最终存储。
DBT还内置了安全访问控制和审计日志功能，以确保公司数据在传输过程中的安全。DBT内置的转换功能允许开发人员快速设置不同数据库字段之间的高级映射，并轻松执行复杂的查询。
Airbyte
Airbyte是一个强大的开源ETL工具，有助于简化在不同应用程序之间处理数据的过程。它允许用户只需单击几下即可在数百个服务之间移动、归一化数据，甚至同步数据，从而避免花费数小时进行手动ETL管道。
Airbyte可用于各种目的，包括提取数据、根据业务需求对其进行转换、加载到临时存储，并将其存储用于分析。Airbyte的架构允许实现最佳性能水平，以确保快速稳定的数据管理处理和集成。
Telegraf
Telegraf是一个具有300多个不同输入和输出插件的代理服务器，并拥有许多不同的插件，允许在将数据点发送到存储之前进行转换。虽然不是专门为ETL工作负载设计的，但Telegraf根据具体情况可以有效地使用。
常见问题解答
什么是ETL管道？
ETL管道是一个自动化的过程，用于从各种来源提取数据，将其转换为可用的格式，并将其加载到目标系统中。它用于将数据从不同的系统迁移，并实现有效的决策制定。
为什么ETL很重要？
ETL之所以重要，是因为它使组织能够从各种来源提取数据，将其转换为可用的形式，并将其加载到目标系统以进行分析。这使他们能够从数据中获得见解，这些见解可用于指导业务决策。
什么是ETL管道测试？
ETL测试是验证ETL管道是否正常工作并产生预期结果的流程。有几种策略可以用来测试ETL管道。
- 单元测试：这涉及测试ETL管道的各个组件或模块，以确保它们正常工作。
- 集成测试：这涉及测试ETL管道的不同组件或模块之间的集成，以确保它们正确地协同工作。
- 端到端测试：这涉及从开始到结束测试整个ETL管道，以确保它按预期工作并产生所需输出。
- 性能测试：这涉及测试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，这些测试将通过自动化测试框架实现，以便每次部署新代码时都运行测试，以验证管道在代码推送到生产之前仍然正常工作。
ETL与ELT：有什么区别？
ELT是另一个类似于ETL的三个步骤的数据转换过程。然而，这种方法颠倒了“转换”和“加载”阶段。
ELT包括
- 从关系数据库、时间序列数据库或CRM系统等数据源提取原始数据
- 将数据加载到目标目的地，如数据仓库或湖
- 在目标系统中将数据转换为适合分析的格式
ETL与ELT之间的主要区别在于，后者允许您将大型数据集推送到数据管道，并立即在目标系统中访问该信息。因此，您无需在数据进入数据仓库或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中执行转换过程。
