ETL,全称为“Extract-Transform-Load”,即“抽取-转换-加载”

ETL,全称为“Extract-Transform-Load”,即“抽取-转换-加载”,是数据仓库和数据集成领域中一种广泛使用的过程,旨在将数据从不同的源系统中抽取出来,经过转换处理以符合目标系统或数据仓库的需求,最后加载到目标存储系统中。ETL过程具体包括以下几个关键步骤:1. Extract(抽取):此阶段涉及从数据源系统中读取数据,这些源可以是数据库、文件、APIs、日志文件、网页爬虫抓取的数据等。数据抽取可能包括全量抽取(全量加载)或增量抽取(仅获取自上次抽取以来发生变化的数据)。2. Transform(转换):在这一阶段,数据会经过清洗、标准化、聚合、转换和格式化等处理,以适应目标系统或数据模型的需要。转换可能包括数据清洗(如去除无效或不一致性数据)、类型转换、数据规范化、计算衍生字段、数据脱敏处理等。3. Load(加载):完成转换的数据随后被加载到目标系统中,这可以是数据仓库、数据湖、数据库、数据集市或者业务应用等。加载策略可以是全量加载(一次性替换目标数据)或增量加载(追加新数据到现有数据之上)。ETL过程不仅在传统的数据仓库建设中至关重要,也在现代数据平台如数据湖、大数据处理流程、云数据集成中扮演关键角色。随着技术发展,ETL过程也演变出多种变体,如ELT(Extract-Load-Transform,先加载后转换)、ELT(Extract-Transform-Load,实时转换并加载)等,以适应不同业务场景和性能需求。

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