成为数据治理专家：ETL 技术

ETL Extract-Transform-Load

ETL是一种数据处理方式，包含抽取、转换、加载三个步骤。它允许数据驱动型组织集中各种数据源，以满足数据发现和分析需求。这些数据源可能包括多种类型和格式，且数据存储方式可能是数据库、数据仓库或数据湖。

数据抽取

数据抽取涉及结构化、半结构化和非结构化数据。结构化数据通过JDBC等方式抽取，而半结构化和非结构化数据通常通过监听文件变动来抽取。数据抽取可以是全量或增量。

数据转换

数据转换涉及将抽取的数据标准化处理，以符合目标系统和业务需求。这可能包括数据清洗，即清理、过滤和去重等，以确保数据准确性和稳定性。

数据加载

数据加载是将清洗后的数据按照物理模型装入目标系统。这一步骤可能需要跨网络和平台操作，并可能依赖LOAD或MERGE操作。

ETL 与 ELT 的区别

ETL和ELT的主要区别在于操作顺序，ELT将原始数据直接装入目标数据存储库，而不是移动到暂存区进行转换。

ETL 应用场景

ETL技术应用于数据仓库构建、数据集成、数据清洗和转换、数据迁移、数据分析和报表以及实时数据集成等场景，支持企业的决策和数据分析需求。

ETL 工具

常用的ETL工具包括Kettle, Sqoop, DataX, Canal, Informatica, Datapipeline, StreamSets, Fivetran, Azure数据工厂和Amazon Glue等。

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文章来源：

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