ETL 批处理：综合指南

您是否知道世界正在创造比以往更多的数据？如果你想知道确切的数字，数据估计会增长到惊人的程度 到180年将达到2025 ZB！处理所有这些信息需要强大而高效的流程。那就是那里 ETL（提取、转换、加载） 出现。它是管理大量信息的关键机制。现在，想象一下采用这个强大的 ETL 流程并重复执行，这样您就可以批量处理大量数据。这就是 ETL 批处理。让我们进一步探讨这个主题！

什么是ETL？

ETL 是指用于 数据集成 和仓储。它从各种来源收集数据，将其转换为一致的格式，然后将其加载到目标数据库中， 数据仓库 或 数据湖.

• 摘录： 从数据库、文件或 Web 服务等各种来源收集数据。
• 转变： 清理、验证和重新格式化数据以确保一致性和质量。
• 加载： 将转换后的数据传输到目标数据库或仓库中以进行分析和报告。

什么是 ETL 批处理？

ETL 批处理涉及以预定义块或批次的方式处理数据，而不是实时处理数据。它收集特定时间段（例如每小时或每天）的数据，然后将其批量处理。当实时处理不是必需的或处理需要大量处理时间的大量数据时，它特别有用。

批处理对于处理大量数据非常有效，因为它为全面的数据转换和质量检查提供了充足的时间，并确保只有干净且准确的数据才加载到目标系统中。由于它不需要在数据到达后立即进行处理，因此可以将其安排在非高峰时段，从而减少系统压力并优化资源使用。

当工作负载可预测并且可以提前预测时，批处理是一种理想的策略。它还非常适合生成定期报告和分析，因为它提供了对历史趋势和模式的洞察，而不是立即更新。

ETL 批处理如何工作？

当涉及 ETL 批处理时，工作流程通常由三个主要 ETL 步骤组成：提取、转换和加载。

1. 提取
   在此步骤中，根据预定义的标准（例如特定的表格、文件或时间范围）从各种来源（例如数据库、文件、API 或 Web 服务）提取数据。 ETL工具 如 Astera 从数据库中提取所需的信息。这些无代码工具可以使数据提取变得简单，无论是只是从表中选择所有行，还是像连接多个表和应用过滤器一样复杂。然后提取提取的数据并将其存储在内存或临时文件中，为下一步做好准备。在从文件中提取数据时，ETL 工具支持多种格式，例如 CSV、Excel、XML、JSON 等。这些工具解析这些文件，提取相关数据并将其转换为可以轻松进一步处理的结构化格式。此外，ETL 工具还可以从 API 或 Web 服务等外部源提取数据。它们发出 HTTP 请求以检索特定格式（例如 JSON 或 XML）的数据，然后解析并提取所需的信息。
2. 转型
   提取数据后，它会经历一个转换过程，其中包括清理数据、验证其完整性并将其转换为标准化格式，以便与目标数据库或数据仓库兼容。数据清洗是转换过程的一个重要方面。它涉及从提取的数据中删除任何不一致、错误或重复项。 ETL 工具提供各种功能来处理数据清理，例如删除特殊字符、更正拼写错误或应用数据验证规则。在转换过程中确保数据完整性非常重要。您需要检查引用完整性和数据类型一致性，并确保数据遵守业务规则或约束。如果您使用 ETL 工具，则可以自动化该过程。此外，转换过程通常涉及通过在参考表中查找、合并来自多个源的数据或应用复杂的计算或聚合将数据与附加信息相结合来丰富数据。
3. 装载
   最后一步是将转换后的数据加载到目标系统中，例如数据仓库、数据库或任何其他允许高效分析和报告的存储系统。将数据加载到数据仓库时，ETL 工具使用各种技术来优化性能。他们采用批量加载方法，可以更快地插入大量数据。此外，他们还利用索引策略来提高查询性能并实现高效的数据检索。 ETL 工具还提供处理数据更新和增量加载的机制。这意味着只有更改或新添加的数据才会加载到目标系统中，从而最大限度地减少处理时间并减少对系统资源的影响。

流式 ETL 处理

流式ETL 处理也称为实时 ETL 或连续 ETL，涉及连续流而不是批量处理数据。它旨在处理和分析到达的数据，实现近乎瞬时的转换并加载到目标系统中。流式 ETL 在实时或近实时洞察至关重要的场景中非常有价值，例如：

• 欺诈检测：实时分析交易以检测欺诈活动。
• 物联网数据处理：处理和分析来自传感器或连接设备的数据。
• 实时分析：根据最新数据立即做出业务决策。
• 日志监控：实时分析日志以识别问题或异常。

通过处理流入的数据，组织可以及时获得见解，对事件做出迅速反应，并根据最新信息做出数据驱动的决策。

批处理与流处理

选择批处理还是流处理取决于您的用例和处理器的容量。以下是两者之间的差异列表，可帮助您做出明智的选择：

资料大小

批处理处理大型的预定义数据集，而流处理则管理较小的连续数据流。批处理数据的有限性使得批量操作更容易，而流处理适应潜在的无限和可变的数据量，需要更具适应性的方法。

执行时间

ETL 批处理按计划的时间间隔或手动触发批量处理数据，而流式 ETL 则在引入新记录后立即开始处理。批处理操作是离散且周期性的，而流操作则随着数据到达而连续运行。

申请审理时间

批量 ETL 可以持续几分钟到几小时，而流式 ETL 可在几毫秒或几秒内完成任务。批处理在处理海量数据时表现出色，而流式处理的实时分析（例如欺诈检测）则可以立即采取行动。

数据处理顺序

批处理缺乏顺序处理保证，这可能会改变输出顺序。 Stream ETL 确保按照接收顺序进行实时数据处理，这对于保持数据准确性至关重要，特别是在交易顺序很重要的金融服务中。

下面的比较表总结了 ETL 批处理和流式 ETL 处理之间的主要区别：

如何使用批处理构建 ETL 管道

建立一个 ETL 管道 批处理涉及几个步骤。以下是该过程的概要：

• 了解要求： 定义数据源和目标并确定批处理运行频率以建立 ETL 框架。
• 提取数据： 从各种来源检索数据，确保完整性并符合批量定义的标准。
• 转换数据： 清理、过滤、聚合和应用业务逻辑，同时根据需要规范格式。
• 加载数据： 准备并更新目标架构，将转换后的数据批量加载到存储中。
• 编排： 利用工作流程工具来管理和安排批量运行以及监控质量和性能。
• 错误处理和监控： 实施机制来解决不一致和故障、监控性能并生成异常警报。
• 优化和可扩展性： 定期优化以获得更好的性能和可扩展性，适应更大的数据量或新来源。
• 测试和验证： 彻底地 测试和验证 ETL 管道 确保输出准确、完整、一致。

为了更清楚起见，这里有一个 一步一步的指导 使用 Astera 使用产品屏幕截图创建和编排合作伙伴入职的 ETL 流程。

ETL 批处理的用例

让我们探讨一下 ETL 批处理广泛使用的一些常见场景。

医疗数据管理

在医疗保健领域，ETL 批处理用于汇总来自不同来源的患者记录、病史、治疗数据和诊断数据。这支持全面分析，以实现更好的患者护理、研究以及遵守 HIPAA 等监管标准。批处理生成定期报告和分析，提供对特定时间间隔内的趋势、结果和性能的见解。

物流与供应链管理

批处理通过分析供应链数据帮助优化物流运营。它支持库存数据的定期更新，使组织能够以受控且高效的方式协调库存水平、识别差异并调整库存记录。它还提供了一种结构化且有组织的方式来在供应链合作伙伴之间交换数据。可以按照商定的时间间隔传输批处理文件，从而改善协作，同时最大限度地减少对实时操作的影响。

电子商务和零售

对于电子商务企业，ETL 有助于分析交易数据、客户行为、购买模式和产品偏好。这使得有针对性的营销策略、个性化推荐和基于消费者趋势的库存管理成为可能。

社交媒体和营销分析

ETL 批处理有助于分析社交媒体数据，以衡量客户情绪、参与度指标和营销活动的有效性。它整合来自多个平台的数据，以获得营销策略的可行见解。

通过批量分析增强实时数据处理

虽然 ETL 批处理通常按计划的时间间隔运行，但它也补充了实时数据处理。对收集的实时数据进行批量分析可提供更深入的见解，使企业能够得出未来战略的趋势、模式和预测模型。

合规性和监管报告

在金融和医疗保健等受到严格监管的行业中，批处理可确保合规性所需数据的整合和准确报告。这包括从不同的数据源生成报告、审计和监管提交。

教育机构和学习管理系统

对于教育机构和在线学习平台，ETL 有助于整合学生记录、课程数据、评估和学习分析。它支持个性化学习体验、绩效跟踪和课程改进。

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• 可视化界面简化了端到端数据管理流程，允许在 ETL 生命周期的每个阶段使用拖放功能。
• 广泛的连接器，确保无缝连接到不同的数据源和目的地，包括数据库、应用程序和云服务。
• 内置调度程序，允许您根据选定的计划以批处理方式或重复运行作业一次。可用的计划包括：“运行一次”、“每小时”、“每日”、“每周”、“每月”和“当文件被删除时”。
• 先进的数据验证功能，使用户能够定义和实施复杂的验证规则，确保整个集成过程中数据的准确性和完整性。

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