近几年来，有以下几个特点： ETL管道 都经历了巨大的改变。 由于机器学习（ML）和现代技术等新技术的出现 数据管道，企业的数据管理流程不断进步。 可访问的数据量每年也在突飞猛进地增长。 

数据工程师将这种端到端路线称为 ETL 数据“管道”，其中每个管道都有单个或多个源和目标系统来访问和操作可用数据。 将数据从源移动到目的地的过程对于任何类型的数据管道都至关重要。 

在每个管道中，数据都会经历转换、验证、标准化和其他过程。 ETL 管道和数据管道都可以涉及 流式传输 ETL 数据 和批处理。 数据管道可以包括 ETL 以及涉及将数据从一个地方移动到另一个地方的任何其他活动或流程。 

那么 ETL 管道和数据管道有什么区别呢？ 让我们深入探讨数据管道与 ETL 以及两者之间的主要区别。

什么是 ETL 管道？

ETL 代表提取、转换和加载. 所以，根据定义，一个ETL 管道是一组过程，包括从各种来源提取数据并对其进行转换。 数据是 随后 加载到目标系统，例如云 数据仓库， 数据集市或用于分析或其他目的的数据库。

在提取过程中，系统从各种异构源（例如业务系统、应用程序、传感器和数据库）获取数据。 下一阶段涉及将原始数据转换为最终应用程序所需的格式。 

最后，将转换后的数据加载到目标数据仓库或数据库中。 此外，还可以是 作为 API 发布 与利益相关者共享。 

构建 ETL 管道的主要目的是获取正确的数据、准备报告并保存数据以便快速、轻松地访问和分析。 ETL工具 帮助业务用户和开发人员腾出时间并专注于其他重要的业务活动。 企业可以根据自己的独特需求，采用不同的策略来构建ETL管道。 

ETL管道用于各种数据处理，例如：

• 数据集成
• 数据仓库
• 数据转换
• 数据质量管理

ETL管道示例

有各种 业务场景 ETL 管道可用于提供更快、更高质量的决策。 ETL 管道对于集中所有数据源非常有用，这有助于公司查看其数据资产的整合版本。 

例如，CRM 部门可以使用 ETL 管道从客户旅程中的多个接触点提取客户数据。 这可以进一步允许该部门创建详细的仪表板，可以作为所有信息的单一来源 客户信息 来自不同的平台。 

同样，通常需要在内部多个数据存储之间移动和转换数据，因为业务用户很难分析和理解分散在不同信息系统中的数据。

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ETL 管道的优点

高效决策： 借助 ETL 管道，最终用户可以快速访问所需的数据，从而加快决策速度并减少数据准备和处理所需的时间。 

可扩展的数据处理： ETL 管道可有效处理大量数据，允许最终用户在不牺牲性能的情况下扩展其数据处理能力。 

改进的数据可访问性： ETL 管道通过集成和集中来自各种来源的数据，消除手动数据检索和聚合，使最终用户可以轻松访问数据。

什么是数据管道？

数据管道是指将数据从源系统移动到目标系统所涉及的步骤。 这些步骤包括复制数据、将其从现场位置传输到云中以及将其与其他数据源相结合。 数据管道的主要目的是确保所有这些步骤对所有数据一致地发生。

如果巧妙地管理 数据管道工具，数据管道可以让公司访问一致且结构良好的数据集进行分析。 数据工程师可以 巩固 信息来自 众多 通过系统化数据传输和转换来获取并有目的地使用它。 例如， an AWS 数据管道允许用户在AWS本地数据和其他存储资源之间自由移动数据。

数据管道示例

数据管道有助于准确获取和分析数据见解。 该技术对于存储和依赖多个孤立数据源、需要实时数据分析或将数据存储在云上的个人很有帮助。 

例如，数据管道工具可以执行 预测分析 了解潜在的未来趋势。 生产部门可以使用预测分析来了解原材料何时可能耗尽。 预测分析还可以帮助预测哪个供应商可能会造成延误。 使用高效的数据管道工具可以产生洞察力，帮助生产部门简化其运营。

ETL 和数据管道之间的区别

虽然 ETL 和数据管道相关，但它们之间有很大不同。 然而，人们经常互换使用这两个术语。 两条管道 负责 将数据从一个系统移动到另一个系统； 主要区别在于应用程序。

ETL 与数据管道 – 了解差异

ETL管道包括一系列流程 提取 来自源的数据，对其进行转换，然后将其加载到目标系统中。 另一方面，数据管道是一个更广泛的术语，其中包括 ETL 管道作为子集。 它包括一组处理工具， 从传输数据 一个系统到另一个系统。 然而，数据可能会也可能不会被转换。

目的

数据管道的目的是将数据从业务流程、事件跟踪系统和数据库等源传输到数据仓库中以进行商业智能和分析。 相反，ETL 的目的是提取、转换数据并将其加载到目标系统中。 

顺序很关键。 从源中提取数据后，您必须将其放入根据您的商业智能需求生成的数据模型中。 这涉及积累、清理和转换数据。 最后，将结果数据加载到数据仓库中。

管道如何运行

ETL 管道通常以批处理方式工作，这意味着数据在特定时间以一大块的形式移动到目标系统。 例如，管道可以每十二小时运行一次。 您甚至可以组织批次在每天系统流量较低时的特定时间运行。 

相反，数据管道也可以作为实时进程运行，在每个事件发生时对其进行管理，而不是批量处理。 在数据流期间，它处理持续的流，适合需要持续更新的数据。 例如，传输从跟踪交通的传感器收集的数据。 

此外，数据管道不必以将数据加载到数据库或数据仓库结束。 您可以将数据加载到任意数量的目标系统，例如 Amazon Web Services 存储桶或数据湖。 它还可以通过激活其他系统上的 Webhook 来启动业务流程。

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数据管道与 ETL 管道：您应该选择哪一个？ 

不言而喻，在数据管道和 ETL 管道之间进行选择很大程度上取决于您的特定数据集成需求。 ETL 管道是许多企业的传统选择，适用于定期、计划更新就足够的场景。 另一方面，数据管道是一种更通用的解决方案，不仅包括 ETL，还包括实时数据流和编排。 如果您需要敏捷性和适应性，特别是在处理不同的数据源和动态处理需求时，数据管道可能更合适。 

以下是如何在 ETL 管道和数据管道之间做出选择的方法：  

用例

 考虑数据的性质和业务流程的要求。 ETL管道非常适合批量处理数据的场景，能够高效处理大量历史数据。 另一方面，数据管道更加通用，可以适应需要根据最新数据更新立即获得见解和采取行动的用例的实时数据流。 

例如，如果您正在处理金融交易或实时监控社交媒体趋势，数据管道可能是确保及时决策的首选。 

灵活性

 ETL 管道可以通过转换阶段处理非结构化或半结构化数据。 此过程涉及清理、丰富和结构化数据以进行分析和存储。 另一方面，专为连续流式传输而设计的简单数据管道更适合保持一致格式的同类数据源。 它们有效地管理持续的数据流，但可能无法为复杂、多样的数据结构提供与 ETL 管道相同级别的复杂转换功能。 

复杂

就复杂性而言，与数据管道相比，ETL 管道涉及更多的前期设计和开发工作，特别是由于数据转换过程。 然而，由于现代 ETL 工具承担了大部分繁重工作，因此这些工作量显着减少。 

工具和生态系统

说到工具，工具和生态系统也在决策过程中发挥着作用。 ETL 管道拥有一套完善的工具和框架，通常与数据仓库和传统商业智能系统紧密集成。 这使它们成为拥有遗留系统和结构化数据环境的组织的可靠选择。 

另一方面，数据管道利用更广泛的生态系统，结合 Apache Kafka、Apache Flink 或 Apache Spark 等技术进行实时数据处理。 它们与大数据技术和基于云的解决方案的增长趋势很好地契合，为选择最适合特定用例的工具提供了可扩展性和灵活性。 最终，数据管道和 ETL 管道之间的选择取决于数据的性质、处理要求以及集成所需的灵活性和实时功能级别。

数据管道与 ETL：关键要点

虽然 ETL 和数据管道可以互换使用，但它们是两个不同的术语。 ETL 工具提取、转换和加载数据，而数据管道工具可能包含也可能不包含数据转换。 

两种方法都有其优点和缺点。 将数据从一个地方转移到另一个地方意味着不同的操作员可以系统地、正确地响应查询，而不必遍历不同的源数据。 

结构良好的数据管道和ETL管道提高了数据管理的效率。 它们还使数据管理者能够更轻松地快速进行迭代，以满足业务不断变化的数据需求。

需要记住的重要一点是，您实际上可能不必在实现数据管道或 ETL 管道之间进行选择，因为它们可以战略性地一起使用。 在许多现实场景中，需要将它们结合起来以满足特定的业务需求。 例如，您可以使用 ETL 管道通过明确定义的转换来处理结构化、面向批处理的数据。 在处理历史数据或定期更新就足够的场景时，这可能特别有用。 同时，更广泛的数据管道可以处理实时数据流、编排以及传统 ETL 之外的其他任务。 

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