什么是 ETL 管道？

ETL 管道是一组流程和工具，使企业能够从多个源系统提取原始数据，对其进行转换以满足其需求，并将其加载到目标系统中，以实现各种数据驱动的计划。因此，ETL 管道是一个 类型 of 数据管道 包括 ETL 移动数据的过程。目标系统通常是数据库、数据仓库或数据湖。

ETL 管道对于维护至关重要 数据质量 ，我们将参加 数据集成 最终，使组织能够根据统一且组织良好的数据集做出明智的决策。

ETL 管道示例

ETL 管道的目的就是转换数据以满足目标系统的要求。 例如，您的网站可能具有分布在各个数据库中的数据，包括客户信息、订单详细信息和产品信息。 为了确保数据与目标一致，您需要转换数据 - 通常使用 ETL工具.

转型通常涉及 清理数据，丰富它以获取更多上下文，删除重复项等。一旦您的数据达到所需的格式，它就会沿着 ETL 管道移动并加载到目标表中。这种具有一致格式的集中式网站数据使您能够进行准确的数据分析并做出更好、更明智的决策。

正在寻找最好的 ETL 工具？ 这是你需要知道的

有如此多的 ETL 管道工具可供选择，选择正确的解决方案可能会让人不知所措。 以下是基于关键标准的最佳 ETL 管道工具列表，可帮助您做出明智的决定。

了解更多

ETL 与 ELT 管道

ETL 和 ELT （提取、加载、转换） 管道在上下文中很相似，都涉及数据提取、转换和加载。 然而，ELT 和 ETL 管道之间的主要区别在于转换和加载步骤的顺序。 之间的选择 ETL与ELT 取决于数据量、结构以及目标存储和处理系统的能力等因素。

ETL 管道从不同的来源提取数据，然后将其存储在暂存区中，您可以在其中应用复杂的转换。只有在转换数据后，才能将其从暂存区移动到目标 数据库 or 数据仓库。 当您需要在数据到达最终存储之前清理、丰富或聚合数据时，请使用 ETL 管道，以确保目标中的数据已得到优化并准备好进行分析。 在处理结构化数据以及目标系统需要特定格式时，通常会首选 ETL 管道。

另一方面，ELT 管道旨在尽快将数据加载到目标系统中。 然后，在需要时使用目标系统的处理能力来转换数据。 ELT 管道非常适合目标系统（例如 云数据仓库，能够有效地处理大规模转换。 ELT 管道在处理原始或半结构化数据方面更加灵活，并利用现代数据仓库的计算能力在分析过程中进行动态转换。

ETL 管道组件

以下关键组件是典型 ETL 管道的特征：

资料来源

数据来自不同的来源，例如数据库、 APIs、文件（PDF、CSV、JSON 等）、云存储或任何其他存储系统。为了能够准确提取相关数据，您的数据团队需要了解最新的数据格式、架构类型和关系。

数据提取

数据提取 是从各种数据源检索数据的过程。鉴于数据源的性质不同，该过程涉及读取不同格式和结构的数据。提取过程中的一些关键考虑因素包括数据结构和大小、提取频率以及数据一致性和质量。

数据转换

提取的数据经过转换以使其适合分析。 数据清理、规范化、聚合和过滤是 ETL 管道此阶段所需的一些最常见的步骤。

资料载入

ETL 管道通常以将数据加载到目标系统而终止，例如 数据仓库，数据可轻松用于商业智能 (BI) 和分析。您的数据团队将根据需要逐步加载数据或完全加载数据。

目标系统

这是您的数据所在的最终存储位置。目标系统将取决于您的用例、数据大小和查询性能要求。

编曲配置

ETL 管道必须以一种方式进行调度和管理，以便所有 数据移动 任务以期望的方式完成。 工作流程自动化 并且编排在正确的时间以正确的顺序执行这些任务，以便及时传递数据。

ETL 管道与数据管道

ETL 管道是以下子集 数据管道。虽然这两种管道都将数据从源系统移动到目标系统，但 ETL 管道与数据管道的区别在于，数据管道并不总是涉及 数据转换。事实上，您可以说 ETL 管道是一种数据管道，涉及 数据提取、转换、加载为核心流程。

下表总结了 ETL 管道与数据管道:

在几分钟内构建全自动 ETL 管道

构建和维护 ETL 管道不一定很复杂或耗时。 Astera 提供 100% 无代码解决方案来构建和自动化 ETL 管道。

了解更多

ETL 管道的优点

ETL 管道使数据更易于访问，尤其是在通过以下方式构建和维护时 ETL管道工具。 以下好处共同有助于改善决策：

综合数据

您的数据以各种格式驻留在数据库、电子表格和云存储中。 ETL 管道的一个显着优势是它们弥合了不同管道之间的差距 资料储存库。这些数据管道提取相关数据，将其转换为一致的结构，并将其加载到可以与现有数据集无缝集成的目的地。本质上，ETL 管道崩溃了 数据孤岛 并实现公司范围内数据的统一视图，无论是在传统的关系数据库中还是分散在基于云的平台中。

增强数据质量

ETL 管道可用于识别和纠正数据中的差异。 ETL管道中的“T”代表转换，这一步有利于 数据质量管理。 通过预定义的规则和算法，转换阶段可以解决缺失值、重复条目和格式不一致等问题。 转换不仅可以清理数据，还可以丰富数据并使其标准化，从而确保一致性，这对于稳健的分析和决策至关重要。

高兼容性

随着业务的发展，数据需求也在不断变化。ETL 管道采用模块化和可扩展的架构设计，使您能够整合新的数据源。这种适应性确保 ETL 框架与新兴技术和各种数据格式保持兼容。此外，ETL 管道的变革性质允许修改数据格式和结构以满足不断变化的分析需求。例如，ETL 管道继续整合较新的数据存储系统，例如 数据湖，为 数据整合.

法律合规

ETL 管道固有的透明度和可追溯性极大地有助于遵守法规。 这些管道通常包含允许您跟踪和审核整个数据生命周期并提供数据沿袭的全面记录的功能。 数据沿袭在监管审计中非常宝贵，组织需要证明其数据流程的完整性和安全性。

省时提效

自动化 ETL 管道是最大限度降低人为错误风险的强大策略，特别是因为手动数据处理本质上很容易因疏忽和不准确而出现不一致的情况。 重复且耗时的任务（例如数据提取和转换）的自动化还使您能够简化工作流程并更具战略性地分配资源。 它加快了数据处理速度，同时降低了与体力劳动相关的运营成本。

迈出构建 ETL 管道的第一步。 100% 无代码！

Astera 使用户无需编写一行代码即可构建和维护高性能 ETL 管道。 下载 14 天免费试用版并开始构建您的 ETL 管道。

下载试用版

ETL 管道用例

数据仓库： 将数据从多个操作系统加载到中央数据仓库是一个经典的 ETL 管道用例。 它使您能够准备和使用数据进行分析和报告。

数据迁移： ETL 管道有助于将数据从一个源系统迁移到另一个源系统，在该源系统中临时存储数据以供进一步处理，或作为消费的最终目的地。

数据整合： 企业经常使用 ETL 管道来集成公司范围内的数据并构建 单一事实来源 (SSOT).

商业智能： 它包括利用 ETL 管道实现商业智能 (BI)，将其直接连接到 BI 工具（例如 Power BI）并生成见解。

遗留系统现代化： 在这种情况下，ETL 管道在简化转换方面发挥着关键作用。 它们允许组织将现代系统整合到其技术和数据堆栈中，而不会丢失有价值的历史数据。

如何构建 ETL 管道

构建 ETL 管道有两种方法 - 您可以编写代码 使用Python等语言 或使用专用的 ETL工具，如 Astera。 选择编写自定义代码还是使用 ETL 管道工具取决于多种因素，例如 ETL 管道的复杂性、数据规模、所需的灵活性以及团队的技能。

构建 ETL 管道：Python

Python ETL 管道提供了灵活性和可定制性，因为您可以通过修改 ETL 脚本来根据您的特定需求定制流程。因此，当您拥有一支具有强大 Python 编程技能和经验的团队、需要更好地控制数据源或经常处理复杂的数据转换时，这种方法是合适的。以下是使用 Python 构建 ETL 管道过程的高级视图：

1. 定义要求： 确定您需要从中提取数据的数据源、使其保持一致所需的转换逻辑以及处理后数据的存储目标。
2. 安装必要的库： 确保安装了所需的 Python 库，例如 熊猫 用于数据操作和转换，以及任何数据库连接器（如果需要）。
3. 提取数据： 编写代码从数据库、API、文件格式等数据源中提取数据。
4. 转换数据： 对提取的数据应用必要的转换。 根据需要使用 Pandas 或其他库来清理、过滤和操作数据。
5. 加载数据： 编写代码将转换后的数据加载到目标系统中。
6. 安排和自动化： 实施调度以自动化您的 ETL 管道。 您可以使用 Apache Airflow 等工具或使用以下命令创建自己的调度机制 Python  cron的 工作.
7. 记录和监控： 实施日志记录来跟踪、调试和监控管道的运行状况。
8. 错误处理： 确保包含错误处理机制来处理提取、转换或加载期间的问题。 这些机制可以保护您的管道并允许它们从故障中恢复。
9. 测试： 测试您的 ETL 管道 彻底考虑不同的场景和边缘情况，以确保其可靠性。
10. 文档： 记录您的 ETL 管道，包括有关数据源、转换逻辑和目标的详细信息。 文档使其他人更容易理解和维护管道。

这种手动方法的缺点是需要更多的开发工作和时间。 为 ETL 管道编写自定义 Python 代码意味着您必须处理该过程的所有方面，包括数据提取、转换和加载，以及错误处理和监控。 与具有图形界面的专用 ETL 管道工具不同，自定义 Python 代码对于参与设计或监控 ETL 工作流程的非技术用户来说可能不太友好。

使用无代码 ETL 管道简化数据集成

Astera 使您能够整合所有数据，无论是本地数据还是云端数据。 注册免费演示，了解如何在无代码环境中构建和维护 ETL 管道。

查看演示

使用无代码工具构建 ETL 管道

专用的 ETL 管道工具，例如 Astera 数据管道生成器，带有图形界面和预构建的连接器和转换，使设计和管理 ETL 工作流变得更加容易，无需编码。一旦您决定使用工具，下一步就是构建 ETL 管道。

使用构建 ETL 管道 Astera 数据管道生成器

虽然具体步骤可能因实际工具而异，但高级流程保持不变：

1. 连接到数据源： 将连接器拖放到数据流上，然后连接到要从中提取数据的数据源。 这些可以是数据库、API、平面文件或任何其他受支持的源。
2. 提取数据： 使用ETL工具的图形界面来设计提取过程。 配置连接器和设置以从定义的源提取数据。
3. 转换数据： 实施 ETL 管道工具中内置的数据转换。这些可能涉及应用过滤器、聚合或其他转换来清理和 准备数据 为目的地。
4. 连接到目的地： 指定并建立与将加载已转换数据的目标的连接。 ETL 工具具有 AI 自动等功能 数据映射器 使这个过程毫不费力。
5. 配置加载过程： 使用ETL工具配置加载流程。 定义如何将转换后的数据写入目标，包括任何格式或架构注意事项。 您还可以配置是否批量加载数据以及批量的大小。
6. 安排和自动化： 设置计划以自动执行管道。 定义管道运行的时间和频率。 ETL 管道可以配置为按特定时间间隔或事件运行，例如当收到电子邮件或将文件转储到文件夹时。
7. 错误处理和日志记录： 在 ETL 工具中配置错误处理机制。 定义工具应如何处理提取、转换或加载期间的错误。 您还可以实施日志记录来跟踪执行情况并识别问题。
8. 测试管道： 使用示例数据彻底测试 ETL 管道，以确保其按预期运行。 验证数据是否已准确提取、转换和加载。
9. 部署： 将 ETL 管道部署到您的生产环境。 监控其性能并进行任何必要的调整。

当您需要快速设置 ETL 管道时，特别是在需要非技术用户或业务专业人员参与设计、使用、维护或监控管道的情况下，使用自动化工具可能会很有帮助。 此外，自定义代码需要持续维护 - 每次数据源、转换逻辑或目标格式发生更改时，您都需要更新和测试代码。

迈出构建 ETL 管道的第一步。 100% 无代码！

Astera 使用户无需编写一行代码即可构建和维护高性能 ETL 管道。 下载 14 天免费试用版并开始构建您的 ETL 管道。

下载试用版

ETL 管道最佳实践

促进模块化： 在 ETL 管道中设计模块化和可重用的组件。 将流程分解为可重用的组件，每个组件负责特定的任务，使整个系统更加灵活且更易于管理。 模块化方法简化了对各个组件的更新，而不影响整个 ETL 管道，从而促进了整个工作流程的一致性。

实施增量加载和 CDC： 如果您不处理实时数据流，请考虑实现增量加载和 变更数据捕获 (CDC) 仅处理更改的数据。它使您能够减少处理时间和不必要的资源利用率。该技术对于大型数据集特别有效，因为在每次运行中处理整个数据集是不切实际的。

优化性能： 您可以采用多种策略来优化 ETL 管道的性能。 例如，考虑对数据处理任务进行分区和并行化，以将工作负载分布到多个资源上并提高整体速度。 利用索引和正确的数据结构来加快数据检索和转换过程。 此外，您可以利用缓存机制来存储和重用中间结果并减少冗余计算。

实施错误处理和日志记录： 通过错误处理，能够在数据处理过程中快速识别和解决问题。 全面的日志记录可以深入了解管道的行为，从而促进故障排除和审核过程。 这种串联方法增强了 ETL 管道的可靠性和可维护性。

元数据管理： 组织和记录有关数据源、转换和目标的元数据，以跟踪 ETL 管道中的更改和依赖关系。 元数据管理增强了可追溯性并简化了了解数据沿袭的过程。 反过来，这使得解决问题、确保数据质量和实施变更变得更加容易。