ETL管道是指一组从输入源提取数据，转换数据并加载到输出目的地(如datamart，数据库和数据仓库)以进行分析，报告和数据同步的过程。

ETL代表Extract，Transform和load。

提取

在此阶段，数据从各种异构源中提取，例如业务系统，营销工具，传感器数据，API和事务数据库。

转换

第二步是将数据转换为不同应用程序使用的格式。在此阶段，使用不同应用程序中使用的格式更改数据存储格式的数据。在成功提取数据之后，将数据转换为用于标准化处理的形式。ETL过程中使用了各种工具，例如Data Stage，Informatica或SQL Server Integration Services。

加载

这是ETL过程的最后阶段。在这里，信息以一致的格式提供。现在可以获得任何特定的数据，并可以将其与另一部分数据进行比较。数据仓库可以自动更新或手动触发。这些步骤根据需求在仓库之间执行。作为过程的一部分，数据临时存储在至少一组临时表中。

但是，当数据加载到数据库或数据仓库时，数据管道不会结束。ETL目前正在发展，因此它可以支持跨事务系统，运营数据存储，MDM中心，云和Hadoop平台的集成。由于非结构化数据的增长，数据转换过程变得更加复杂。例如，现代数据流程包括实时数据，例如来自广泛的电子商务网站的网络分析数据。Hadoop是大数据的代名词。开发了几种基于Hadoop的工具来处理ETL过程的不同方面。我们可以使用的工具取决于数据的结构，批量或处理的数据流。

1. ETL管道与数据管道的区别

虽然ETL管道和数据管道几乎都做同样的活动。他们跨平台移动数据并以此方式对其进行转换。主要区别在于构建管道的应用程序。

1.1. ETL管道

ETL管道是为数据仓库应用程序构建的，包括企业数据仓库以及特定于主题的数据集市。当新应用程序替换传统应用程序时，ETL管道也用于数据迁移解决方案。ETL管道通常使用精通转换结构化数据的行业标准ETL工具构建。

1.1. 数据管道

可以为使用数据带来值的任何应用程序构建数据管道。它可用于跨应用程序集成数据，构建数据驱动的Web产品，构建预测模型，创建实时数据流应用程序，执行数据挖掘活动，构建数字产品中的数据驱动功能。随着开源大数据技术(用于构建数据管道)的可用性，过去十年中数据管道的使用有所增加。这些技术能够转换非结构化数据和结构化数据。

ETL管道和数据管道之间的区别，如下所示：