ETL代表提取，转换和加载。ETL是一个用于提取数据，转换数据和将数据加载到最终源的过程。ETL遵循将数据从源系统加载到数据仓库的过程。

执行ETL过程的步骤如下：

提取

提取是第一个过程，其中收集来自不同来源的数据，如文本文件，XML文件，Excel文件或各种其他来源。

转换

转换是ETL过程的第二步，其中所有收集的数据都已转换为相同的格式。根据要求，格式可以是任何格式。在该步骤中，将一组函数规则应用于提取的数据以将其转换为单个标准格式。它可能涉及以下任务：

• 过滤：仅将特定属性加载到数据仓库中。
• 清除：使用特定的默认值填充空值。
• 加入：将多个属性加入到一个属性中。
• 拆分：将单个属性拆分为多个属性。
• 排序：根据属性对元组进行排序。

加载

加载是ETL过程的最后一步。从各种来源收集大量数据，转换它们，最后加载到数据仓库。

ETL是从不同源系统提取数据，转换数据并将数据加载到数据仓库的过程。ETL流程需要各种利益相关方的积极参与，包括开发人员，分析师，测试人员，高级管理人员。

ETL(提取，转换和加载)是一种自动化过程，用于从原始数据中提取分析所需的信息，并将其转换为可满足业务需求并将其加载到数据仓库中的格式。ETL通常汇总数据以减小其大小并提高特定类型分析的性能。

ETL过程使用流水线概念。在这个概念中，一旦提取数据，就可以对其进行变换，并且在变换期间，可以获得新数据。当将修改后的数据加载到数据仓库中时，可以转换已提取的数据。

当构建ETL基础架构时，必须集成数据源，仔细计划和测试，以确保正确地转换源数据。
在这里，我们将解释构建ETL基础结构的三种方法，以及在不使用ETL的情况下构建数据管道的另一种方法。

方法1：使用批处理构建ETL管道

这里是构建传统ETL过程的过程，其中我们将数据从源数据库批量传输和处理到数据仓库。开发企业ETL管道具有挑战性; 通常会依赖诸如Stitch和Blendo之类的ETL工具来简化和自动化流程。

使用批处理构建ETL，这是ETL的最佳实践。

1)参考数据：在这里，我们将创建一组数据来定义允许值的集合，并且可以包含数据。
示例：在国家/地区数据字段中，我们可以定义允许的国家/地区代码。

2)从数据引用中提取：ETL步骤的成功是正确提取数据。大多数ETL系统组合来自多个源系统的数据，每个系统都有其数据组织和格式，包括关系数据库，非关系数据库，XML，JSON，CSV文件，成功提取后，数据被转换为单一格式，用于标准化格式。

3)数据验证：自动化流程确认从源中提取的数据是否具有预期值。例如，A数据字段应包含过去12年内过去12年的金融交易数据库中的有效日期。如果验证规则未通过，验证引擎将拒绝该数据。我们定期分析被拒绝的记录，以确定出现了什么问题。在这里，我们更正源数据或修改提取的数据以解决下一批中的问题。

4)转换数据：删除无关或错误的数据，应用业务规则，检查数据完整性(确保数据未在源中被破坏或被ETL破坏，并且在前几个阶段没有丢弃数据)，并根据需要创建聚合。如果我们分析收入，我们可以将发票的美元金额汇总为每日或每月总计。我们需要编写和测试一系列规则或函数，这些规则或函数可以实现所需的转换并在提取的数据上运行它们。

5)阶段：我们通常不会将转换后的数据直接加载到目标数据仓库中。应首先将数据输入到临时数据库中，以便在出现问题时更容易回滚。此时，我们还可以生成审计报告，以符合法规要求或诊断和修复数据问题。

6)发布到数据仓库：将数据加载到目标表。有些数据仓库每次都会覆盖现有信息，ETL管道每天，每月或每周加载一个新批次。换句话说，ETL可以添加新数据而不会覆盖，时间戳表明它是唯一的。我们必须小心谨慎，以防止数据仓库由于磁盘空间和性能限制而“爆裂”。

方法2：使用流处理构建ETL管道

现代数据流程通常包括实时数据。例如，来自大型电子商务网站的网站分析数据。在这些用例中，我们无法大批量提取和转换数据，并且需要对数据流执行ETL，这意味着当客户端应用程序将数据写入数据源时，应该将数据处理，转换并立即保存到目标 数据存储。目前有许多流处理工具可用，包括apache Samza，Apache商店和Apache Kafka。

基于Kafka构建流式ETL涉及以下几点：

1)将数据提取到Kafka：JDBC连接器拉取源表的每一行。当客户端应用程序向表中添加行时，Kafka会自动将它们作为新消息写入Kafka主题，从而启用实时数据流。

2)从Kafka中提取数据：ETL应用程序从Kafka主题中提取消息，如Avro Records，它创建Avro模式文件并对其进行反序列化，并从消息中创建KStream对象。

3)在KStream对象中转换数据：使用Kafka Streams API，流处理器一次接收一条记录，对其进行处理，并可以从下游处理器生成一条或多条输出记录。这些可以一次转换一条消息，根据条件过滤它们，或者对多条消息执行数据操作。

4)将数据加载到其他系统：ETL应用程序仍然保存数据，现在需要将其流式传输到目标系统，例如数据仓库或数据湖。它们的目的是使用S3接收器连接器将数据流式传输到Amazon S3。我们可以实现与其他系统的集成。例如：使用Amazon Kinesis将数据流式传输到Redshift数据仓库。