В области обработки больших данных ETL и ELT — это два инструмента, которые часто упоминаются инженерами по обработке данных. Однако многие инженеры по обработке данных имеют некоторое представление о разнице, использовании и позиционировании этих двух инструментов. На самом деле они представляют собой два инструмента соответственно. различные методы интеграции данных. Хотя кажется, что оба метода извлекают данные из исходной системы, преобразуют их и загружают в целевую систему, у них разные способы и цели достижения этого процесса. Нам необходимо подробно понять, как они работают, а также их преимущества и недостатки. , чтобы выбрать подходящие инструменты для построения конвейеров данных в различных сценариях обработки данных.

Что такое ЭТЛ?

ETL, что означает «Извлечение», «Преобразование» и «Загрузка», представляет собой классический метод интеграции данных. В ETL данные сначала извлекаются из различных исходных систем (таких как базы данных, файлы, API и т. д.), а затем подвергаются серии операций преобразования и очистки в хранилище данных или озере данных для устранения ошибок и избыточности в данных. и несоответствий, а также интегрировать и форматировать данные в соответствии с потребностями бизнеса. Наконец, обработанные данные загружаются в целевую систему для дальнейшего анализа и запросов. В центре внимания процесса ETL находится очистка и интеграция данных. В ходе этого процесса может потребоваться использование различных методов очистки данных, таких как дедупликация, заполнение пропущенных значений, обработка выбросов, преобразование данных и т. д., чтобы обеспечить точность и согласованность данных. Кроме того, поскольку процесс ETL обычно выполняется перед загрузкой в ​​хранилище данных или озеро данных, требования к серверу ETL обычно относительно высоки. В то же время данные также могут обрабатываться иерархически в хранилище данных через ETL. процесс.

ETL может объединять данные во время процесса очистки данных и, наконец, сразу выводить данные широкой таблицы, чтобы BI мог напрямую выводить результаты. Это может упростить процесс преобразования данных, но увеличивает сложность процесса ETL.

ETL более популярен в области интеграции данных, особенно для малых и средних предприятий или традиционных отраслей обрабатывающей промышленности, поскольку объем данных невелик, а сложность обработки данных высока. В этом случае инструменты ETL обычно подходят.

Типичная блок-схема ETL, во многих случаях процесс может быть более сложным.

Что такое ЭЛТ?

ELT, что означает «Извлечение», «Загрузка» и «Преобразование», представляет собой метод интеграции данных, который появился в последние годы с популяризацией технологий больших данных. В отличие от ETL, ELT предполагает сначала извлечение и загрузку необработанных данных из исходной системы в целевую систему (например, платформу больших данных), а затем преобразование и обработку данных. Основное внимание в процессе ELT уделяется природе и гибкости данных в режиме реального времени. Поскольку данные сначала загружаются в целевую систему, запрос и анализ данных могут выполняться быстрее, что очень полезно для бизнес-сценариев, требующих ответа в реальном времени. Кроме того, поскольку преобразование данных в процессе ELT выполняется в целевой системе, она может более гибко реагировать на изменения формата и структуры данных и выполнять более сложные операции по обработке данных.

ELT подходит для использования при использовании больших объемов данных. Как правило, технология ELT используется в крупных розничных компаниях и интернет-компаниях. Технические требования к непосредственной обработке больших объемов данных в ETL относительно высоки, поэтому данные сначала загружаются в них. В хранилище данных данные рассчитываются и обрабатываются с помощью вычислительной мощности хранилища данных или искры для получения результирующих данных.

ELT не подходит для очистки и преобразования сложных форматов данных. Сложный процесс интеграции данных гетерогенных систем предприятия — это не то, в чем хорош ELT.

Сравнение ETL и ELT

Хотя и ETL, и ELT являются методами интеграции данных, они имеют очевидные различия в методах реализации, сценариях применения, преимуществах и недостатках. первый,С точки зрения реализации,Основное различие между ETL и ELT заключается в порядке преобразования и загрузки данных. ETL сначала преобразует, а затем загружает,ELT сначала загружается, а затем преобразуется. Эта разница в порядке приводит к различиям в эффективности обработки данных и производительности в реальном времени. ETL выполняет операции с данными непосредственно в процессе,иELTЗатем операция выполняется в хранилище данных。 Во-вторых,С точки зрения сценариев применения,ETL обычно подходит для сценариев, требующих глубокой очистки и интеграции данных.,Например, построение хранилищ данных, интеллектуальный анализ данных и т. д. ELT больше подходит для сценариев, требующих реагирования и анализа в реальном времени.,например, анализ больших данных、Обработка потока в реальном времени и т. д. наконец,С точки зрения преимуществ и недостатков,Преимущество ETL заключается в том, что он может обеспечить точность и согласованность данных за счет очистки и интеграции данных.,Но недостатком является то, что это может вызвать задержки в обработке данных и недостаточную производительность в реальном времени.,В то же время слишком сложные этапы обработки данных делают процесс слишком сложным. Преимущество ELT заключается в том, что он может быстрее реагировать на запросы и анализировать потребности.,Но недостатком является то, что для этого требуется более сложная технология обработки данных и более высокая поддержка аппаратных ресурсов.

Типичные инструменты ETL и ELT

Ниже приведены лишь некоторые из инструментов ETL/ELT, которые бесплатны для использования и используются наибольшим количеством компаний.

Подвести итог

ETL и ELT — это два разных метода интеграции данных. Каждый из них имеет свои преимущества и недостатки и подходит для разных сценариев и потребностей. В практических приложениях необходимо выбирать подходящий метод в соответствии с конкретными бизнес-сценариями и потребностями. В то же время, благодаря постоянному развитию и совершенствованию технологий, ETL и ELT могут продолжать интегрироваться и внедрять инновации, предоставляя больше возможностей и возможностей для обработки и анализа данных.