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ETL与ELT丨选择适合您的集成方案

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作者: RestCloud at:2024-08-22 12:24:47
ETLCloud
ETL
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企业在进军大数据处理领域时,ETL和ELT是两个经常被数据工程师提到的工具,而有很多数据工程师对这两种工具的区别和使用定位有一定的模糊,其实它们分别代表了两种不同的数据集成方法。尽管这两种方法看起来都是从源系统提取数据,转换数据,并加载到目标系统,但它们在实现这一过程中的方式和重点有所不同,我们需要详细了解它们的工作原理和优缺点,以便在数据处理的不同场景中选择合适的工具来进行数据管道的构建。

ELT和ETL这两种模式从字面上来看就是一个顺序颠倒的问题,每个单词拆开来看其实都是一样的。E代表的是Extract(抽取),也就是从源端拉取数据;T代表的是Transform(转换),对一些结构化或者半结构化的数据进行一些处理,比如数据加密、字段转换、映射、拼接等操作;L代表的是Load(加载),也就是将数据写入到目标系统中。


ETL、ELT处理流程


我们先来了解下ETL,ETL流程是从不同的源系统中提取(Extract)原始数据,然后在专门的中间服务器或ETL工具中对这些数据进行清洗、转换(Transform),包括数据格式转换、数据质量检查、数据聚合等操作,最后将转换后的数据加载(Load)到目标系统中,如数据仓库、数据湖或其他分析平台。这种方法适用于数据量较小、需要深度清洗和整合的场景,如数据仓库建设和数据挖掘。

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图:ETL流程

简单了解完ETL流程后,我们再看下ELT的流程,ELT是对ETL流程的一种改进,在ELT模式下,数据同样首先被从源系统中提取出来,但之后几乎未经处理地直接加载(Load)到目标系统(通常是大数据平台或云数据仓库),最后在目标系统内部进行转换(Transform)。这种模式利用了现代数据存储和处理技术,强调数据的实时性和灵活性,适用于大数据量和需要快速响应的业务场景以及在大数据环境下高效执行复杂转换。

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图:ELT流程

ETL、ELT分别代表了数据从源系统到目标系统的流动过程中的不同处理顺序。虽然两者都旨在实现数据的整合和迁移,但其核心差异在于“Transform”(转换)步骤发生的时机和环境,这直接影响了数据处理的效率、灵活性以及对资源的需求。


ETL vs ELT区别


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图:ETL vs ELT对比图

在探讨ETL与ELT这两种数据集成方法时,我们深入理解它们的核心差异、适用场景及对企业数据处理策略的潜在影响,对于做出明智的技术选型至关重要。尽管这两者的名字仅是在字母顺序上有着微小差别,但这种顺序的调整实质上反映了数据处理流程的根本性变化,从而对数据处理的效率、灵活性以及成本控制产生深远影响。

无论是选择ETL还是ELT,都应基于对自身业务需求、技术基础、成本预算及未来扩展性的全面评估。在这个数据驱动的时代,灵活运用合适的数据集成策略,不仅能够提升数据处理效率,还能最大化数据的价值,为企业决策提供强有力的支持。


ETLCloud产品优势


1.轻松操作

平台采用先进的全Web界面设计,改变传统ETL(提取、转换、加载)工具的操作模式。用户通过可视化拖拉拽的方式构建数据处理流程,这种交互设计使得数据集成任务效率得到质的飞跃,相比传统方法效率提升超过10倍。90%的常规数据集成工作在这样的智能界面下变得轻松而高效,大幅缩短项目周期,提升了企业的数据响应速度和决策效率。如图所示,产品主界面简洁明了,无论是离线数据集成、实时数据集成、数据源配置模块,还是任务调度与监控,均可一目了然,易于操作。

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图:产品主界面

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图:任务监控界面

2.超强ETL能力

平台内置强大的数据处理引擎,能够应对各种复杂的数据处理需求。从简单的数据迁移、清洗到复杂的转换逻辑,以及大数据量下的高性能处理,提供了丰富的预置组件库,涵盖数据抽取、转换、加载等各个环节,这些组件如同积木,用户可根据实际需求自由组合,构建出适应特定业务场景的数据处理流程。不论是结构化数据库、半结构化文件,还是非结构化数据源,都能实现无缝集成。通过高度灵活的配置,即便是最复杂的业务逻辑也能精准实现,如图所示,ETL流程运行后的效果直观展现了数据流动与变换的过程,确保数据处理的准确性和高效性。

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图:ETL流程配置界面

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图:ETL流程运行后的效果

3.简单上手

为了帮助用户快速掌握平台功能,我们精心准备了一系列学习资源,包括但不限于视频教程、详尽的文档说明、实时的在线直播课程等。这些资源不仅覆盖了基础操作指南,更深入讲解高级功能和最佳实践,确保用户能在短时间内从入门到精通,高效利用平台各项功能,加速企业数据化进程。学习界面友好,内容条理清晰,无论用户是数据集成领域的初学者还是资深专家,都能从中获益匪浅。 66c6bac7b4431b04be5d2dac.png


4.快速成长

我们深知,优秀的技术社区是促进个人成长和技术交流的宝贵平台。因此,我们建立了活跃的数据集成工程师社群及专业论坛,这里汇聚了来自全国各地的数据处理高手,他们乐于分享实战经验、避坑指南,以及最新技术动态。通过参与讨论,用户不仅可以获得问题的快速解答,还能在与同行的深度交流中拓宽视野,加速个人技能的迭代升级。

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5.功能全面

平台集成了ETL、ELT、CDC(变更数据捕获)多种能力,旨在打造一个全面且强大的数据集成平台。我们支持超过100种主流及新兴数据库的连接,确保数据源的广泛兼容性。同时,提供了超过1000个功能组件和1500个预设数据处理模板,涵盖了从数据抽取、清洗、转换到加载的每一个环节,极大地简化了数据管道的构建过程。无论是云端部署、本地部署,还是混合云环境,用户都可以通过零代码或低代码的方式,轻松集成各类数据,实现数据的无缝流转和价值最大化。

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图:平台连接的1000+组件和模版市场

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图:平台连接的1000+组件和模版市场

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图:提供1500+数据处理模板

6.全面适配国产信创环境

积极响应国家信息技术应用创新战略,我们的平台已全面适配国产化软硬件环境,确保在国产操作系统、数据库等基础软件上的稳定运行与高度兼容。我们不仅完成了与多个主流国产化产品的互认证,还成为了信创工委会的重要成员,积极参与并推动信息技术应用创新生态建设。这一系列举措不仅保障了数据处理的安全可控,也为国内企业提供了符合国家信息安全标准的可靠选择,共同推动信创技术与产业的快速发展,为数字中国建设贡献力量。

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为企业提供全新的数据集成工具


ETLCloud是谷云科技RestCloud旗下一款纯国产化、集ETL/ELT/CDC为一体的全域数据集成平台,采用轻量化架构,普通用户只需通过简单的配置即可实现多种异构数据源之间的抽取、转换和交换,有效打破了数据孤岛,加速数据价值的释放。高效的数据处理方式以及不同的数据处理工具,能够让企业更好的根据市场变化和客户反馈,不断调整和优化产品,这种灵活性和专业性使得产品迭代速度更快地响应客户的个性化需求,而且还提供广泛的应用及数据库链接器,能更全面地满足企业对离线和实时数据集成的需求,此外,ETLCloud作为标准化产品,快速落地实现数据的开发及运维一体化,实现架构敏捷化、轻量化,能更快速有效地帮助企业实现数据价值变现。

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图:谷云科技数据集成平台架构

目前ETLCloud已吸引了超过10000家企业用户加入,成为国内最大的数据集成社区之一,并与国内多家软件服务商及数据库提供商合作,建立了一个广泛的生态系统:包括300多个行业链接器、100多个数据库、1000多个组件和1500多个数据处理模板,实现了能力互补,推动了集成国产化的发展。

结果

确定