寻求整合不同数据源、保持数 领英数据库 据质量并实现有意义的分析和报告的组织必须采用强大的 ETL 实践来确保数据的一致性和准确性。这种可靠性对于根据可靠信息做出明智的业务决策至关重要。
在本文中，我将介绍一些最重要的和常见的 ETL 面试问题。
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基本 ETL 面试问题
这些问题涵盖了有关 ETL 的基础知识，确保您具备该主题的基本知识。
1.什么是ETL？
提取、转换和加载（简称 ETL）是一种数据集成任务，它将来自多个来源的数据整合到一个统一的数据存储库（通常是数据仓库）中。
它涉及从各种来源提取数据，将其转换为一致的格式，并将其加载到目标数据库或数据仓库中。此过程对于确保数据准确、一致且适合分析和报告至关重要。
2. ETL 和 ELT 有什么区别？
在各种数据集成策略和工具中，ETL（提取、转换、加载）和ELT（提取、转换、加载）是主要方法。
ETL 涉及从源中提取数据，对其进行转换以满足运营需求，然后将其加载到目标数据库或仓库中。此过程通常用于传统数据仓库环境中，在加载之前进行数据转换至关重要，以确保一致性和完整性。
相比之下，ELT（提取、加载、转换）从源中提取数据并将其直接加载到目标系统（例如数据湖或现代云数据仓库）中。转换是在加载后使用目标系统的处理能力进行的。ELT 通常用于大数据和云环境中，在这些环境中，目标系统具有强大的处理能力，从而实现更灵活、更可扩展的数据转换。
3.常见的ETL工具有哪些？
流行的 ETL 工具包括：
Apache Airflow：一个用于创作、调度和监控工作流的开源平台，具有基于 Web 和命令行界面，使用有向无环图 (DAG) 进行可视化和任务管理，与 Apache Spark 和 Pandas 等工具集成，能够扩展复杂的工作流，并得到活跃社区和大量文档的支持。
Portable.io：一个无代码 ELT 平台，可按需构建自定义连接器，提供超过 1,300 个独特的 ETL 连接器，用于从各种来源提取数据，实现高效且可扩展的数据管理，并具有经济高效的定价和先进的安全功能，以确保数据保护和合规性。
Apache NiFi：一种开源数据集成工具，旨在实现系统间数据流的自动化。它提供了一个基于 Web 的用户界面来构建数据管道，强调实时数据处理和易用性。NiFi 支持各种数据格式和协议，使其适用于物联网和流数据应用程序。
Microsoft SSIS（SQL Server Integration Services）：SQL Server 附带的强大 ETL 工具，提供强大的数据集成、转换和迁移平台。SSIS 包含用于构建 ETL 工作流的图形界面，并与其他 Microsoft 产品紧密集成。它特别适合使用 Microsoft 生态系统进行数据管理的组织。
中级 ETL 面试问题
对于那些已经有 ETL 经验的人来说，这些问题将探究您对具体内容的了解。
4. 解释数据仓库的概念。
数据仓库是一种企业系统，用于分析和报告来自多个来源的结构化和半结构化数据。因此，它在 ETL 过程中的作用是整合来自多个来源的数据，确保数据质量、一致性和可靠性。
具体来说，在 ETL 过程中，数据从各种系统中提取出来，转换为符合标准格式和质量标准的数据，然后加载到数据仓库中。这种结构化存储可以实现高效的查询、分析和报告，支持商业智能并促进基于全面、准确的数据的明智决策。
5.ETL 中的暂存区是什么？
暂存区或着陆区是 ETL 过程中使用的中间存储位置。在进行任何转换之前，它会临时保存来自各个源系统的原始数据。此空间对于整合和执行数据的初始质量检查至关重要，可确保数据干净准确。
它还使用户能够高效处理大量数据并为准确转换做好准备。最终，暂存区有助于将高质量数据加载到最终数据仓库或其他目标存储库中。
6.什么是数据转换？为什么它很重要？
数据转换涉及将数据转换、清理和结构化为易于分析的格式，以支持决策并推动组织发展。当需要重新格式化数据以符合目标系统的要求时，这一点至关重要，因为它确保所有指标统一，从而实现更好的分析和更深入的洞察。
高级 ETL 面试问题
如果您是经验丰富的数据从业者，您可能需要更深入、更实用的知识。除了查看这些高级问题外，还可以考虑查看我们的数据架构师面试问题文章。
7. 如何处理增量数据加载？
增量数据加载是数据集成过程中使用的一种技术，用于仅更新自上次更新以来的新数据或修改的数据，而不是每次都重新加载所有数据。
