ELT 解释：云时代的数据集成
Posted: Tue Dec 03, 2024 3:48 am
随着云技术的使用日益广泛以及现代数据堆栈的采用，数据架构格局正在不断演变。因此，ELT 流程正得到越来越广泛的应用。但这一流程究竟涉及什么呢？
在本文中，我们将探讨 ELT 及其在高级数据架构中的作用。
什么是 ELT？
ELT 代表提取、加载、转换。它是一个数据 skype 数据库 集成过程，涉及从各种来源提取数据，将其加载到数据存储系统中，并将其转换为易于分析的格式。
ELT 流程广泛应用于 现代数据堆栈架构，其中数据在数据湖或仓库中存储、转换和分析。
ELT 如何发挥作用？
顾名思义，ELT 涉及三个主要步骤：提取、加载和转换。让我们更详细地研究每个步骤。
1. 提取
ELT 流程的第一步是从各种来源（例如数据库、文件、API 或 Web 服务）提取数据。可以使用 ELT 软件或开发人员编写的自定义脚本等工具来完成此操作。
数据提取平台的一些示例包括 Airbyte 和 Fivetran。对于编写自定义脚本，Apache Spark和 Python 被广泛使用。
提取的数据可以是结构化的、半结构化的或非结构化的，并且可能来自不同类型的系统，例如关系数据库、NoSQL 数据库或云存储。
2. 加载
数据提取完成后，会将其加载到数据湖或数据仓库等集中式数据存储系统中。此步骤涉及以原始格式组织和存储提取的数据，无需进行任何转换。
数据工程师通常参与此步骤，他们将数据加载到以下平台：
AWS S3
谷歌BigQuery
雪花
亚马逊 Redshift
这些数据平台允许快速加载大量数据，并为从各种来源收集的所有不同类型的数据提供单一真实来源。
3. 转型
ELT 流程的最后一步是将原始数据转换为适合分析和报告的格式。这涉及以适合商业智能和分析工具的方式清理、过滤、聚合和构建数据。
数据工程师或数据科学家通常负责此步骤，他们可能使用以下工具：
SQL 查询
Apache Spark
Pandas或NumPy等 Python 库
ELT 数据管道
ELT 数据管道：提取和加载阶段发生在对数据进行任何转换之前。转换步骤在数据平台内执行。
数据转换在数据仓库或数据湖内完成，这使得处理大量数据更加容易。借助现代云技术，此过程可以近乎实时地完成，使组织能够访问最新、准确的数据进行分析。
想要了解更多有关使用 Python 进行 ELT 的信息？Python 中的 ETL 和 ELT 课程可能正是您所需要的。
ELT 的优势
ELT 有很多好处，以下是一些显著的好处：
可扩展性：借助云计算的强大功能，ELT 可以比传统 ETL 流程更快地提取、加载和转换大量数据。
灵活性：ELT 允许集成来自各种来源的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
实时洞察的速度：数据湖或数据仓库中存储的原始数据可以根据需求快速转换，提供实时洞察以便更快地做出决策。
ELT 与 ETL
现在让我们比较一下ELT 和 ETL之间的区别。
如前所述，ELT 是一种较新的数据处理方法，其中数据首先加载到中央存储库，然后允许在加载后进行转换。
相反，ETL（提取、转换、加载）是一种传统方法，在将数据加载到目标系统之前对其进行转换。这些根本差异不仅影响流程，还会影响速度、成本和安全性。
在本文中，我们将探讨 ELT 及其在高级数据架构中的作用。
什么是 ELT？
ELT 代表提取、加载、转换。它是一个数据 skype 数据库 集成过程，涉及从各种来源提取数据，将其加载到数据存储系统中，并将其转换为易于分析的格式。
ELT 流程广泛应用于 现代数据堆栈架构，其中数据在数据湖或仓库中存储、转换和分析。
ELT 如何发挥作用？
顾名思义，ELT 涉及三个主要步骤：提取、加载和转换。让我们更详细地研究每个步骤。
1. 提取
ELT 流程的第一步是从各种来源（例如数据库、文件、API 或 Web 服务）提取数据。可以使用 ELT 软件或开发人员编写的自定义脚本等工具来完成此操作。
数据提取平台的一些示例包括 Airbyte 和 Fivetran。对于编写自定义脚本，Apache Spark和 Python 被广泛使用。
提取的数据可以是结构化的、半结构化的或非结构化的，并且可能来自不同类型的系统，例如关系数据库、NoSQL 数据库或云存储。
2. 加载
数据提取完成后，会将其加载到数据湖或数据仓库等集中式数据存储系统中。此步骤涉及以原始格式组织和存储提取的数据，无需进行任何转换。
数据工程师通常参与此步骤，他们将数据加载到以下平台：
AWS S3
谷歌BigQuery
雪花
亚马逊 Redshift
这些数据平台允许快速加载大量数据，并为从各种来源收集的所有不同类型的数据提供单一真实来源。
3. 转型
ELT 流程的最后一步是将原始数据转换为适合分析和报告的格式。这涉及以适合商业智能和分析工具的方式清理、过滤、聚合和构建数据。
数据工程师或数据科学家通常负责此步骤，他们可能使用以下工具：
SQL 查询
Apache Spark
Pandas或NumPy等 Python 库
ELT 数据管道
ELT 数据管道：提取和加载阶段发生在对数据进行任何转换之前。转换步骤在数据平台内执行。
数据转换在数据仓库或数据湖内完成，这使得处理大量数据更加容易。借助现代云技术，此过程可以近乎实时地完成，使组织能够访问最新、准确的数据进行分析。
想要了解更多有关使用 Python 进行 ELT 的信息？Python 中的 ETL 和 ELT 课程可能正是您所需要的。
ELT 的优势
ELT 有很多好处，以下是一些显著的好处：
可扩展性：借助云计算的强大功能，ELT 可以比传统 ETL 流程更快地提取、加载和转换大量数据。
灵活性：ELT 允许集成来自各种来源的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
实时洞察的速度：数据湖或数据仓库中存储的原始数据可以根据需求快速转换，提供实时洞察以便更快地做出决策。
ELT 与 ETL
现在让我们比较一下ELT 和 ETL之间的区别。
如前所述，ELT 是一种较新的数据处理方法，其中数据首先加载到中央存储库，然后允许在加载后进行转换。
相反，ETL（提取、转换、加载）是一种传统方法，在将数据加载到目标系统之前对其进行转换。这些根本差异不仅影响流程，还会影响速度、成本和安全性。