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= ETL工具与技术 =

'''ETL（Extract, Transform, Load）'''是数据集成领域的核心流程，用于从多个数据源提取数据，进行清洗转换后加载到目标系统（如数据仓库或数据湖）。本节将详细介绍ETL的概念、技术实现及行业应用。

== 核心概念 ==
ETL分为三个阶段：
* '''提取（Extract）'''：从数据库、API、文件等数据源获取原始数据
* '''转换（Transform）'''：清洗、标准化、聚合数据
* '''加载（Load）'''：将处理后的数据写入目标系统

<mermaid>
graph LR
    A[数据源1] -->|提取| B(ETL工具)
    C[数据源2] -->|提取| B
    B -->|转换| D[数据仓库]
</mermaid>

== 主流ETL工具 ==
{| class="wikitable"
|+ 常见ETL工具对比
! 工具名称 !! 类型 !! 特点
|-
| Apache NiFi || 开源 || 可视化数据流设计
|-
| Talend || 商业/开源 || 企业级数据集成
|-
| Informatica PowerCenter || 商业 || 高性能处理
|-
| AWS Glue || 云服务 || 无服务器架构
|}

== 技术实现示例 ==
=== Python实现基础ETL ===
<syntaxhighlight lang="python">
# 提取阶段 - 从CSV读取数据
import pandas as pd
raw_data = pd.read_csv('sales.csv')

# 转换阶段 - 数据清洗
cleaned_data = raw_data.dropna()  # 删除空值
cleaned_data['amount'] = cleaned_data['quantity'] * cleaned_data['unit_price']

# 加载阶段 - 写入数据库
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('postgresql://user:pass@localhost/db')
cleaned_data.to_sql('sales_report', engine, if_exists='replace')
</syntaxhighlight>

'''输入示例（sales.csv）'''：
<pre>
date,product_id,quantity,unit_price
2023-01-01,P1001,5,19.99
2023-01-02,P1002,,24.50
2023-01-03,P1003,2,9.99
</pre>

'''输出结果'''：数据库表中将包含清洗后的数据，其中无效记录被移除，并计算了总金额字段。

== 高级技术 ==
=== 增量抽取模式 ===
通过以下方式优化大规模数据处理：
* '''CDC（Change Data Capture）'''：只捕获变更数据
* '''水位标记（Watermark）'''：记录最后处理位置
* '''哈希比对'''：通过校验和检测变更

<math>
\Delta D = D_{current} \ominus D_{last\_extract}
</math>

=== 分布式ETL ===
使用Spark实现大规模数据处理：
<syntaxhighlight lang="python">
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("ETL").getOrCreate()

# 分布式读取数据
df = spark.read.parquet("s3://data-lake/raw/")

# 使用Spark SQL转换
df.createOrReplaceTempView("sales")
result = spark.sql("""
    SELECT product_id, SUM(quantity*unit_price) as total_sales
    FROM sales 
    GROUP BY product_id
""")

# 写入分布式存储
result.write.parquet("s3://data-lake/processed/")
</syntaxhighlight>

== 实际应用案例 ==
'''零售业数据分析平台'''：
1. 从POS系统、电商平台、ERP系统提取销售数据
2. 统一货币单位、时区转换、产品编码标准化
3. 加载到数据仓库生成每日销售报表

<mermaid>
pie
    title ETL处理时间分布
    "数据提取" : 20
    "数据清洗" : 45
    "数据加载" : 15
    "错误处理" : 20
</mermaid>

== 最佳实践 ==
* 设计可重试的作业流程
* 实现数据质量检查机制
* 记录完整的元数据和血缘关系
* 处理特殊值（NULL、异常值等）
* 监控ETL作业性能

== 常见挑战与解决方案 ==
{| class="wikitable"
! 挑战 !! 解决方案
|-
| 数据源结构变更 || 使用Schema Registry管理元数据
|-
| 处理延迟要求高 || 实现流式ETL（如Kafka Streams）
|-
| 大数据量处理慢 || 采用分区和并行处理
|}

通过系统学习ETL技术，开发者可以构建高效可靠的数据管道，为数据分析、机器学习等下游应用提供高质量数据基础。

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[[Category:数据库与信息系统]]
[[Category:数据集成与中间件]]