这篇文章将为大家详细讲解有关什么是 ELT?,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
什么是ELT?
ELT(提取、加载、转换)是一种数据集成过程,涉及将数据从多个来源抽取并加载到目标数据存储中,在加载过程中执行必要的转换。与 ETL(提取、转换、加载)不同,ELT 将转换过程推迟到数据加载之后,从而优化性能并简化流程。
ELT 的工作原理
ELT 过程包括以下关键步骤:
- 提取:从各种数据源(如数据库、应用程序和文件)中提取原始数据。
- 加载:将提取的数据加载到目标数据仓库或数据湖中,创建一个原始数据的集中存储库。
- 转换:在加载数据后,根据需要应用转换规则。这包括清理、标准化、丰富和建模数据。
ELT 的优点
- 性能优化:将转换推迟到加载之后可以显着提高性能,尤其是处理大量数据时。
- 更高的灵活性:ELT 允许在数据加载后进行转换,从而提供更大的灵活性来修改和优化数据处理管道。
- 简化流程:通过将转换与加载分开,ELT 简化了数据集成流程,使其更容易管理和维护。
- 更好的数据洞察:通过在加载原始数据后转换数据,ELT 确保数据在分析之前得到适当的处理和组织,从而提高数据洞察的准确性。
ELT 的应用程序
ELT 适用于各种数据集成方案,包括:
- 数据仓库:将数据从各种来源整合到一个集中存储库中,以便进行分析和报告。
- 数据湖:创建原始数据的存储库,用于探索和发现未来的分析和机器学习应用。
- 数据管道:自动化数据集成和处理流程,用于实时数据处理和分析。
- 数据治理:通过在数据加载后应用转换规则,确保数据质量和合规性。
ELT 工具
有许多 ELT 工具可用于自动化和简化数据集成过程,例如:
- Apache Spark
- Informatica PowerCenter
- Talend Data Fabric
- AWS Glue
- Microsoft Azure Data Factory
选择 ELT
在选择 ELT 时,必须考虑以下因素:
- 数据量和复杂性:ELT 适用于处理大量复杂数据的情况。
- 性能要求:对于需要快速数据处理的应用程序,ELT 可以提供优势。
- 数据治理需求:ELT 允许在加载后进行转换,这对于确保数据质量至关重要。
- 可用工具和专业知识:选择与现有工具和专业知识兼容的 ELT 解决方案至关重要。
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