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 埃塞俄比亚赌博数据 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。
一些数据提取平台的示例包括 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。
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