ETL（提取、转换、加载）可以与数据湖架构集成，以简化数据摄取、处理和存储。 数据湖以其原始格式存储原始数据和结构化数据，通常需要 ETL 流程来组织、清理和准备用于分析的数据。 与传统数据仓库不同，数据湖允许灵活地确定转换发生的时间和方式——无论是在摄取期间 (ETL) 还是在分析期间 (ELT，提取-加载-转换)。 例如，ETL 可以将原始数据（例如，日志、JSON 文件）预处理为 Parquet 等结构化格式，然后再将其存储在湖中，从而提高 Apache Spark 或 Amazon Athena 等下游工具的查询性能。
Apache Spark、AWS Glue 或 Azure Data Factory 等工具通常用于为数据湖实现 ETL 管道。 这些工具可以从源（例如，数据库、API）读取数据，应用转换（例如，过滤、架构强制），并将结果写入到 Amazon S3、Azure Data Lake Storage 或 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 等存储层。 例如，管道可以从 FTP 服务器提取 CSV 文件，验证列类型，将数据转换为 Parquet 以进行压缩，并按 S3 中的日期对其进行分区。 这种方法平衡了原始数据保留与优化的分析格式。 AWS Glue 等无服务器服务还可以自动执行元数据管理，对数据集进行编目，以便通过 AWS Lake Formation 等服务轻松发现。
关键考虑因素包括平衡转换成本与查询效率。 ETL 期间的大量转换可以减少分析期间的计算开销，但可能会限制未来用例的灵活性。 为了解决这个问题，一些团队使用“奖章架构”，将原始数据存储在“青铜”层中，将轻度处理的数据存储在“白银”层中，将完全转换的数据存储在“黄金”层中。 例如，青铜中的原始 IoT 传感器数据可以在白银中进行清理（例如，删除空值），并在黄金中聚合为每小时指标。 这种分层方法，结合元数据标记和访问控制，确保数据湖保持可扩展性，同时支持多样化的分析需求。 正确的分区和文件格式（例如，Delta Lake）进一步优化了性能和成本。