为确保 ETL（提取、转换、加载）过程中具有强大的错误处理和恢复能力，请关注三个核心策略：结构化日志记录、带有重试的检查点以及自动化恢复工作流。首先，在管道的每个阶段实施详细的日志记录。日志应捕获错误、数据验证失败和系统异常，并提供上下文信息（例如，时间戳、记录 ID、堆栈跟踪）。ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）或结构化日志记录库（例如，Python 的 structlog）等工具可帮助系统地跟踪问题。例如，如果 CSV 文件包含格式错误的行，则管道应记录确切的行号、错误类型和原始数据以进行调试。这可确保问题的可见性并加速根本原因分析。
接下来，设计检查点和重试以处理瞬时错误。将 ETL 过程分解为原子步骤（例如，一次处理 1,000 条记录），并在每个步骤之后保存进度。如果发生故障，管道可以从最后一个检查点恢复，而不是完全重新启动。对于网络超时等瞬时问题，实施具有指数退避的重试逻辑（例如，等待 1 秒，然后 2 秒，然后 4 秒）。Apache Airflow 或 AWS Step Functions 等工具通过允许任务重试并配置可配置的延迟来简化此过程。例如，提取期间的数据库连接失败可能会触发三次重试，然后升级为警报。这可以最大限度地减少停机时间并避免重新处理大型数据集。
最后，针对常见的故障情况自动执行恢复工作流。使用死信队列 (DLQ) 来隔离无法处理的记录（例如，无效的 JSON、缺少字段）以供稍后分析，从而允许其余数据流动。实施数据对账检查（例如，比较源系统和目标系统之间的行数）以检测静默故障。对于严重错误，使用警报（例如，Slack、PagerDuty）通知开发人员，并在需要时触发回滚脚本。例如，如果将损坏的数据集加载到仓库中，则回滚脚本可以恢复上次有效的备份。测试故障情况（例如，针对基础设施中断的混沌工程）可确保恢复机制按预期工作。通过结合使用这些策略，ETL 管道可以应对错误，同时保持数据完整性。