新兴数据格式（如 JSON、Avro 和 Parquet）通过要求调整数据的解析、存储和优化方式来影响 ETL（提取、转换、加载）设计。每种格式都有其独特的特性，这些特性会影响模式处理、性能和兼容性，开发人员在管道实施过程中必须解决这些问题。格式的选择通常取决于用例，例如实时处理、分析查询或存储效率，这些需求决定了 ETL 工作流的结构和工具。
JSON 是一种灵活的无模式格式，常用于 API 和 NoSQL 系统。提取 JSON 数据时，ETL 流程必须处理嵌套结构和动态模式，这通常需要额外的逻辑来在转换过程中推断或验证数据类型。例如，一个摄取 JSON 日志的管道可能需要将嵌套字段展平为关系格式以存入数据库，如果字段发生意外变化，这可能会出错。Apache Spark 或自定义脚本等工具可用于高效解析 JSON，但开发人员必须考虑潜在的模式漂移——例如新增或缺失的字段——通过添加检查或模式演进策略来应对。
Avro 和 Parquet 都为提高效率而设计，引入了模式强制执行和存储优化。Avro 是基于行且嵌入模式的格式，非常适合在数据流（如 Kafka）中进行序列化。在 ETL 中，Avro 简化了提取过程中的模式验证，但需要集成模式注册中心来管理版本控制。例如，如果源系统更新了其 Avro 模式，ETL 管道必须处理向后兼容性，以避免破坏下游消费者。Parquet 是一种列式格式，通过减少读取期间的 I/O 来优化分析查询。将数据转换为 Parquet 通常涉及根据查询模式（例如，按日期分区）对数据集进行重新分区。然而，写入 Parquet 文件需要仔细的模式设计——例如选择可为空的字段或字典编码——以平衡存储节省和查询速度。一个将 CSV 文件转换为 Parquet 的管道可以使用 Spark 来压缩和分区数据，从而显著加快 Presto 等工具中的看板查询速度。
总而言之，每种格式都有特定的权衡。JSON 的灵活性要求强大的模式处理能力，Avro 的模式管理影响管道的可靠性，而 Parquet 的结构则需要在分析前进行预先规划。开发人员必须评估存储成本、处理延迟和查询需求，以选择合适的格式，并调整其 ETL 步骤——例如添加模式检查、版本控制或分区——以确保效率和可维护性。