ETL 工具通过内置机制处理错误恢复和审计跟踪，这些机制旨在维护数据完整性并提供数据过程的可视性。 对于错误恢复，这些工具通常使用检查点、事务管理和重试逻辑来最大限度地减少中断。 审计跟踪通过详细的日志记录、元数据跟踪和状态报告来实现，以记录 ETL 管道的每个步骤。 总之，这些功能可确保可靠性和可追溯性，这对于调试和合规性至关重要。
在错误恢复中，ETL 工具通常依赖于事务和检查点来管理故障。 例如，像 Apache NiFi 或 Microsoft SSIS 这样的工具在数据批处理周围使用事务边界，允许它们在“加载”阶段发生错误时回滚更改。 检查点以特定间隔（例如，每处理 1,000 条记录后）保存进度，因此如果作业失败，它可以从最后一个检查点恢复，而不是完全重新启动。 像 Talend 这样的一些工具还为瞬时问题（例如，网络超时）提供可配置的重试，在将它们标记为错误之前自动重新尝试失败的操作。 此外，行级错误处理将有问题的记录重定向到错误表或日志，从而防止单个坏行停止整个管道。 例如，Informatica PowerCenter 允许开发人员定义错误阈值并将无效数据路由到隔离区表以供以后分析。
对于审计跟踪，ETL 工具会记录元数据，例如时间戳、记录计数以及系统/用户标识符。 像 AWS Glue 或 IBM DataStage 这样的工具会生成执行日志，捕获开始/结束时间、应用的转换和错误消息，这些日志存储在数据库或文件中以进行审计。 一些工具还与监控系统（例如，Elasticsearch 或 Splunk）集成，以可视化管道运行状况。 例如，SSIS 包括内置的日志记录提供程序，用于跟踪包执行详细信息，而像 Apache Airflow 这样的开源工具通过其 Web UI 公开任务级日志。 审计跟踪通常包括校验和或谱系数据，以验证数据在传输过程中是否未被意外更改。 这种详细程度有助于开发人员将错误追溯到特定步骤，验证合规性要求，并通过识别瓶颈来优化管道性能。