ETL 工具通过调整传统的批处理工作流程来处理连续数据流，从而支持实时数据处理。 这些工具不是等待计划的批处理，而是在生成数据时以增量方式处理数据。 这是通过流式数据摄取、内存处理和事件驱动触发器等功能来实现的。 例如，Apache Kafka 或 AWS Glue 等工具可以实时从 IoT 传感器、应用程序日志或事务数据库等来源获取数据，即时转换数据，并将其加载到目标系统中而不会出现重大延迟。 这种方法确保下游应用程序、仪表板或分析引擎始终可以访问最新数据。
一个关键的推动因素是变更数据捕获 (CDC) 机制和微批处理的使用。 CDC 识别并仅流式传输源系统中的更改（例如，新的数据库行或更新），从而减少延迟。 Debezium 或 Oracle GoldenGate 等工具与 ETL 管道集成，以捕获这些更改并将其传递给转换逻辑。 微批处理将数据分成更小的块（例如，每隔几秒钟），而不是每小时/每天批处理，从而平衡延迟和资源效率。 例如，Apache Spark Structured Streaming 以微批处理方式处理数据，允许 ETL 作业以增量方式应用过滤、聚合或丰富等转换。 这最大限度地减少了数据生成与目标系统中可用性之间的滞后。
实时 ETL 还依赖于可扩展的基础设施和容错能力。 Apache Flink 或 AWS Kinesis Data Analytics 等工具处理高容量流，同时确保数据一致性。 它们管理反压（过载情况）并从故障中恢复，而不会丢失数据。 例如，如果在处理过程中服务器崩溃，检查点和恰好一次语义可确保管道正确恢复。 此外，与云原生数据库（例如 Snowflake 的 Snowpipe 或 BigQuery 流式插入）的集成使能够将转换后的数据直接加载到分析平台中。 这些功能使开发人员能够构建支持实时欺诈检测、动态定价或实时库存跟踪等用例的管道，即使几秒钟的延迟也是不可接受的。