并行处理通过将任务分成更小、独立的单元来提高 ETL（提取、转换、加载）性能，这些单元可以跨多个处理器、线程或节点同时执行。并行处理允许 ETL 管道同时处理多个数据块，而不是按顺序处理数据——一次一个记录或一批。这种方法减少了完成工作流程所需的总时间，特别是对于大型数据集。例如，如果 ETL 作业涉及从数据库读取数据、应用转换以及写入数据仓库，则并行处理可能会将提取阶段分成多个线程，查询源数据的不同分区，然后将转换逻辑分布在工作节点上，最后并行地将结果加载到目标中。
并行处理的一个关键优势是高效的资源利用。现代系统通常具有多核 CPU 或分布式计算集群，如果 ETL 工作流程按顺序运行，这些资源就会被闲置。通过并行化任务，开发人员可以充分利用这些资源。例如，在转换数据时，像 Apache Spark 这样的工具可能会将 100GB 的数据集分成 1,000 个分区，在单独的内核或节点上处理每个分区。同样，在提取期间，并行线程可以同时从多个表或 API 中提取数据。这避免了瓶颈，例如等待单个线程完成处理大文件后再进行下一步。像 AWS Glue 或 PySpark 这样的工具旨在自动处理这种分区，但开发人员可以通过调整并行工作线程的数量或块大小等参数来进一步优化性能。
另一个好处是可扩展性。并行处理允许 ETL 管道处理不断增加的数据量，而执行时间不会呈线性增长。例如，如果一个处理 1TB 日志的夜间作业按顺序执行需要 4 个小时，那么跨 10 个节点并行化可以将此时间减少到 30 分钟。它还可以提高容错能力：如果一个并行任务失败，则只需要重新处理该数据的子集，而不是整个批次。但是，有效的实施需要仔细的设计，例如避免创建争用的共享资源（例如，单个数据库连接）并确保管理数据依赖性。像分片数据库、使用分布式文件系统（例如 Hadoop HDFS）或按时间或类别对数据进行分区等技术有助于保持并行性。开发人员还应监控倾斜的工作负载——某些任务比其他任务花费的时间更长——并调整分区策略以在资源之间均匀地平衡负载。