ETL 架构中常见的设计缺陷通常源于忽略可扩展性、糟糕的错误处理和低效的数据处理策略。这些问题可能导致性能瓶颈、数据不一致和维护挑战。尽早解决这些问题可以确保更顺畅的运营和长期的系统可靠性。
一个主要的缺陷是未能规划增量数据加载。重复处理整个数据集会浪费资源并减慢管道速度。例如，每天重新加载一个 1000 万行的表，而只有 1% 的数据发生变化，这会给存储和计算带来压力。相反，应使用时间戳、更改跟踪或 CDC（变更数据捕获）来识别更新。如果没有这些，随着数据量的增长，管道将变得难以管理。另一个问题是糟糕的错误处理。如果作业在中途崩溃，不完整的数据或静默失败可能会破坏下游系统。例如，文件传输期间的网络超时可能会导致表只更新了一半。强大的错误处理——重试、日志记录和事务回滚——可以防止这种情况。开发人员还应尽早验证数据（例如，检查必填字段中是否存在空值）以避免传播错误数据。
最后，忽略可扩展性会导致瓶颈。一个常见的错误是对大型数据集使用单线程方法。例如，在一个节点上解析一个 50 GB 的 JSON 文件可能需要数小时，而并行处理（例如，拆分文件）可以显著缩短时间。同样，硬编码资源限制（如固定服务器的内存分配）会妨碍适应工作负载高峰。基于云的自动伸缩或分布式框架（例如，Apache Spark）可以帮助解决这个问题。忽略元数据管理也会使故障排除变得复杂。如果不跟踪沿袭或执行历史记录，调试失败的作业就会变成猜测。简单的解决方案，如记录管道步骤或使用编排工具（例如，Airflow）可以增加清晰度。通过优先考虑这些领域，开发人员可以避免以后进行昂贵的重新设计。