常见的 ETL 错误以及如何诊断它们
ETL（提取、转换、加载）过程在数据集成期间经常遇到错误，这些错误可以分为三类：提取问题、转换失败和加载问题。诊断这些问题需要系统的方法，通常涉及日志记录、验证检查和数据分析。以下是常见错误和识别其根本原因的实用步骤。
1. 提取错误 当无法从源系统检索数据时，会发生提取错误。常见原因包括连接问题（例如，数据库超时）、模式不匹配（例如，重命名的列）或无效凭据。例如，CSV 文件可能会在没有警告的情况下添加一个新列，从而破坏提取逻辑。要进行诊断，首先检查连接日志中是否存在身份验证失败或网络错误。以编程方式验证源模式——比较预期与实际的列名或数据类型。诸如模式验证脚本或元数据检查之类的工具可以及早标记出差异。此外，单独测试连接（例如，使用独立脚本）以隔离网络或权限问题。
2. 转换错误 转换错误通常源于数据类型不匹配、意外位置的空值或有缺陷的业务逻辑。例如，将“N/A”之类的字符串转换为数字字段将失败。要进行诊断，请在每个转换步骤中实施详细的日志记录。使用数据分析来识别异常值、缺失值或无效格式。例如，运行 SQL 查询来计算关键字段中的空值或验证日期格式。使用样本数据集对转换逻辑进行单元测试可以发现边缘情况。诸如 Great Expectations 或自定义 Python 验证器之类的工具可以自动检查数据质量规则（例如，确保“价格”列包含正数）。
3. 加载错误 加载错误通常涉及目标系统中的约束，例如主键冲突、数据截断（例如，字符串超过列限制）或外键不匹配。例如，将重复的客户 ID 插入到唯一索引的表中将会失败。通过查看目标数据库错误消息进行诊断，这些消息通常会指定约束冲突。预加载验证（例如，根据目标模式检查字符串长度或通过 SQL GROUP BY 查询检测重复项）可以防止这些问题。使用临时表或“试运行”（首先写入临时表）可以在最终插入之前进行测试。诸如 Apache Spark 的 validateDataFrame 或自定义脚本之类的工具可以预先验证数据是否符合目标模式要求。
通过系统地处理这些类别——使用日志记录、验证和有针对性的测试——开发人员可以有效地诊断和解决 ETL 错误。