在安排 ETL (提取、转换、加载) 作业时，常见的陷阱通常源于糟糕的依赖管理、不足的资源分配和不充分的错误处理。这些问题会扰乱数据管道、导致延迟或导致不正确的数据处理。解决这些挑战需要仔细的规划和对系统约束的理解。
一个主要的陷阱是未能正确管理作业依赖关系。 ETL 工作流通常涉及顺序步骤，其中一个作业依赖于另一个作业的输出。例如，数据聚合作业可能依赖于首先摄取的原始数据。如果依赖关系没有在调度程序中明确定义，作业可能会乱序运行，从而导致错误或不完整的数据。像 cron 或基本任务调度程序这样的工具缺乏内置的依赖关系跟踪，迫使开发人员手动实现检查。更好的方法是使用工作流编排工具（例如 Apache Airflow），这些工具允许将依赖关系定义为代码，确保作业以正确的顺序执行，而无需手动干预。
另一个问题是资源争用，尤其是在多个作业同时运行时。 ETL 进程会消耗大量的 CPU、内存或数据库连接。例如，同时运行两个内存密集型转换可能会使服务器过载，导致一个或两个作业失败。同样，锁定表或耗尽连接池的数据库密集型作业可能会阻止下游任务。为了缓解这种情况，请根据作业需求分配资源 - 例如，错开执行时间、设置资源配额或使用分布式处理框架（例如 Spark）来并行化工作负载，而不会使单个节点过载。监控工具可以帮助识别瓶颈，防止它们升级。
最后，不足的错误处理和监控通常会导致未检测到的故障。例如，由于网络超时而静默失败的作业可能会在数据集中留下空白，这可能会在几天内都不会被注意到。如果没有自动重试、警报或日志记录，开发人员会浪费时间手动诊断问题。实现具有指数退避的重试机制、发送故障通知以及记录详细的错误上下文（例如，堆栈跟踪、输入数据样本）至关重要。像 Prometheus 这样的监控工具或用于跟踪失败记录的死信队列可以提供管道运行状况的可见性，从而实现更快的故障排除和恢复。