批量 ETL 和实时 ETL 的主要区别在于它们处理数据处理时间、延迟和使用案例的方式。 批量 ETL 以大的、计划好的块处理数据，而实时 ETL 则在数据到达时持续处理数据。 这些差异会影响架构、工具和实施复杂性。
批量 ETL 专为可以在固定时间间隔（例如，每天或每小时）处理数据的场景而设计。 它在一段时间内收集数据，批量转换数据，并将其加载到目标系统中。 这种方法对于大型数据集来说很有效，因为它通过在非高峰时段运行来最大限度地减少资源争用。 例如，一家零售公司可能会使用批量 ETL 将每日销售数据汇总到夜间的数据仓库中。 Apache Spark 或传统的基于 SQL 的工作流在这里很常见。 然而，权衡的是延迟：数据在批处理完成之前不可用。 如果批处理作业失败，重新处理大型数据集可能会很耗时，并且作业之间的依赖关系可能会造成瓶颈。
相比之下，实时 ETL 会在事件发生后立即处理数据，通常使用 Apache Kafka 或 Apache Flink 等流式处理框架。 这对于需要秒级洞察的应用至关重要，例如金融交易中的欺诈检测。 数据从 IoT 传感器或用户交互等来源提取，增量转换，并加载到仪表板或警报工具等系统中。 虽然这会将延迟降低到毫秒级，但它会引入处理乱序数据、管理状态和确保一致性的挑战。 例如，实时库存系统必须在购买发生时立即更新库存水平，但处理部分故障或网络问题而不重复需要仔细设计。 资源使用率也更高，因为系统必须始终运行才能处理传入的流。
批量 ETL 和实时 ETL 之间的选择取决于业务需求。 批量适用于历史报告、对成本敏感的工作负载或数据新鲜度不重要的场景。 实时对于需要即时操作的运营系统是必需的，例如监控服务器健康状况或动态定价。 混合方法（例如，Lambda 架构）结合了两者，使用批量来保证准确性，并使用流式处理来保证速度。 开发人员在决定采用哪种方法时必须权衡数据量、延迟容忍度、基础设施成本和错误处理复杂性等因素。 例如，一家物流公司可能会使用批量进行每月分析，但依靠实时 ETL 来跟踪运输中的送货卡车。