ETL（提取、转换、加载）系统依赖于多种架构模式来高效处理数据工作流。三个关键模式包括批处理、流处理和中心辐射式（或称“分层式”）架构。每种模式都针对特定的用例，并在延迟、可伸缩性和复杂性之间取得平衡。
批处理是最常见的 ETL 模式，设计用于按计划时间间隔大规模数据摄取。数据从源系统中批量提取，分批进行转换（例如，清洗或聚合），然后加载到目标系统。这种方法非常适用于对实时数据要求不高的场景，例如每日销售报告或每月财务对账。Apache Airflow 或 Informatica 等工具可以自动化批处理工作流，利用并行性和容错性。例如，零售公司可以使用批处理 ETL 处理来自数百家门店的隔夜销售数据，确保报告在早上准备就绪。虽然批处理对于高容量工作负载很有效，但会引入延迟，使其不适用于实时分析。
流式 ETL 使用 Apache Kafka 或 Apache Flink 等技术连续处理数据，通常是准实时处理。这种模式在数据生成时立即提取（例如，物联网传感器馈送或点击流），增量应用转换，并将结果加载到数据湖或仪表板等系统中。银行可以使用流式 ETL 在交易发生时分析交易以检测欺诈，在几秒钟内标记异常。与批处理不同，流式系统满足低延迟要求，但在状态管理、乱序数据处理和恢复方面增加了复杂性。Kafka Streams 或 AWS Kinesis 等工具通过内置的窗口功能和精确一次处理保证来简化这些挑战。
中心辐射式（分层式架构）将数据组织成层（青铜、白银、黄金），以确保质量和结构。原始数据落入“青铜”层（例如，数据湖），在“白银”层进行清洗，并聚合到“黄金”层供消费。例如，医疗保健提供商可以将原始患者记录摄取到青铜层，在白银层标准化格式，并在黄金层创建聚合视图用于分析。这种模式由 Delta Lake 和 Databricks 推广，确保可追溯性并减少冗余。它适用于大型组织，但需要仔细治理以避免孤立的转换。Apache Spark 或 dbt 等工具通常管理层之间的转换。