ETL（提取、转换、加载）过程由三个主要阶段组成：提取、转换和加载。每个阶段在将数据从源系统移动到目标（例如数据仓库或分析平台）时都发挥着独特的作用。了解这些阶段有助于开发人员设计高效的数据管道，以确保准确性、可扩展性和可用性。
提取阶段包括从一个或多个源系统检索数据。这些来源可能包括数据库（例如 MySQL、PostgreSQL）、API、平面文件（CSV、JSON），甚至实时流。目标是高效地收集原始数据，同时尽量减少对源系统的干扰。例如，一家零售公司可能会从销售点数据库中提取销售数据、从 CRM API 中提取客户反馈以及从电子表格中提取库存记录。开发人员通常实现增量提取（例如，仅获取新的或修改的记录），以减少源上的负载并加快处理速度。诸如 Apache NiFi 或 AWS Glue 之类的工具通常用于自动化提取，尤其是在处理大型或分布式数据集时。
在转换阶段，原始数据被清理、验证和重组为适合分析的格式。此步骤解决了不一致、重复、缺失值或不兼容的数据类型。例如，日期可以标准化为 ISO 格式 (YYYY-MM-DD)，或者来自不同地区的销售额可以转换为单一货币。转换规则通常使用 SQL、Python 脚本或可视化工具（如 dbt）定义。一个关键挑战是在性能与复杂性之间取得平衡——大型数据集可能需要像 Apache Spark 这样的分布式处理框架。此外，转换可能涉及业务逻辑，例如将每日销售额聚合为每月总额或将隐私过滤器应用于敏感数据。测试转换对于避免报告或分析中的下游错误至关重要。
加载阶段侧重于将转换后的数据写入目标系统。这可以是关系数据库、云数据仓库（例如 Snowflake、BigQuery）或数据湖。开发人员必须在完全加载（替换所有现有数据）和增量加载（追加新数据）之间做出决定。例如，夜间增量加载可能仅使用当天的新注册来更新客户表。性能优化（例如分区或索引）通常在此处应用。诸如 Apache Airflow 或云原生服务（例如 AWS Step Functions）之类的工具可帮助自动化和监视加载工作流程。加载后验证检查（例如验证行数或确保引用完整性）对于维护数据质量至关重要。适当的错误处理（例如，重试失败的 API 调用）可确保生产环境中的可靠性。