构建一个容错的 ETL 系统需要精心设计，以便在发生故障时不会丢失或损坏数据。关键考虑因素包括错误处理、重试机制和幂等操作。例如，网络超时等暂时性错误应触发带退避策略的自动重试，以避免系统过载。幂等性确保即使重复处理相同数据（由于重试或重启）也不会产生重复——这可以通过使用唯一的事务 ID 或去重检查来实现。此外，检查点（在中间阶段保存进度）允许系统从最后已知良好状态恢复，而不是完全重新启动。像 Apache Kafka 或云原生服务（如 AWS Step Functions）通常包含内置的重试和检查点功能，从而减少了自定义代码的编写。
数据验证和一致性检查对于防止错误蔓延至关重要。在转换之前，验证输入数据格式、必需字段和数据范围，以便及早发现问题。在加载过程中，使用原子事务或写入前日志来确保部分更新不会使系统处于不一致状态。例如，数据库事务可以回滚失败的批量插入，而像 Apache Spark 的结构化流式传输这样的工具则能处理精确一次处理。数据沿袭跟踪（例如，使用 Apache Atlas 等工具）有助于追溯错误源以进行调试。考虑实现一个“死信队列”，以隔离无效记录供以后分析，而不会阻塞整个管道。例如，损坏的 CSV 行可以路由到 S3 存储桶进行审查，同时有效数据继续处理。
监控、日志记录和自动化恢复机制对于保持可靠性至关重要。带有时间戳、错误代码和上下文（例如，文件名或记录 ID）的详细日志简化了根本原因分析。处理延迟、故障率和重试计数（可在 Grafana 等仪表板中查看）等指标提供了实时健康检查。通过 PagerDuty 或 Slack 发送警报通知团队需要手动干预的关键问题。对于自动化恢复，使用 Apache Airflow 等编排工具来重新运行失败的任务或在高峰负载期间扩展资源。测试故障场景（模拟服务器崩溃或受限 API）验证了系统的弹性。例如，像 Gremlin 这样的混沌工程工具可以在暂存环境中注入故障，以便在影响生产之前发现弱点。