数据管道是一个旨在将数据从一个或多个源移动和处理到目的地的系统，通常在此过程中对其进行转换。它可以自动执行数据流，确保可靠地收集、清理数据并使其可供使用。 ETL（提取、转换、加载）是一种特定类型的数据管道，它遵循结构化序列：从源提取数据，应用转换（如清理或聚合），然后将其加载到目标系统（如数据仓库）。虽然 ETL 是一种完善的方法，但数据管道涵盖了更广泛的工作流程，包括实时处理、流式传输或在加载后进行转换的场景 (ELT)。
数据管道和 ETL 在目的上有所重叠，但在范围上有所不同。 ETL 通常面向批处理，并强调在将数据加载到结构化存储系统之前对其进行转换。例如，ETL 流程可能会从数据库中提取每日销售记录，计算每月总数，并将聚合结果加载到报告数据库中。相比之下，现代数据管道通常处理更多不同的用例，例如将来自 IoT 设备的流式传感器数据以最少的转换形式放入云存储系统中。 Apache Airflow 或 AWS Glue 等工具可以管理 ETL 和其他管道类型，但管道也可能使用 Apache Kafka 等框架进行实时流式传输或使用 Apache Spark 进行分布式处理。这种灵活性允许管道支持多样化的需求，例如低延迟分析或机器学习数据准备。
在考虑使用案例时，数据管道和 ETL 之间的关系变得清晰。 ETL 非常适合结构化的、计划的工作流程，其中数据质量和一致性至关重要——例如，将客户数据从旧系统迁移到新的 CRM。但是，数据管道可以解决诸如摄取社交媒体提要以进行实时情感分析等场景，在这种场景下，原始数据首先存储，然后再进行转换。开发人员可能会使用 ETL 工具进行可预测的批处理作业，但会依靠管道框架来处理非结构化数据、可扩展性或混合工作流程。在实践中，许多系统将两者结合在一起：初始 ETL 阶段用于构建核心数据，然后是用于实时更新或增量处理的管道组件。这种混合方法平衡了可靠性和适应性。