ETL（抽取、转换、加载）是大数据管道中的核心过程，用于为分析或操作使用准备原始数据。第一步，抽取 (Extract)，涉及从各种来源（如数据库、API、日志或文件）收集数据，并将其整合到暂存区域。转换 (Transform) 清理、过滤并重构数据以满足质量和格式标准。最后，加载 (Load) 将处理后的数据移动到目标系统，如数据仓库、数据湖或应用程序数据库。ETL 确保数据准确、一致且可访问，以便进行报告、机器学习或实时分析等任务。
ETL 的一个实际例子是处理电子商务交易。在抽取阶段，数据可能从 MySQL 订单数据库、基于 JSON 的客户服务 API 以及遗留库存系统的 CSV 文件中提取。在转换阶段，这些数据可以进行标准化（例如，将时间戳转换为 UTC）、验证（例如，标记缺少客户 ID 的订单）和丰富（例如，将产品 SKU 与定价表关联）。像 Apache Spark 或 AWS Glue 这样的工具通常处理大规模转换，应用业务规则或聚合。加载步骤可能涉及将清理后的数据分区到云数据湖（例如 Amazon S3）或像 Snowflake 这样的列式仓库中，这些系统针对快速查询进行了优化。
在大数据环境下，ETL 解决了处理高容量（例如，数 TB 的日志）、多样性（结构化和非结构化数据）和高速度（流式 IoT 传感器数据）等挑战。例如，使用 Apache Kafka 和 Flink 的流式 ETL 管道可以处理实时用户活动数据，过滤掉机器人流量，并将其加载到仪表盘中进行实时监控。可伸缩性至关重要：像 Hadoop 或云原生服务这样的分布式框架将任务并行化，以避免瓶颈。ETL 还通过在存储前对敏感数据进行匿名化（例如，屏蔽信用卡号）来确保合规性。如果没有 ETL，原始数据将保持零散且容易出错，使得可靠分析无法进行。通过预先结构化和细化数据，ETL 使下游系统能够高效运行。