像 CPU、内存和 I/O 这样的硬件组件直接影响 ETL (提取、转换、加载) 性能，它们决定了数据处理、移动和存储的速度。每个组件处理不同的瓶颈：CPU 处理计算，内存管理数据访问速度，而 I/O 决定了数据在系统之间流动的效率。平衡这些资源对于避免 ETL 管道中的性能瓶颈至关重要。
CPU 在转换任务中起着核心作用，这些任务通常涉及复杂的操作，如数据清洗、聚合或连接。更快的 CPU 和更多的核心允许并行处理任务，减少在计算密集型步骤上花费的时间。例如，将 JSON 文件转换为结构化格式可能需要解析大型嵌套对象——这是一项受益于多线程处理的任务。如果 CPU 功率不足，转换步骤就会变慢，从而在管道中产生积压。现代 ETL 工具通常利用并行处理框架 (例如，Spark)，这使得多核 CPU 对于扩展工作负载至关重要。
内存 (RAM) 影响可以在内存中处理多少数据，而无需依赖较慢的磁盘存储。加载到内存中的大型数据集能够实现更快的操作，如排序或连接表。例如，当两个数据集都适合放入 RAM 时，在查找操作中合并它们的速度会明显更快。内存不足会迫使系统使用基于磁盘的交换，从而引入延迟。像 Apache Spark 这样的工具通过将中间数据缓存在内存中来优化性能，但这需要足够的 RAM。如果内存受到限制，就会频繁发生磁盘溢出，从而降低性能。内存速度 (例如，DDR4 与 DDR5) 也会影响转换期间访问数据的速度。
I/O 性能——包括磁盘和网络——决定了从源读取数据 (提取) 和写入到目标 (加载) 的速度。缓慢的存储 (例如，HDD) 或高延迟的网络连接可能会成为整个过程的瓶颈。例如，通过拥塞的网络从传统数据库读取数据会减慢提取速度，而写入到慢速磁盘会延迟加载。使用 SSD、高速网络 (例如，10GbE) 或分布式存储 (例如，具有并行上传的云对象存储) 可以缓解 I/O 延迟。此外，I/O 争用——例如多个进程访问同一磁盘——会降低性能，因此建议为高吞吐量 ETL 作业使用隔离的存储路径或专用硬件。