ETL（Extract, Transform, Load）计算引擎是用于执行 ETL 过程中数据转换阶段的关键组件之一。它负责处理从不同数据源抽取的数据，并根据预定义的转换规则进行数据的清洗、整合、计算和格式化等操作，最终将处理后的数据加载到目标系统（如数据库、数据仓库等）中。ETL计算引擎是ETL过程中的核心技术组件，通过其强大的数据处理能力和功能特性，可以实现从多源数据提取、转换到加载目标系统的全流程数据管理和处理。

ETL基础概念-过程

ETL处理分为五大模块，分别是：数据抽取、数据清洗、库内转换、规则检查、数据加载。各模块可灵活进行组合，形成ETL处理流程。

数据抽取

• 确定数据源，需要确定从哪些源系统进行数据抽取

• 定义数据接口，对每个源文件及系统的每个字段进行详细说明

• 确定数据抽取的方法：是主动抽取还是由源系统推送？是增量抽取还是全量抽取？是按照每日抽取还是按照每月抽取？

数据清洗与转换

• 数据清洗 主要将不完整数据、错误数据、重复数据进行处理
  

• 数据转换：空值处理、数据标准、数据拆分、数据验证、数据替换、数据关联

数据加载

将数据缓冲区的数据直接加载到数据库对应表中，如果是全量方式则采用LOAD方式，如果是增量则根据业务规则MERGE进数据库。

2.1 数据清洗和验证

对从源系统抽取的数据进行清洗，确保数据的准确性和一致性。这可能包括去除重复数据、处理缺失值、统一数据格式等操作。

2.2 数据转换

根据预定义的业务逻辑和转换规则，对数据进行转换和计算。例如，可以进行数据格式化、计算衍生字段、进行数学运算或逻辑运算等。

2.3 数据映射和重构

将来自不同数据源的数据映射到目标系统的数据模型中。这可能涉及到对数据结构进行重构，以适应目标系统的数据模式。

2.4 性能优化

处理大量数据时，ETL计算引擎需要具备高效的性能和处理能力，以确保数据转换和加载的速度和效率。

2.5 任务调度和监控

管理和监控ETL任务的执行，包括调度任务的执行时间、任务失败时的错误处理以及实时监控任务执行状态等功能。

2.6 容错和恢复能力

在处理过程中，ETL计算引擎需要具备容错机制，以应对突发情况或异常，确保数据处理的稳定性和完整性。

2.7 扩展性和灵活性

支持多种数据源和目标系统，以及灵活的配置选项和定制化需求，以满足不同业务场景下的数据处理要求。