1. ETL计算引擎定义
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. ETL计算引擎的功能和特性
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。
3. ETL 和 ELT 的区别
ELT流程则有所不同：
提取（Extract）：与ETL相同，从不同来源收集原始数据。
加载（Load）：将原始数据直接加载到目标数据库中，而不进行预处理。
转换（Transform）：在数据已经加载到目标数据库后，再进行数据的转换和处理。
ETL 和 ELT 的主要区别在于转换步骤是在数据加载前还是加载后进行。ETL适合于数据量较小、转换逻辑较为复杂的情况，而ELT则适合于数据量大、需要利用数据库的强大处理能力来处理数据的情况。随着大数据和云计算技术的发展，ELT因其能够更有效地处理大规模数据而变得越来越流行。
在选择ETL还是ELT时，需要考虑数据的规模、多样性、实时性需求以及目标数据库的处理能力。例如，对于需要大量数据转换和清洗的传统数据仓库，ETL可能是更好的选择。而对于需要快速加载数据并利用数据库的强大处理能力进行后续处理的大数据场景，ELT可能更为合适。
