ETLT是一种结合了ETL和ELT的最佳特性的数据集成策略，既能够满足数据安全性和合规性的要求，又能够实现快速数据引入和业务逻辑的灵活性。它允许组织更好地管理和处理各种数据源，同时确保数据的质量和安全性。因此，ETLT在当今数据驱动的世界中变得越来越重要，尤其是对于那些需要处理敏感数据并保持灵活性的组织来说。...
随着大数据、数据湖、实时数仓、大规模模型等的兴起,数据集成架构从数据仓库时代的ETL,发展到大数据时代的ELT,再到目前的EtLT阶段。 无论你是大数据工程师还是数据领域的专业人士,基于数据集成领域的近期技术变化和未来趋势都至关重要。 ETL 架构 大多数数据领域的专家都熟悉ETL一词。在数据仓库的鼎盛时期,IBM DataSta...
作为EtLT架构当中EtL部分另一个代表Apache SeaTunnel则是从云、本地数据源多种EtL支持开始起步,逐步支持SaaS和Reverse ETL,逐步完善EtL的版图,可以看到SeaTunnel最新的Zeta计算引擎把复杂的Join,Groupby等复杂操作到交给最终的数据仓库端来实现,自己只完成归一化、标准化的动作以达到实时数据和批量数据一套代码和高效引擎...
正如James Densmore 在Data Pipelines Pocket Reference 2021中所总结的,EtLT 架构是一种现代且全球流行的数据处理框架。EtLT 的出现是为了响应现代数据基础设施的变革。 EtLT架构背景 现代数据基础设施具有以下特征,从而导致了EtLT架构的出现: 云、SaaS 和混合本地数据源 数据湖和实时数据仓库 新一代大数据联邦AI应用...
现代数据架构架构有如下特点 ,导致EtLT架构出现: 云、SaaS、本地混合复杂数据源 数据湖与实时数据仓库 新一代大数据联邦(Big Data Federation) AI应用大爆发 企业数据社群(Data Community)分裂 复杂数据源出现 现在全球企业运行当中,除了传统的软件、数据库之外,云和SaaS的出现将本已经很复杂的数据源情况更加复杂,于是...
EtLT架构产生的背景 现代数据架构架构有如下特点 ,导致EtLT架构出现: 云、SaaS、本地混合复杂数据源 数据湖与实时数据仓库 新一代大数据联邦(Big Data Federation) AI应用大爆发 企业数据社群(Data Community)分裂 复杂数据源出现 现在全球企业运行当中,除了传统的软件、数据库之外,云和SaaS的出现将本已经很复杂的数据...
项目管理ETLT,是一个涉及项目管理和数据集成的方法框架。 ETLT是Extract(提取)、Transform(转换)、Load(加载)的缩写,也被称为ELT(Extract、Load、Transform)。它是一种数据集成的方法论,用于将数据从源系统中提取出来,经过必要的转换处理后,再加载到目标系统中。 在项目管理中,ETLT方法可以应用于数据仓库、数据集市...
1 ETL 到 EtLT 架构演进 为让你更好地理解接下来的内容,我们先来介绍一下数仓从 ETL 到 EtLT 的架构演进。 回顾过去,我们会发现其实整个数仓在 1990 年到 2015 年都是 ETL 的架构,在这个架构下数据源主要是结构化数据,如MySQL、SQL、Server、Oracle、ERP、CRM 等。同时,数据仓库计算主要由 OLTP 时代的 Or...
简介:随着数据量的激增和数据处理需求的复杂性增加,传统的ELT(Extract, Load, Transform)数据处理架构已无法满足现代数据处理的需求。ETLT(Extract, Transform, Load)架构的兴起,以其灵活性和高效性,正逐渐成为现代数据处理架构的归宿。本文将探讨ETLT架构的优势、实践应用以及面临的挑战。
EtLT架构是现代数据处理架构的终点，从ETL到ELT，再到EtLT，数据处理技术经历了多次革新。当前，随着SaaS、混合云等架构的出现以及数据量级的激增，传统的ETL、ELT方式已经无法满足业务需求。EtLT架构应运而生，成为实时数据加载到数据湖和实时数据仓库的标准。在早期数据仓库时代，ETL架构占主导地位，但...