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ETL Pipeline开发指南
资料介绍
一、ETL概述
ETL（Extract-Transform-Load）是数据仓库建设中的核心流程，用于将分散在不同数据源的数据抽取、清洗转换并加载到目标数据存储中，为数据分析和决策支持提供统一的数据基础。其主要特点包括：
抽取（Extract）：从关系型数据库、文件系统、API接口等多种数据源提取原始数据
转换（Transform）：进行数据清洗、格式转换、数据合并、计算衍生指标等处理
加载（Load）：将处理后的数据加载到数据仓库、数据湖或其他目标存储系统
2. 数据流程设计
ETL流程通常遵循以下步骤：
数据抽取策略
全量抽取：适用于数据量小或首次加载场景
增量抽取：基于时间戳、自增ID或日志的增量提取
CDC（变更数据捕获）：捕获数据库变更日志实现实时同步
数据转换规则
数据清洗：处理缺失值、异常值、重复数据
格式转换：统一数据类型和格式标准
数据整合：多表关联、维度退化、指标计算
数据脱敏：对敏感信息进行加密或替换处理
数据加载方式
全量加载：清空目标表后加载全部数据
增量加载：仅加载新增或变更数据
合并加载：更新现有数据并插入新数据（Upsert）
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