摘要：随着大数据时代的到来，数据集成成为企业信息化建设的重要环节。本文将深入探讨ETL与ELT两种架构，分析它们在数据处理、性能、可扩展性等方面的差异，为企业数据集成提供技术指导。 一、引言 在大数据时代，企业需要从各种数据源中提取、转换和加载（ETL）数据，以支持业务决策和数据分析。传统的ETL架构已经无法满足现代企业对实时性、可扩展性和灵活性等方面的需求。因此，ELT架构逐渐崭露头角

如何基于 Flink CDC 快速构建 MySQL 到 Doris 的 Streaming ELT 作业，包含整库同步、表结构变更同步和分库分表同步的功能。 本教程的演示都将在 Flink CDC CLI 中进行，无需一行 Java/Scala 代码，也无需安装 IDE。 准备阶段 # 准备一台已经安装了 Docker 的 Linux 或者 MacOS 电脑。 准备 Flink Stan

最近有个朋友，有几十 PB 的异构数据，数据源包括 MySQL、DB2、Oracle、CSV、磁带机，等等，然后他需要把这些数据中的一些信息做关联整合，从这几十 PB 的数据中提取出若干业务字段到数据仓库，做统一分析。 数据载入 他让我推荐数据提取工具，我学习了一下，发现带 GUI 的开源工具里，AirByte 非常不错，界面大方，支持的 Connector 种类丰富。但是，当我深入研究下去发

每家公司都面临着诸多相互竞争的优先事项，数量之多，动辄数十，甚至可能达到数千。为了从海量的数据中筛选出有价值的见解，许多企业开始转向ETL或ELT流程，以组织并优化其数据资产。然而，随着SaaS产品的广泛应用，企业需处理的数据量呈爆炸式增长。全球公司对SaaS应用程序的依赖在过去的六年中已增长超过13倍，这无疑给数据处理带来了更大的挑战。 当企业需从平均110个应用程序中整合数据时，如何在E

1 ETL 和 ELT 中的“E”、“T”、“L”是什么？ “E”： extract（抽取）“T”： transform（转换）“L”： load（加载） 2 ETL 是什么？   ETL（Extract-Transform-Load），用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load） 至目的端的过程。 3 ELT 是什么？   ELT（Ex

ETL 和 ELT 有很多共同点，从本质上讲，每种集成方法都可以将数据从源端抽取到数据仓库中，两者的区别在于数据在哪里进行转换。 01 ETL ETL – 抽取、转换、加载 从不同的数据源抽取信息，将其转换为根据业务定义的格式，然后将其加载到其他数据库或数据仓库中。另一种 ETL 集成方法是反向 ETL，它将结构化数据从数据仓库中加载到业务数据库中，如我们常用数据仓库加工好的报表，推送到报表

一、 浅谈ETL、ELT ETL与ELT的概念 ETL (Extract, Transform, Load) 是一种数据集成过程，通常用于将数据从一个或多个源系统抽取出来，经过清洗、转换等处理后，加载到目标数据存储中。这种方法适用于需要对数据进行加工和整合后再加载到目标系统的场景，如数据仓库构建、商业智能报表制作等。 相比之下，ELT (Extract, Load, Transform)

数据导入 CREATE TABLE `test` (`id` varchar(10) NOT NULL,`件数` int(10) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT into test (id,件数)VALUES(1,99),(2,150),(3,201),(4,