什么是ETL？

无抓取抓取浏览器可以为ETL工作流程的提取阶段提供呈现的公共网页数据。

ETL是一个数据集成过程，从源系统提取数据，将其转换为达成的格式，并将结果加载到目标系统中。目标通常是分析仓库，但ETL也可以提供给关系数据库、搜索索引、报告存储、模型特征集或操作应用程序。

AWS的ETL概述 围绕组合源数据和应用商业规则来界定过程，分析前的顺序是定义特征：主要目标接收转换的输出，而不是作为原始数据的第一个落点。

提取：使用上下文捕获源数据

提取从数据库、文件、API、事件系统、应用程序、文档或网页读取数据。可靠的提取不仅仅是复制值。它记录源身份、捕获时间、选择规则、权限和用于检测新数据或已更改数据的边界。这些细节决定后续运行是否能够解释为什么某个记录存在。

完整提取读取整个选定的数据集。增量提取读取自检查点以来的更改，使用时间戳、序列号、变更日志、版本字段或源特定光标。增量工作减少负载和延迟，但需要明确的规则来处理延迟更新、删除、时钟差异和检查点推进。光标应在对应的输出安全提交时移动。

对于公共网页来源，提取的工件可能是初始HTML、呈现的DOM、网络响应或从页面解析出的结构化对象。ETL作业应保留它捕获的表示形式。否则，客户端呈现的变化可能看起来像是业务数据的变化，即使源记录保持不变。

转换：应用数据合同

转换将源特定数据转换为目标所期望的模式和含义。常见操作包括类型转换、单位转换、字段重命名、标准化、去重、验证、掩蔽、过滤、连接、聚合和增强。每条规则应是确定性的、版本化的，并能够对代表性输入进行测试。

转换也是语义错误变得昂贵的地方。将文本值转换为数字很简单；决定税是否包含、时间戳是否表示事件时间或更新时间，或者两个标识符是否指代同一实体需要领域知识。转换规范应明确命名这些决定，而不是将其隐藏在代码中。

被拒绝的数据需要一个受控路径。违反必需字段或约束的记录应附上原因和来源参考而被隔离。默默丢弃它们会产生外观整洁但有解释空白的表格。强制每个值会产生外观完整但含义不明确的表格。

加载：安全发布数据

加载将转换的数据写入目标。追加加载添加新行。插入更新加载根据稳定键插入新记录并更新现有记录。替换加载发布完整快照。缓慢变化维度模式保留选定历史。正确的方法取决于消费者如何解释更新以及历史状态是否重要。

加载应避免暴露未完成的结果。暂存表、事务交换、版本化分区或原子清单可以让消费者在新数据通过检查之前，继续使用之前完整的数据集。作业应协调输入、转换、被拒绝和加载的计数，并在发布前验证键的唯一性和必需的分区。

微软的ETL指南 区分管道步骤和目标考虑。可转移的教训是，加载是一个发布边界：数据变成一个具有消费者、保留规则、访问控制和服务期望的产品。

ETL流程一览

ETL与通用数据管道

ETL指定处理顺序。通用数据管道涵盖更广泛的流程：工作如何开始，数据如何移动，临时状态的存放位置，质量的定义，依赖关系的协调以及如何为下游消费者提供服务。每个生产ETL作业都是管道的一部分，但并非每个管道在加载之前都进行转换。

这种区分帮助团队避免购买或构建“ETL工具”，并假设所有权、安全性、数据源、成本控制和语义定义现在自动存在。技术可以执行步骤；组织仍然需要定义数据产品及其操作协议。

批处理、微批处理和流式ETL

传统ETL通常是批量导向的：提取、转换和按计划发布一个有限的集合。微批处理缩短了时间间隔，同时保持运行边界。流式ETL将转换应用于持续事件，必须考虑事件时间、状态、重复和延迟到达。标签的重要性不如服务目标和正确性模型。

谷歌云的ETL解释 在相同的更广泛类别中讨论批处理和流式ETL。设计应该选择满足消费者需求的最简单的时间模型。持续处理增加了操作工作，并可能使重放变得复杂，因此应该遵循实际延迟要求。

ETL质量和可观察性

质量检查应涵盖模式、完整性、有效性、唯一性、一致性、时效性和分布。行计数可能揭示缺少的分区，但无法证明标识符是唯一的或金额使用正确的货币。测试应与消费者合同相关联，并应识别哪些记录失败。

可观察性将症状与运行、代码版本、源快照、转换规则和目标发布连接起来。有用的信号包括提取延迟、字段变更率、拒绝原因、源到目标的对账、加载持续时间、目标时效性和下游事件。警报应指向某个所有者和一个行动，而不是重复每个低级日志事件。

常见的ETL失败模式

• 不稳定的增量键。 时间戳或游标错过更新、提前推进或无法表示删除。
• 静默模式强制。 意外值被转换为null或文本，而没有可观察的合同违反。
• 重复加载。 重复的输入创建额外的业务行，因为目标缺乏稳定的键和幂等写入。
• 部分发布。 消费者在只有某些分区或实体被替换时查询一个表。
• 隐藏的业务逻辑。 关键含义存在于无法被领域所有者审查的未记录表达式中。
• 没有原始证据。 一个已更正的转换无法重放，因为原始源文件和捕获上下文被丢弃。

公共Web数据的ETL

基于Web的ETL以合法、范围明确的获取计划开始。提取阶段仅捕获出于声明目的所需的公共字段，并记录URL、时间、地区和表示。转换阶段解析记录、规范化单位、验证标识符，并将缺失值与提取失败分开。加载阶段发布具有来源的稳定模式。

页面模板独立于其显示的事实而变化。将获取和解析版本分开，保留原始页面的样本，并监控缺失记录容器或字段覆盖突然变化等结构信号。这些控制措施在覆盖受信数据集之前识别出破损的提取器。

Scrapeless Scraping Browser 可以在需要JavaScript时向提取阶段提供已渲染的页面状态。ETL所有者仍然负责选择器、转换、数据最小化、验证和允许的下游使用。包括 Scrapeless定价 在每个计划刷新成本模型中。

ETL设计检查表

1. 定义消费者、决策、输出模式、时效性目标和所有者。
2. 记录源权限、选择、变更语义、标识符和预期数量。
3. 选择完整或增量提取，并测试更新、删除和延迟记录。
4. 版本转换规则并为无效记录提供隔离原因。
5. 故意选择附加、插入、快照或保留历史的加载行为。
6. 原子发布并对源、已转换、被拒绝和已加载状态进行对账。
7. 保留数据来源和原始证据足够久以进行审核和重新处理。
8. 测试模式漂移、重复输入、部分源和目标约束。

结论

ETL是将源数据转换为策划目标产品的提取-转换-加载顺序。强大的ETL以可追溯的获取开始，应用版本化的语义规则，发布完整的输出，并记录足够的证据以解释每个结果。对于网络输入，已渲染的状态和模板漂移成为一流的源关注，而不是隐藏在解析器内部的问题。