ETL这个概念也很久了，但是真正的进入大家的视野估计还是由于大数据。由于从15年至今，其实整个大数据领域都处于做数据仓库，然后简单生成报表这个层面，ETL（ETL - Extract, Transform, Load），这个概念就必不可少了。由于，经常有人在群里问浪尖：什么是ETL？ETL做了什么事情？也经常有招聘信息里面包含ETL，那么今天在这里我就简单给大家聊聊ETL。
数据仓库中的ETL概述
企业中是需要定期的加载数据仓库，以达到促进业务分析的目的。为此，需要提取来自一个或多个操系统的数据并将其复制到数据仓库中。数据仓库环境面临的挑战是在许多系统上集成，重新排列和整合大量数据，从而为商业智能提供新的统一信息库。
从源系统中提取数据并将其引入数据仓库的过程通常称为ETL，即提取，转换和加载。请注意，ETL是指一个广泛的过程，而不是三个明确的步骤。首字母缩略词ETL可能太简单了，因为它省略了运输阶段，意味着该过程的每个其他阶段都是不同的。不过，整个过程被称为ETL。
ETL的方法和任务已为人所熟知多年，并不一定是数据仓库环境所独有的：各种各样的专有应用程序和数据库系统是任何企业的IT骨干。数据必须在应用程序或系统之间共享，试图整合它们，至少给两个应用程序有相同的数据视图。这种数据共享主要是通过类似于我们现在称之为ETL的机制来解决的。
数据仓库中的ETL基础知识
在ETL过程中会发生什么？以下任务是该流程中的主要操作。
数据提取(Extract)
在提取过程中，从许多不同的来源识别及提取所需的数据，数据源包括数据库系统和应用程序。很多时候，不可能直接识别感兴趣的特定数据子集，因此需要提取更多的数据，而相关数据的识别将在后面的步骤中完成。在此提取过程中可能会根据源数据的一下功能特性，进行一些转换操作。提取数据的大小从几百千字节到千兆字节，取决于源系统和业务情况。两次提取数据操作之间的时间跨度可以在几天/几小时到几分钟之间变化甚至接近实时。例如Web服务器日志文件在短时间内就可以有上百兆，而浪尖收集处理的数据集，则基本上是每秒几个GB。
数据传输(Transportation)
数据提取后，必须将其物理运输到目标系统或中间系统进行进一步处理。根据所选的交通方式，也可以在这个过程中进行一些转换。例如，可以夸网络在目标机器上执行SQL语句实现连接两列作为SELECT语句的一部分。
数据转换(Transformation)
该步骤主要是将提取的数据转换为需要的格式，以便于存入另一数据仓库。转换的过程中将使用一定的规则(业务强相关)或者lookup表或者和其它数据整合，浪尖在这里列出来几个常见的转换操作供大家参考：
• 应用业务规则（所谓的派生，例如计算新的度量和维度），
• 清理（例如，将NULL映射到0或“男”到“M”和“女”到“F”等）
• 过滤（例如，选择仅加载某些列），
• 将一列分成多列，反之亦然，
• 将来自多个来源的数据（例如，查找，合并）结合在一起，
• 转置行和列，
• 应用任何种类的简单或复杂的数据验证（例如，如果一行中的前3列是空的，则拒绝来自处理的行）
数据加载（load）
将数据存储于目标数据仓库(hbase，hive等)，以供数据分析使用。这就是ETL的终点。
ETL的工具
最常见的ETL工具就是kettle。但是这个资料比较少。
浪尖在企业中并没有用到这个工具，原因是数据抽取我们有自己的agent(常用的也有flume，sqoop应该也算一个)，然后传输用forward+kafka，转换操作我们可以spark代码，然后数据仓库hive或者hbase均可（看需求）。
商业的版的ETL工具很多，但是收费，即使不收费，什么东西都被工具实现了，我们作为精英程序员的价值就不存在了。
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