ETL，全称为“Extract-Transform-Load”，

ETL，全称为“Extract-Transform-Load”，即“抽取-转换-加载”，是数据仓库和数据集成领域中一种广泛使用的过程，旨在将数据从不同的源系统中抽取出来，经过转换处理以符合目标系统或数据仓库的需求，最后加载到目标存储系统中。ETL过程具体包括以下几个关键步骤：1. Extract（抽取）：此阶段涉及从数据源系统中读取数据，这些源可以是数据库、文件、APIs、日志文件、网页爬虫抓取的数据等。数据抽取可能包括全量抽取（全量加载）或增量抽取（仅获取自上次抽取以来发生变化的数据）。2. Transform（转换）：在这一阶段，数据会经过清洗、标准化、聚合、转换和格式化等处理，以适应目标系统或数据模型的需要。转换可能包括数据清洗（如去除无效或不一致性数据）、类型转换、数据规范化、计算衍生字段、数据脱敏处理等。3. Load（加载）：完成转换的数据随后被加载到目标系统中，这可以是数据仓库、数据湖、数据库、数据集市或者业务应用等。加载策略可以是全量加载（一次性替换目标数据）或增量加载（追加新数据到现有数据之上）。ETL过程不仅在传统的数据仓库建设中至关重要，也在现代数据平台如数据湖、大数据处理流程、云数据集成中扮演关键角色。随着技术发展，ETL过程也演变出多种变体，如ELT（Extract-Load-Transform，先加载后转换）、ELT（Extract-Transform-Load，实时转换并加载）等，以适应不同业务场景和性能需求。