在大数据处理的领域中，ETL和ELT是两个经常被数据工程师提到的工具，而有很多数据工程师对这两种工具的区别和使用和定位有一定的模糊，其实它们分别代表了两种不同的数据集成方法。尽管这两种方法看起来都是从源系统提取数据，转换数据，并加载到目标系统，但它们在实现这一过程中的方式和重点有所不同，我们需要详细了解他们工作原理和优缺点，以便在数据处理的不同场景选择合适的工具来进行数据管道的构建。

什么是ETL？

ETL，即“提取（Extract）”、“转换（Transform）”、“加载（Load）”，是一种经典的数据集成方法。在ETL中，数据首先从各种源系统（如数据库、文件、API等）中提取出来，然后在数据仓库或数据湖中进行一系列的转换和清洗操作，以消除数据中的错误、冗余和不一致，并按照业务需求对数据进行整合和格式化。最后，经过处理的数据被加载到目标系统中，以供进一步的分析和查询。

ETL过程的重点在于数据的清洗和整合。在这个过程中，可能需要使用各种数据清洗技术，如去重、填充缺失值、处理异常值、数据转换等，以确保数据的准确性和一致性。此外，由于ETL过程通常是在加载到数据仓库或数据湖中之前进行所以对ETL服务器的要求一般比较高，同时在数仓中也可以通过ETL流程来进行数据的分层处理。

ETL可以在数据清洗的过程中就进行数据的合并最后一次性输出宽表数据让BI直接输出结果，可以简化数据的转换过程，但是增加了ETL流程的复杂性。
 

ETL在数据集成领域更受欢迎，特别对于中小企业或者传统制造业由于数据量不大，而数据处理的复杂度又很高，这种情况下一般都适合于使用ETL工具。

一个典型的ETL流程图，很多情况下流程可能会更复杂

什么是ELT？

ELT，即“提取（Extract）”、“加载（Load）”、“转换（Transform）”，是近年来随着大数据技术的普及而兴起的一种数据集成方法。与ETL不同，ELT强调先将原始数据从源系统提取并加载到目标系统（如大数据平台），然后再进行数据的转换和处理。

ELT过程的重点在于数据的实时性和灵活性。由于数据首先被加载到目标系统中，因此可以更快地进行数据查询和分析，这对于需要实时响应的业务场景非常有用。此外，由于ELT过程中的数据转换是在目标系统中进行的，因此可以更加灵活地应对数据格式和结构的变化，以及进行更加复杂的数据处理操作。

ELT适于大数据量的情况下使用，一般在大型零售企业、互联网企业会使用ELT的技术，大数据量在ETL中直接进行处理的技术要求比较高，所以通过ELT的方式先把数据加载到数仓中，再通过数仓或者spark等的运算能力对数据进行运算和处理后得到结果数据。

ELT不适用于对复杂数据格式的清洗、转换任务，对于企业异构系统的复杂数据集成过程不是ELT所善长的。

ETL与ELT的比较

虽然ETL和ELT都是数据集成的方法，但它们在实现方式、应用场景和优劣势等方面存在明显的差异。

首先，从实现方式来看，ETL和ELT的主要区别在于数据转换和加载的顺序。ETL先转换后加载，而ELT则先加载后转换。这种顺序的差异导致了两者在数据处理效率和实时性方面的不同。ETL在流程中直接进行数据运算，而ELT则在数仓中进行运算。

其次，从应用场景来看，ETL通常适用于需要对数据进行深度清洗和整合的场景，如数据仓库建设、数据挖掘等。而ELT则更适用于需要实时响应和分析的场景，如大数据分析、实时流处理等。

最后，从优劣势来看，ETL的优势在于可以通过数据清洗和整合确保数据的准确性和一致性，但缺点是可能导致数据处理的延迟和实时性不足，同时过于复杂的数据处理步骤导至流程过于复杂。而ELT的优势在于可以更快地响应查询和分析需求，但缺点是需要更加复杂的数据处理技术和更高的硬件资源支持。

典型ETL及ELT工具

下面仅列出部分可以免费使用且使用企业数最多的ETL/ELT工具

工具	说明
DataX	是国内ELT的典型代表，开源免费，使用简单，传输速度快
ETLCloud	是国内ETL的典型代表，社区版免费，简单易用，功能强大
Kettle	是全球使用最广泛的ETL工具，安装简单，功能强大，但是使用比较复杂

总结

ETL和ELT是两种不同的数据集成方法，它们各有优劣，适用于不同的场景和需求。在实际应用中，需要根据具体的业务场景和需求选择合适的方法。同时，随着技术的不断发展和进步，ETL和ELT也可能会不断融合和创新，为数据处理和分析带来更多的可能性和机遇。