ETL技术设计规范方案(通用)
第3章 ETL技术
ETL过程描述
数据仓库的架构大体可以分为三部分：后台是数据存 储和计算引擎；前端是展示分析流程或分析结果的界面； 另一部分就是ETL。ETL就像是数据仓库和业务系统之间 的一座桥梁，它确保新的业务数据能源源不断进入数据仓 库，同时用户的分析和应用也能反应出最新的业务动态。 虽然ETL在数据仓库架构的三部分中技术含量并不算高， 但其涉及到大量的业务逻辑和异构环境，因此在一般的数 据仓库项目中ETL部分往往是牵扯精力最多，也是最耗费 时间的一环。如果从整体角度来看，ETL主要作用在于其 屏蔽了复杂的业务逻辑从而为各种基于数据仓库的分析和 应用提供了统一的数据接口，这正是构建数据仓库的重要 目的。
数据仓库与数据挖掘技术
第3章 ETL技术
信息科学与工程学院
内容
ETL相关概念 ETL过程建模 ETL增量抽取机制 ETL过程数据质量控制 ETL并行处理技术 小结
将原来业务系统的数据经过抽取、转换、加载到数 据仓库所在的中心存储库的过程称为ETL (Extraction, Transformation and Loading)过程，制 定这个过程的策略称之为ETL策略，而完成ETL过 程的工具则是ETL工具。相对于数据仓库中的表而 言，业务系统数据库中的表称为源表，业务系统数 据库称为源数据库，数据仓库中所有的数据都来自 于业务系统数据库。在打造一个数据仓库的过程中， ETL的实施是一项繁琐、冗长而艰巨的任务，因为 它关系到数据仓库中数据的质量问题，如果导入的 数据漏洞百出，对决策者来说无疑是个噩耗。 ETL过程是搭建“数据仓库”时最重要的和最易误 解的步骤之一。
3.1.3 数据清洗
数据仓库的外部数据源所提供的数据内容并不完美，存在着 “脏数据”，即数据有空缺、噪声等缺陷，而且在数据仓库的各 数据源之间，其内容也存在着不一致的现象。为了控制这些“脏 数据”对数据仓库分析结果的影响程度，必须采取各种有效的措 施，对其进行处理，这一处理过程称为“数据清洗”（Data Cleaning）。对于任何数据仓库而言，数据清洗过程都是必不可 少的。 不同类型的“脏数据”，清洗处理的方法是不同的。对于数 据空缺，可以采用忽略元组、用一个全局常量填充空缺值、用属 性的平均值填充空缺值、使用与给定元组同类的所有样本的平均 值填充空缺值、使用最可能的值填充空缺值、使用像Bayesian公 式或判定树这样的基于推断的方法；对于噪声数据，可以用分箱 或聚类等方法处理；而对于不一致的数据，则必须依据数据仓库 所应用领域的特点，使用特定的方法加以解决。
《大数据ETL》课程标准精选全文
精选全文完整版（可编辑修改）《大数据ETL》课程标准一、课程名称大数据ETL。
二、适用专业大数据技术专业。
三、课程学时与学分72学时，4学分。
四、课程性质本课程是大数据技术专业的一门专业核心课程，是从事数据采集工程师、ETL工程师、数据仓库工程师等岗位必须学习的课程，将为后续学习《大数据集群运维监控》、《大数据集群运行问题排查、调优》、《数据仓库建设》等课程奠定基础。
本课程开设在第8学期，学习该课程之前需具备一定的SQL编程、数据采集、数据处理、数据分析能力，《互联网数据采集》、《大数据组件安装部署》、《数据清洗与预处理》是该课程的前导课程。
本课程学习的知识和技能可以为第9、10学期考取大数据分析与应用X证书（初级）、华为HCIA-Big Data大数据认证证书做知识和技能准备。
五、课程目标通过本课程的学习，能完成医疗数据中台数据汇总任务、商务机构交易数据汇总任务、汽车制造行业供应链数据汇总任务、传统生产系统数字化转型数据仓库数据建设任务、能源行业数字化转型数据仓库数据建设任务，达到以下具体目标：（一）素养目标1.培养学生的政治思维、政治洞察力与政治敏感性，培养学生的社会主义核心价值观、爱国主义情操。
（培养规格1）2.能够熟练掌握与本专业从事职业活动相关的国家法律、行业规定，掌握信息数据安全、网络安全防护、质量管理等相关知识与技能，了解大数据、网络信息等产业文化，遵守职业道德准则和行为规范，具备社会责任感和担当精神。
（培养规格2）3.具备大数据思维，具备较强的逻辑思维能力。
（培养规格5）4.关心国内外科技发展趋势，具备使用大数据技术服务于社会的意识，具备良好的自我管理能力，拥有较为清晰的职业与人生目标以及较好的职业生涯规划能力。
（培养规格4）5.具备自学能力，能适应大数据行业的不断变革发展，具备解决实际问题、持续学习的能力，能从事实际的数据采集工作，具有较强的规划观念、精益求精意识。
（培养规格5）（二）知识目标1.掌握不同类型的数据库接口操作方法。
数据仓库中的ETL技术
数据仓库中的ETL技术数据仓库已经成为当今企业和组织在数据管理和决策支持方面的重要基础设施。
通过将分散的、杂乱的和不一致的数据汇集到一个统一的、结构化的数据集合中，数据仓库可以提供一种综合的数据视图，为企业管理层和分析师提供决策支持。
在构建和维护数据仓库时，ETL（Extract, Transform, Load）技术扮演着重要的角色。
ETL技术是指从源系统中提取数据，并对数据进行转换和加载到目标数据仓库中的一系列过程。
下面将逐一介绍ETL技术的三个主要步骤。
首先，ETL过程的第一步是数据提取（Extract）。
数据可以来自各种不同的源系统，如关系数据库、平面文件、Web服务等。
数据提取可以根据需求使用不同的方法，如增量提取和全量提取。
增量提取仅提取自上次提取以来发生更改或新增的数据，而全量提取则完全提取源系统中的所有数据。
可靠的数据提取策略既需要保证数据的准确性，又需要保证提取过程的效率。
第二，ETL过程的第二个步骤是数据转换（Transform）。
数据从源系统中提取出来可能存在许多问题，如数据格式不一致、数据类型错误等。
在数据转换阶段，数据会经过清洗（Cleansing）、校验（Validation）、转换（Transformation）等一系列操作。
清洗操作可以删除无效的、冗余的或者重复的数据。
校验可以确保数据的完整性，包括必填字段、有效性验证等。
转换操作可以将数据从源系统的模型转换为目标数据仓库的模型，如将关系数据库的表结构映射为星型模型或雪花模型。
数据转换是ETL过程中最为重要的一步，它确保了数据在目标数据仓库中的一致性和准确性。
最后，ETL过程的最后一步是数据加载（Load）。
在这一步骤中，数据会按照目标数据仓库的模型被加载到仓库中。
根据加载方式的不同，可以将数据加载为全量加载或增量加载。
全量加载是指将所有数据一次性加载到仓库中，而增量加载是指只将自上次加载以来更改或新增的数据加载到仓库中。
etl 技术方案
ETL 技术方案引言ETL（Extract Transform Load）技术是在数据仓库和商业智能领域中广泛使用的一种数据集成和处理技术。
它主要用于从多个数据源中提取数据，对数据进行转换和清洗，最后将数据加载到目标数据仓库中。
本文将介绍一个基本的 ETL 技术方案，以帮助解决数据集成和数据处理的问题。
技术方案数据提取（Extract）数据提取阶段涉及从数据源中获取所需数据的过程。
这些数据源可以是各种异构的系统，包括关系型数据库、日志文件、API 接口、第三方数据服务等。
在进行数据提取时，可以采用以下方法：•批量提取：定期按照一定的时间间隔，通过批量作业的方式提取数据。
•增量提取：根据数据源的变动情况，仅提取最新的增量数据。
•实时提取：通过监听数据源的变动，实时获取数据。
数据提取的方式可以根据实际需求进行选择。
一般而言，批量提取和增量提取是最常见的方法。
数据提取完成后，将数据存储为中间文件或者直接加载到转换阶段。
数据转换（Transform）数据转换是将从数据源中提取的数据进行清洗、整合、格式化等处理的阶段。
在数据转换阶段，可以执行以下任务：•数据清洗：去除重复数据、处理缺失值、规范化数据格式等。
•数据整合：把来自不同数据源的数据整合到一个一致的数据模型中。
•数据变换：根据业务需求对数据进行加工转换，例如计算指标、拆分字段等。
•数据筛选：根据一定的过滤条件，筛选出需要的数据。
数据转换一般使用 ETL 工具进行，例如 Apache Spark、Talend、Informatica 等。
这些工具提供了丰富的转换函数和图形化界面，便于开发人员进行快速开发。
转换阶段的数据处理逻辑可以通过编程语言（如 SQL、Python、Scala 等）进行编写。
数据加载（Load）数据加载是将转换后的数据加载到目标数据仓库中的阶段。
目标数据仓库可以是关系型数据库、NoSQL 数据库、云存储等。
数据加载的方式可以分为以下两类：•全量加载：将所有转换后的数据一次性加载到目标数据仓库中。
数据处理与ETL技术
数据处理与ETL技术数据处理是指对原始数据进行整理、清洗、转换和计算的过程，以便能够更好地进行分析和应用。
而ETL技术（Extract、Transform、Load）则是一种用于从不同数据源中提取数据、转换数据格式以及将数据加载到目标系统的一种处理方法。
本文将介绍数据处理的基本概念、ETL技术的原理和应用场景，并探讨其对企业决策和业务发展的重要性。
一、数据处理的基本概念数据处理是指将原始数据转化为有用信息的过程，通过对数据的整理和清洗，提高数据的质量和准确性，并将数据转换成适合分析和应用的形式。
数据处理的过程包括数据的提取、转换和加载等环节，其中ETL技术起着关键的作用。
二、ETL技术的原理1. 数据提取（Data Extraction）：ETL技术通过连接各种数据源，如数据库、文件等，将需要的数据提取出来。
数据提取可以通过SQL查询、文件读取等方式进行。
2. 数据转换（Data Transformation）：在数据提取之后，需要对数据进行转换，使其符合目标系统的要求。
数据转换可以包括数据清洗、数据合并、数据计算、数据格式转换等操作。
3. 数据加载（Data Loading）：数据转换完成后，将数据加载到目标系统中，使之能够被业务系统和分析工具所使用。
数据加载可以分为全量加载和增量加载两种方式，根据需求选择合适的加载方式。
三、ETL技术的应用场景ETL技术在企业的数据处理和分析中具有广泛的应用场景，以下列举几个典型的应用场景：1. 数据仓库建设：ETL技术可以用于从不同的数据源中将数据提取、转换和加载到数据仓库中，满足企业对数据集成和决策分析的需求。
2. 数据清洗和预处理：企业内部的数据通常存在一定的不完整和不准确性，ETL技术可以帮助企业进行数据清洗和预处理，提高数据质量和准确性。
3. 数据迁移和同步：当企业需要将数据从一个系统迁移到另一个系统时，ETL技术可以帮助实现数据的迁移和同步，确保数据的完整性和一致性。
ETL设计开发规范文档
ETL设计开发规范⽂档ETL设计说明书错误！未找到引⽤源。
⽬录1.概述 (5)2.ETL开发策略 (7)3.ETL系统架构设计 (8)3.1ETL整体框架 (8)3.2ETL系统逻辑架构 (8)3.2.1ETL系统的备份和恢复 (9)4.ETL应⽤框架设计 (10)4.1ETL应⽤架构逻辑图 (10)4.2ETL模式 (11)4.3数据抽取(Extract)和数据变换(Convert) (11) 4.3.1数据抽取（Extract） (11)4.3.2数据变换（Convert） (11)4.3.3数据分割（Split） (12)4.4数据转换(Transform) (12)4.4.1字段合并与拆分 (12)4.4.2赋缺省值 (12)4.4.3数据排序（Sort） (12)4.4.4数据翻译(Lookup) (12)4.4.5数据合并(Merge) (12)4.4.6数据聚合(Aggregate) (13)4.4.7⽂件⽐较(File Compare) (13)4.4.8其他复杂计算 (13)4.5数据加载(Load) (13)4.5.1Pre-Load (13)4.5.2Load (13)4.5.3Post-Load (14)4.6ETL进程和进程调度 (14)4.7管理功能（Management Interface） (14)4.8初始数据、历史数据和⽇常数据ETL (15)5.开发规范 (16)5.1中间⽂件 (16)5.2临时⽂件 (16)5.3BAPI参数⽂件 (17)5.4ETL程序 (17)5.4.1DataStage Project命名 (17)5.4.2DataStage中Job命名 (17)5.4.3DataStage中Stage命名 (18)5.4.4DataStage中Link命名 (19)5.4.5DataStage中Routine命名 (19)5.4.6DataStage产⽣的Abap程序命名 (19) 5.4.7DataStage中Table Definition命名 (20) 5.4.8Store procedure程序命名 (21)5.5Reject⽂件 (21)5.6系统⽇志 (21)5.7ODBC (22)5.8版本控制 (22)5.8.1ABAP程序及BAPI程序 (22)5.8.2DataStage Job及Routine (22)5.8.3Store Procedure程序 (22)5.8.4⽂档 (22)5.9ETL Job开发⽅法规范 (23)5.9.1TableDefinition的使⽤原则 (23)5.9.2Extract Job的开发原则 (23)5.9.3CS Job的开发原则 (24)5.9.4Load Job的开发原则 (24)5.9.5Gc和Ge Job的开发原则 (25)5.9.6关于存储过程及BAPI (26)6.系统环境 (27)6.1开发、测试和运⾏环境规划 (27)6.2⽂件⽬录 (27)6.3DataStage Manager⽬录层级规划 (28)7.ETL应⽤设计 (30)7.1应⽤模块架构 (30)7.1.1DataStage Server (30)7.1.2DataBase Server (31)7.2ETL Job设计 (31)7.2.1Schedule Job (31)7.2.2Dependence Job (36)7.2.3Maintance Job (36)7.2.4Group Job (38)7.2.5Component Job (40)7.3ETL环境参数 (42)7.3.1JobParams.cfg⽂件格式 (42)7.3.2参数说明 (42)7.4公共Routine设计 (43)7.4.1Transform Routine (43)7.4.2Before/After SubRoutine (47)7.5初始ETL程序 (48)8.ETL开发流程及管理 (49)8.1开发环境准备 (49)8.2开发步骤 (49)8.2.1⽇常数据加载： (49)8.2.2初始数据加载： (49)8.2.3历史数据加载： (49)8.3⾓⾊及责任 (50)9.ETL质量控制及错误处理 (52)9.1ETL质量控制主要实现⼿段 (52)9.2拒绝⽂件及拒绝处理策略 (52)9.3已⼊库源数据发⽣错误的应对策略 (52)附录I.ETL Mapping⽂件⽂档模板 (54)附录II.ETL Data Flow⽂档模板 (55)附录III.ETL Job Dependency⽂档模板 (56)1. 概述ETL系统的核⼼功能就是按照本设计说明书的架构，将数据由数据源系统加载到数据仓库中。
ETL技术设计规范方案通用
范文典范学习指导ETL技术规第1章 . ETL 设计规ETL设计规主要应用于 ETL编码的先期工作。
因为 ETL全过程是面向数据的，主要工作为数据的抽取（ Extract ）、变换（ Transform ）、装载（ Loading ），正确界定所波及到的数据围和应当应用的变换逻辑关于后续的编码工作特别重要，这些数据关系确实定，我们称之为Mapping（数据映照）。
正确立义数据映照关系是ETL成功实行的前提，一个完美的 Mapping 应当包含以下几个部分：源数据集属性此部分应当详尽描绘数据源的有关属性，包含：实体名称——含数据根源名称（ DSN）、全部者等信息；字段名称——英文名称；字段简述——中文名称，如为参数信息应当有有关取值解说，如性别字段（1：男； 2：女； 0：不详）种类——字段种类，含长度和精度信息；非空属性——字段能否能够为空；目标数据集属性此部分应当详尽描绘目标数据集的有关属性，包含：实体名称——含数据根源名称（ DSN）、全部者等信息；字段名称——英文名称，建议依据字段含义来命名，而不是简单用拼音来定义字段（此部分由负责设计数据集的人员控制）；字段简述——中文名称，关于保存字段应当给出默认值；种类——字段种类，含长度和精度信息；非空属性——字段能否能够为空；1.3 ETL规则主要描绘 ETL 各个环节的变换规则，包含：数据源过滤规则——描绘从源数据集获得数据过程中过滤掉记录的规则；关系规则——当源数据集为多个时，描绘互相之间的关系关系；列变换规则——描绘源数据集到目标数据集的字段间的变换规则；此规则特别重要，要清楚描绘字段间的逻辑关系，包含业务逻辑；目标数据集更新规则——描绘目标数据集的更新策略，包含更新体制和更新频度，如“每天全量更新” 、“每周增量更新”等；ETL作业列表——因为 ETL所开发的作业之间包含必定的业务逻辑和编码逻辑，所以调动过程中应依据必定的逻辑次序，此部分主要用来明确调动的次序，包含：作业名称——实现 Mapping 的作业名称，包含该作业功能描绘；调动次序——用序号或许是流程图模式描绘作业的调动次序，需要综合考虑业务逻辑、编码逻辑以及系统资源等多方面状况，在保证业务逻辑和编码逻辑的基础上，经过控制调动，最大限度地合理利用系统资源；参数列表——列举每个作业中所使用的参数，不一样作业中的同样参数最好使用同样的名称，便于调动时进行控制。
ETL设计实现
ETL设计实现ETL（Extract, Transform, Load）是一种数据仓库建设过程中常用的数据集成技术。
它的主要目标是从多个不同的数据源中抽取数据，经过一系列的转换操作之后，将数据加载到数据仓库中，以便进行数据分析和报告生成。
在ETL设计实现中，首先需要明确的是数据源和目标数据仓库，同时要了解数据源的结构和格式，以便进行后续的抽取和转换操作。
接下来，可以根据具体需求来设计ETL流程，并选择合适的工具和技术来实现。
ETL的设计实现主要包括以下几个步骤：1. 数据抽取（Extract）：这是ETL过程的第一步，主要是从数据源中抽取需要的数据。
数据源可以是数据库、文件、Web服务等各种数据存储系统。
在抽取数据时，通常需要考虑数据源的连接、查询条件、字段选择等因素。
2. 数据转换（Transform）：在数据抽取之后，需要对数据进行一系列的转换操作，以便满足目标数据仓库的需求。
数据转换可以包括数据清洗、数据整合、数据规范化、数据格式转换等。
在这一步中，可以使用一些ETL工具或编程语言来实现数据转换操作。
3. 数据加载（Load）：数据加载是ETL过程的最后一步，即将转换后的数据加载到目标数据仓库中。
数据加载可以分为全量加载和增量加载两种方式。
全量加载是将所有转换后的数据一次性加载到目标数据仓库中，而增量加载是只将增量数据加载到目标数据仓库中，以提高数据加载效率。
在ETL设计实现过程中，还需要考虑以下几个方面：1.数据质量：在数据转换过程中，需要考虑数据的质量问题。
常见的数据质量问题包括缺失值、重复值、格式错误等。
可以通过数据清洗、数据验证等方式来提高数据质量。
2.并发和性能：在大规模数据加载情况下，需要考虑并发和性能问题。
可以采用多线程或分布式计算等方式来提高ETL的性能，并减少数据加载的时间。
3.错误处理与日志记录：在ETL过程中，可能会出现各种错误，如数据源连接错误、数据转换错误等。
需要对这些错误进行及时处理，并记录错误信息以便后续排查和修复。
企业大数据应用平台ETL系统运维实施技术方案
ETL系统主要用于 将不同来源、不同 格式的数据整合到 一个统一的数据仓 库中
ETL系统可以帮助 企业更好地管理和 分析数据，提高决 策效率
ETL系统可以分为 实时ETL和批量ETL 两种类型，分别适 用于不同的应用场 景
ETL系统作用
数据集成：将不同来源、格式的数据整合到一个统一的平台中 数据清洗：对数据进行清洗、去噪、转换等操作，保证数据的质量和一致性 数据转换：将数据转换为适合分析、挖掘和展示的格式 数据加载：将处理后的数据加载到目标数据库或数据仓库中，供后续分析、挖掘和展示使用
ETL系统工作原理
E TL 系 统 ： E x tr act 、 Tr ansfor m 、 Load的缩 写， 意为 抽取 、转 换、 加载
工作流程：从数据源抽取数据，进行数据清洗、转换、整合，最后加载到目标数据库或数据仓 库中
主要功能：数据抽取、数据转换、数据加载、任务调度、监控和日志管理等
应用场景：数据仓库建设、数据分析、数据挖掘等领域
数据抽取：从各种数据源中 提取数据
数据转换：将数据转换为目 标系统的数据格式和结构
数据加载：将转换后的数据 加载到目标系统中
数据验证：验证数据的准确 性、完整性和一致性
数据加载技术
数据源： 包括数据 库、文件、 网络等
数据抽取： 从数据源 中提取所 需数据
数据转换： 将抽取的 数据转换 为目标格 式
性
数据清洗的方 法：包括缺失 值处理、异常 值处理、数据
归一化等
数据清洗的工 具：可以使用 Python、R、 SQL等编程语 言进行数据清
洗
数据清洗的步 骤：包括数据 采集、数据清 洗、数据转换、
数据加载等
数据转换技术
ETL开发流程详细设计
ETL开发流程详细设计ETL（Extract, Transform, Load）是一种数据集成的技术，用于从不同的数据源提取数据，进行转换和加载到目标系统。
ETL开发流程的详细设计是为了确保ETL过程能够顺利进行，并保证数据的完整性和准确性。
以下是一个1200字以上的ETL开发流程详细设计的示例：3.数据转换：在数据转换阶段，需要对提取的数据进行转换和清洗。
数据转换包括数据整合、字段重命名、数据类型转换、数据格式化等。
此外，在此阶段还可以应用一些数据处理规则，如数据筛选、数据合并和数据分割等。
在此阶段，还需要考虑到数据转换的目标和规则，并确保转换的结果能够满足业务需求。
4.数据加载：在数据加载阶段，需要将经过转换的数据加载到目标系统中。
数据加载可以采用插入、更新或追加的方式进行。
在此阶段，需要考虑到目标系统的数据结构和数据规则，并确保能够正确地加载数据。
此外，还需要考虑到数据的完整性和一致性，并设计适当的错误处理机制。
5.数据验证和测试：在数据加载完成后，需要进行数据验证和测试。
数据验证包括对数据的完整性、准确性和一致性的验证。
数据测试包括对数据加载过程和规则的测试。
在此阶段，需要编写相应的测试脚本和样本数据，并进行测试。
如果发现了问题或错误，需要及时进行修复和调整。
6.定时任务和监控：在ETL开发流程完成后，需要将ETL过程设置为定时任务，并进行监控。
定时任务包括定期执行ETL过程，并生成相应的日志和报告。
监控包括对ETL过程的监控和异常处理。
在此阶段，需要设计适当的定时任务和监控机制，并确保能够及时发现和解决问题。
7.文档编写和维护：在ETL开发流程完成后，需要编写相应的文档，并进行维护。
文档包括ETL的设计文档、数据字典、操作手册和维护记录等。
在此阶段，需要详细记录ETL开发过程和设计思路，并保持文档的更新和维护。
综上所述，ETL开发流程的详细设计包括需求分析和设计、数据提取、数据转换、数据加载、数据验证和测试、定时任务和监控、文档编写和维护等阶段。
ETL流程、数据流图及ETL过程解决方案
同构(Synchronous ) 同构
与异构模式类似，当ETL错误发生也可以采用相应手段来 修复数据。例如，倘若源数据库中保留了所有历史记录， ETL程序可以根据设定的时间区间修复上一次装载失败的 数据。前提是必须先删除上一次装载失败从而在目标库中 产生的垃圾数据，回滚(Roll back)，返回到上一次加载数 据前的状态。可以根据目标表的主键来确定装载过程中插 入或更新记录的策略，如果源记录的主键是新的，那么就 插入该记录；如果源记录的主键在目标数据库中已经存在 ，那么就用源记录更新目标记录。这样就可以避免多次重 复装载的情况发生。同时，适当调大装载的时间区段也不 会发生数据重复加载的情况。 直接拷贝(direct copy), 可以避免传送过程中的许多错误。 可以在源和目标库中运行Sum 和Count等聚合函数来对数 据质量进行校验。 与异步模式相比，查错过程比较复杂。源数据的不断变化 导致问题难以定位。很难判断问题究竟是由于抽取程序还 是由于源数据的变化引起的(上一次抽取的数据是什么?)。
– 数据拆分
• 按一定规则进行数据拆分
– – – –
行列互换 排序/修改序号 去除重复记录 数据验证：lookup，sum，count
实现方式
– 在ETL引擎中进行（SQL无法实现的） – 在数据库中进行（SQL可以实现）
ETL过程-数据加载
实现方式
时戳方式
优点
缺点
在业务表中统一添加字段作为时戳 源数据抽取相对简单清楚， 需要修改业务表中的数据结构， ，当OLTP系统更新修改业务数据时 速度快，适合数据的增量加 业务数据变动时工作量比较大， ，同时修改时戳字段值 载 相对风险较大 在OLTP系统中添加日志表，业务数 不需要修改业务表中的数据 业务系统中更新记录日志操作麻 据发生变化时，更新维护日志表内 结构。源数据抽取简单清楚 烦 容 ，速度快，适合数据的增量 加载
数据库设计中的ETL技术
数据库设计中的ETL技术随着信息技术的快速发展，数据管理和处理方面的需求也越来越高。
作为数据库设计中的重要组件，ETL成为了建立高效、稳定、可靠的数据管理系统的核心技术之一。
本文将从什么是ETL、ETL的原理和过程中具体的技术等方面分析并探讨ETL技术在数据库设计中的应用。
一、什么是ETLETL技术是指将数据从多个不同的数据来源（Extract）、经过转换（Transform）并载入到另一个数据仓库或目的地（Load）中的过程。
ETL可以同时完成数据抽取、清洗和转换等操作，使数据的来源提取出来，通过转型之后最终导入到数据仓库中，实现数据的整合和统一管理。
二、ETL的原理和过程ETL的原理比较简单，他把数据从源系统到目标系统，主要的过程包括三个步骤：抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。
1. 抽取（Extract）抽取主要包括源系统的连接和数据的抽选。
因此，要完成抽取，就必须清楚源的结构和格式。
数据抽取采用最少的方式来减小抽取数据所需的时间和资源消耗。
此外，数据抽取还必须考虑如何处理不同格式和数据量的文件。
2. 转换（Transform）转换是ETL过程中最重要的部分，目的是为了适应目标结构或规则，同步源系统和目标系统的数据格式及数据质量要求。
例如，数据合并、数据清除、分解、规约、建立聚合表和创建索引等步骤。
转换同时也关注数据的一致性、有效性和可重复性。
3. 加载（Load）数据加载是将处理后的数据存储到目标系统中的过程。
在设计的时候，需要考虑各种目标系统的限制，例如目标系统可以是仅读取，只能写入，存储空间、访问限制等。
完成加载后，需要检查数据的准确性和完整性，并确保所有数据都成功装载到目标系统。
三、ETL技术在数据库设计中的应用ETL在数据库设计中有着重要的应用价值。
当我们需要在任意多个系统之间交流数据时，可以运用这一技术将源数据统一管理。
ETL技术的运用可以缩短数据管理和处理时间，通过转型实现流程的自动化，实现更大规模的数据处理，同时也可以有效的支持数据挖掘和知识发现等相关的工作。
数据迁移技术方案设计
数据迁移技术方案设计数据迁移是将数据从一个存储系统迁移到另一个存储系统的过程。
数据迁移技术方案设计包括以下内容：迁移目标、迁移方法、迁移任务、迁移计划、数据验证和监控。
1.迁移目标：在设计数据迁移技术方案之前，我们需要明确迁移的目标，例如迁移至云存储、迁移至新硬件设备或迁移至新版本的数据库等。
不同的目标可能需要不同的迁移方法和工具。
2.迁移方法：常见的数据迁移方法包括物理迁移、逻辑迁移和ETL迁移。
物理迁移是将原始数据文件直接从源存储系统复制到目标存储系统。
逻辑迁移是将源数据的逻辑表示复制到目标存储系统，而不必考虑底层的物理表示。
ETL（Extract, Transform, Load）迁移是将源数据抽取、转换和加载到目标存储系统。
物理迁移方法适用于文件系统和硬盘驱动器之间的数据迁移，而逻辑迁移方法适用于数据库之间的数据迁移。
ETL迁移方法常用于将数据从不同的数据库管理系统中进行转换和加载。
3.迁移任务：迁移任务是指将要迁移的数据集合。
在设计迁移任务时，需要考虑以下因素：-数据量：确定需要迁移的数据量，以便安排合适的迁移时间和资源。
-数据类型：确定需要迁移的数据类型，例如文本、图像、音频等。
-数据关联性：确定需要迁移的数据之间的关联性，以便安排合适的迁移顺序。
4.迁移计划：迁移计划是指将迁移任务划分为一系列具体的迁移步骤和时间表。
在设计迁移计划时，需要考虑以下因素：-迁移顺序：确定迁移任务的顺序，以最小化对业务运营的影响。
例如，优先迁移关键业务数据，后续再迁移非关键数据。
-迁移时间：根据迁移任务的数据量和复杂性，合理安排迁移时间，以避免对业务运营造成过多的影响。
-迁移资源：确定迁移所需的人力、硬件和软件资源，以确保迁移过程的顺利进行。
5.数据验证：迁移后的数据需要进行验证，以确保数据完整性和一致性。
在设计数据验证策略时，可以采用以下方法：-数据对比：比较源数据和目标数据之间的差异，以确保数据的一致性。
etl工艺技术
etl工艺技术ETL（Extract, Transform, Load）工艺技术是一种用于数据仓库建设的技术。
其主要功能是将各种不同格式和来源的数据抽取出来，经过转换处理后，加载到目标数据仓库中，以供数据分析、报表及其他决策支持需要使用的数据。
ETL工艺技术通常包括三个过程：数据抽取（Extract）、数据转换（Transform）和数据加载（Load）。
数据抽取（Extract）是指从不同来源获取数据的过程。
这些数据可以来自各种数据源，如数据库、文件、接口等。
数据抽取的目的是为了将这些数据收集到一个中央位置，以便进行后续的处理和分析。
数据转换（Transform）是指对抽取出来的数据进行加工和转换的过程。
这个过程包括数据清洗、数据集成、数据规范化、数据校验等。
数据清洗是指对数据进行去重、修正错误、填充缺失值等处理；数据集成是指将来自不同数据源的数据整合到一起；数据规范化是指将数据进行统一格式和编码；数据校验是指对数据进行验证、排除异常等处理。
数据加载（Load）是指将经过转换的数据加载到目标数据仓库中的过程。
这个过程包括数据存储和索引的设计。
数据加载的目标是将经过转换后的数据存储在一个可供分析和查询的数据仓库中，以支持企业的决策活动。
ETL工艺技术的优势主要体现在以下几个方面：1. 数据集成能力强：ETL技术可以将来自不同数据源和不同格式的数据进行整合，实现数据集成的目标。
2. 数据处理效率高：ETL工艺技术可以通过并行处理和优化算法，提高数据处理速度，缩短数据处理的时间。
3. 数据质量可靠：ETL技术在数据转换过程中可以进行数据清洗和校验，确保数据质量达到要求。
4. 数据安全性高：ETL技术可以通过数据加密和权限控制等手段，保证数据的安全性和机密性。
5. 数据历史追溯能力强：ETL技术可以对数据进行历史追溯，记录数据的变化过程和版本信息。
综上所述，ETL工艺技术是一种用于数据仓库建设的重要技术。
ETL技术设计规范方案
ETL技术设计规范方案一、数据源选择在设计ETL过程时，首先需要选择合适的数据源。
数据源可以包括数据库、文件、Web服务等。
在选择数据源时，需要考虑以下几个方面：1.数据源的可靠性和稳定性：选择稳定可靠的数据源，避免因数据源故障导致ETL过程中断或数据丢失。
2.数据源的格式和结构：数据源的格式和结构应符合ETL工具的要求，方便后续的数据抽取和转换。
二、数据抽取数据抽取是将数据从数据源中读取出来的过程。
在设计数据抽取过程时，需要考虑以下几个方面：1.抽取的范围和频率：确定每次抽取的数据量和抽取的频率，根据实际需求进行调整。
可以根据增量抽取或全量抽取的方式来设计数据抽取过程。
2. 数据抽取的方式：可以使用SQL查询、文件读取、Web服务调用等方式进行数据抽取。
选择合适的抽取方式可以提高抽取效率和减少对源系统的影响。
3.数据抽取的并发性：设计数据抽取过程时需要考虑并发性，避免对源系统造成过大的负载压力。
三、数据转换数据转换是将抽取的数据进行清洗、整理和处理的过程。
在设计数据转换过程时，需要考虑以下几个方面：1.数据清洗和处理：对抽取的数据进行清洗和处理，如去除重复数据、填补缺失值、格式转换等。
可以使用ETL工具提供的转换函数和操作来完成数据清洗和处理。
2.数据整理和合并：将抽取的数据进行整理和合并，生成目标数据集。
可以根据业务规则和需求进行数据整理和合并，并进行必要的数据转换。
四、数据加载数据加载是将转换后的数据加载到目标系统中的过程。
在设计数据加载过程时，需要考虑以下几个方面：1.加载目标系统：选择合适的目标系统，将转换后的数据加载到目标系统中。
目标系统可以是数据库、数据仓库、数据湖等。
2.加载方式：选择合适的加载方式，可以使用批量加载、增量加载等方式来加载数据。
根据数据量和性能需求来选择合适的加载方式。
五、错误处理在ETL过程中，可能会出现各种错误，如数据源错误、数据抽取错误、数据转换错误等。
在设计ETL过程时，需要考虑错误处理的方案，包括错误日志记录、错误重试、错误告警等。
ETL_调度系统技术方案说明书_V1.0
旗开得胜ETL 调度系统技术方案说明书V1.01-1银信博锐信息技术有限公司2010年7月26日1-11目录目录 (3)版本说明 (7)1. 前言 (8)1.1. 背景 (8)1.2. 目的 (8)1.3. 内容提要 (8)1.4. 读者 (8)1.5. 参考资料 (8)2. 系统需求分析 (9)2.1. 概述 (9)2.1.1. 需求分析的目标和任务 (9)2.1.2. 需求分析组织方式 (9)2.2. 系统现状 (9)2.3. 需求描述 (9)2.3.1. 接口需求 (9)2.3.2. 功能需求 (9)2.3.3. 性能需求 (10)2.3.4. 安全需求 (10)2.3.5. 其他需求 (10)2.4. 需求分析 (10)2.4.1. 功能需求分析 (10)2.4.2. 对技术架构的要求 (10)3. 总体设计 (11)1-13.2. 总体设计原则 (11)3.3. 总体架构设计 (11)3.3.1. 总体架构图 (11)3.3.2. 架构说明 (11)4. 系统模型设计 (12)4.1. 概述 (12)4.2. 调度周期表（ETL_CTL_CYC） (12)4.3. 调度参数表（ETL_CTL_PARA） (12)4.4. 作业流信息表（ETL_CTL_JOB_FLOW） (13)4.5. 作业依赖关系表（ETL_CTL_JOB_DEPD） (14)4.6. 作业流运行状态表（ETL_FLOW_RUN_STS） (15)4.7. 作业运行状态表(ETL_JOB_RUN_STS) (15)4.8. 作业运行日志表(ETL_LOG_RUN_LOG) (16)5. 系统详细设计 (17)5.1. 校验模块 (17)5.1.1. 概述 (17)5.1.2. 功能 (17)5.1.3. 实现 (17)5.2. 配置管理模块 (17)5.2.1. 概述 (17)5.2.2. 功能 (17)5.2.3. 实现 (17)5.3. 调度管理模块 (18)5.3.1. 概述 (18)1-15.3.3. 实现 (18)5.4. 日志管理模块 (18)5.4.1. 概述 (18)5.4.2. 功能 (18)5.4.3. 实现 (18)5.5. 作业主控模块 (19)5.5.1. 概述 (19)5.5.2. 功能 (19)5.5.3. 实现 (19)6. 系统建议配置 (20)7. 系统流程设计 (21)8. 实施方案 (22)8.1. 项目组织架构设计 (22)8.2. 项目实施计划 (22)8.3. 时间进度表 (22)8.4. 实施步骤 (22)8.5. 部署与测试 (23)1-12版本说明1-11.前言1.1.背景分析类系统维护的主要工作量在ETL调度处理，如果没有一个通用先进的ETL调度，在系统上线后，在这部分工作上将耗费大量的人力。
ETL技术设计规范方案
ETL技术设计规范方案ETL（Extract, Transform, Load）技术是一种用于将数据从源系统中提取、转换和加载到目标系统中的技术。
它在数据仓库和商业智能领域中起着至关重要的作用。
设计规范方案可以确保ETL过程的高质量和稳定性。
下面是一个关于ETL技术设计规范方案的示例，供参考。
一、概述二、需求分析在设计ETL技术规范方案之前，需要对当前系统的需求进行详细的分析。
主要包括以下方面的需求：1.数据提取要求：确定数据提取的周期、频率和方式，包括增量提取和全量提取。
2.数据转换要求：确定数据转换的规则和处理逻辑，包括数据清洗、数据修复、数据合并等。
3.数据加载要求：确定数据加载的目标系统和方式，包括批量加载和实时加载。
4.数据质量要求：确定数据质量的标准和监控方法，包括数据完整性、准确性和一致性的要求。
5.性能要求：确定ETL过程的性能指标，包括数据处理的速度、吞吐量和响应时间等。
三、技术选型在设计ETL技术规范方案之前，需要根据需求进行合适的技术选型。
主要包括以下方面的技术选型：1.数据提取技术：选择适合的数据提取工具或技术，例如OLAP、ETL 工具、API等。
2.数据转换技术：选择适合的数据转换工具或技术，例如ETL工具、脚本语言、数据集成平台等。
3.数据加载技术：选择适合的数据加载工具或技术，例如数据库、数据集成平台、消息队列等。
4.数据质量技术：选择适合的数据质量工具或技术，例如数据校验规则、数据清洗规则、数据验证工具等。
5.性能优化技术：选择适合的性能优化工具或技术，例如数据分区、索引优化、并行计算等。
四、架构设计在设计ETL技术规范方案之前，需要进行系统架构的设计。
主要包括以下方面的架构设计：1.数据流设计：定义数据的流向和处理逻辑，包括数据提取、数据转换和数据加载的流程。
2.并行处理设计：设计并行处理的机制，以提高ETL过程的效率和性能。
3.错误处理设计：设计错误处理的机制，包括错误日志记录、错误报警和错误重新处理等。
监测数据接入的技术方案
监测数据接入的技术方案随着信息化的快速发展，数据的价值日益凸显，越来越多的组织和企业开始重视数据的采集和监测。
在数据监测中，数据接入是一个至关重要的环节。
本文将介绍几种常见的数据接入技术方案。
一、ETL技术ETL（Extract, Transform, Load）技术是一种常见的数据接入技术方案。
它通过抽取数据源中的数据，进行数据转换和清洗，最后加载到目标系统中。
ETL技术具有高度灵活性和可扩展性，能够适应各种数据源和目标系统的需求。
同时，ETL技术还可以进行数据质量控制和数据集成，确保数据的准确性和一致性。
二、API接口API（Application Programming Interface）接口是一种常用的数据接入方式。
通过API接口，可以实现不同系统之间的数据交互和共享。
数据提供方可以通过定义API接口，将需要共享的数据暴露出来，供其他系统调用和获取。
API接口可以采用不同的协议和格式，如RESTful API、SOAP、JSON等。
API接口具有标准化和通用化的特点，方便不同系统之间的集成和交互。
三、数据抓取技术数据抓取技术是指通过网络爬虫等工具，从网络上的各种数据源中抓取数据。
数据抓取技术可以实现对公开数据源的监测和采集，如新闻网站、社交媒体、电子商务平台等。
通过数据抓取技术，可以获取大量的实时数据，并进行分析和挖掘。
需要注意的是，在进行数据抓取时需要遵守相关法律法规和网站的使用规则，确保数据的合法性和可靠性。
四、数据传输技术数据传输技术是指将数据从数据源传输到目标系统的技术方案。
常见的数据传输技术包括文件传输、消息队列和实时数据流。
文件传输是一种简单直接的数据传输方式，可以通过FTP、SFTP等协议实现。
消息队列是一种异步传输机制，可以实现高吞吐量的数据传输。
实时数据流是指数据以流的形式进行传输，可以实现实时性要求较高的数据处理和监测。
五、数据集成技术数据集成技术是指将来自不同数据源的数据进行整合和统一管理的技术方案。
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ETL技术规第1章.ETL设计规ETL设计规主要应用于ETL编码的前期工作。
由于ETL全过程是面向数据的，主要工作为数据的抽取（Extract ）、转换（Transform ）、装载（Loading），正确界定所涉及到的数据围和应当应用的转换逻辑对于后续的编码工作非常重要，这些数据关系的确定，我们称之为Mapping （数据映射）。
正确定义数据映射关系是ETL成功实施的前提，一个完善的Mapping应该包含以下几个部分：1.1源数据集属性此部分应该详细描述数据源的相关属性，包括：实体名称一一含数据来源名称（DSN、所有者等信息；字段名称--- 英文名称；字段简述--- 中文名称，如为参数信息应该有相关取值解释，如性别字段（1: 男；2:女；0:不详）类型一一字段类型，含长度和精度信息；非空属性一一字段是否可以为空；1.2目标数据集属性此部分应该详细描述目标数据集的相关属性，包括：实体名称一一含数据来源名称（DSN、所有者等信息；字段名称英文名称，建议根据字段含义来命名，而不是简单用拼音来定义字段（此部分由负责设计数据集的人员控制）；字段简述中文名称，对于保留字段应该给出默认值；类型一一字段类型，含长度和精度信息；非空属性一一字段是否可以为空；1.3 ETL规则主要描述ETL各个环节的转换规则，包括：数据源过滤规则——描述从源数据集获取数据过程中过滤掉记录的规则；关联规则——当源数据集为多个时，描述相互之间的关联关系；列转换规则一一描述源数据集到目标数据集的字段间的转换规则；此规则非常重要，要清晰描述字段间的逻辑关系，包括业务逻辑；目标数据集更新规则一一描述目标数据集的更新策略，包括更新机制和更新频度，如“每日全量更新”、“每周增量更新”等；ETL作业列表一一由于ETL所开发的作业之间包含一定的业务逻辑和编码逻辑，所以调度过程中应遵循一定的逻辑顺序，此部分主要用来明确调度的顺序，包括：作业名称实现Mapping的作业名称，包括该作业功能描述；调度顺序一一用序号或者是流程图模式描述作业的调度顺序，需要综合考虑业务逻辑、编码逻辑以及系统资源等多方面情况，在保证业务逻辑和编码逻辑的基础上，通过控制调度，最大限度地合理利用系统资源；参数列表——列举每个作业中所使用的参数，不同作业中的相同参数最好使用相同的名称，便于调度时进行控制。
第2章.ETL开发规ETL项目的开发往往是多人团队开发模式，由于周期较长，期间难免会出现开发人员交替现象。
无论是开发过程中的人员交替还是从开发到系统运营之间的转换，都需要良好的交接。
为保证项目开发各个时期的平稳过度及顺利交接，在开发过程中，应该遵循一定的开发规。
主要包括：命名规结构规代码封装规2.1命名规2.1.1作业命名规ETL是一个复杂的工作，数据仓库的建设一般会花费70%以上的工作量在ETL上面，而且这是一个细致活，任何一点小的错误都有可能造成后续工作的出错和失败；此外，数据仓库需要不断的更新维护，相应的ETL程序也需要进行相关的更新维护，所花费的成本也很大。
一个好的命名规，能够使ETL的程序更清晰易懂，很好地避免了开发过程中出错；同时更好的可读性，也极大地减低了ETL程序的更新维护成本。
作业命名规则：[JOBTYPE][DESCRIPTION][SEQNUM]JOBTYPE作业类型DESCRIPTIO N有效的描述信息SEQNUM乍业的编号。
由于一定的原因，有可能需要拆分作业数据多次加载数据，这个编号就可以区分加载。
如果一次加载可以成功的话这个编号就不需要了。
2.1.2作业部命名规对于作业部命名，应该遵循代码的可读性与可传递性原则，命名规则：[Function] [Descripti on]Function :表示用途，Ex:抽取，Create:创建，Ld:装载，Lookup:查找等Description :有意义的描述，比如数据库表名，文件名等。
2.1.3作业注释规ETL开发过程往往要经历一个较长时间段，为了便于团队开发和后期维护，除开发设计文档要齐全外，还应该在作业设计界面中适当加注释信息，主要包括作业功能说明、所属模块、开发时间、开发人员等信息。
2.2结构规2.2.1作业目录组织结构对于ETLPROJEC而言，我们需要划分清晰的目录结构，根据一定的规则将作业组织起来，这样无论是对ETL设计人员，运行人员，维护人员，都有很大的帮助。
目录结构划分遵循以下原则：1.体现作业的依赖关系。
2.体现作业功能。
3.独立放置二次开发作业。
222模块化结构ETL按照处理逻辑分为E阶段(Extract )、T阶段(Transformer )和L阶段(Loading )。
E、T、L阶段可能分处不同的服务器上，需要跨网络运行，他们之间的配置情况可能存在较大的差异，而多数ETL设计的处理机制是串行运行机制，基于数据行处理。
如果E、T、L的过程同时运行，那么整体的处理能力应该是三个环节中效率最低的那个环节的处理水平。
如果我们将三个环节的设计分开，实行模块化流程处理，即E环节、T环节、L 环节均设计成可独立运行的模块，那么在整个处理过程中，将可以最大限度发挥功效，不会因为串性处理机制而相互制约。
另外，模块化的流程设计，对于开发阶段的调试以及维护阶段的出错处理都提供了良好的辅助作用。
第3章.ETL维护规3.1日志检查3.1.1日志文件报告ETL提供日志监测和报告功能。
报告分汇总报告和详细报告。
汇总报告报告容：作业总数，WARNIN作业数，成功作业数，失败作业数，开始时间，结束时间等详细报告报告容：作业名称，开始时间，结束时间，运行状态等3.1.2作业状态排查在ETL管理控制台上，可点击进入查看作业更为详细的状态及出错信息，以便于维护更正。
3.2出错处理即使是经过严格测试的程序，在实际运行中仍然会因为种种原因而导致出错，根据ETL的处理逻辑，我们将错误分为以下三类：抽取错误：简称E (Extract、类错误转换错误：简称T (Transformer、类错误装载错误：简称L (Loading、类错误321 E类错误这类错误发生在数据抽取阶段。
诸如数据库连接故障、网络资源不足等原因都可以导致此类故障。
由于此类错误发生时，数据还处于原始状态，未发生转换，对目标数据集也未产生任何影响，理论上可以看做是ETL处理未开始，因此处理此类错误相对简单，只需要排除故障原因后重新运行ETL处理即可。
3.2.2T类错误这类错误发生在数据转换阶段。
引发原因较多，既有环境资源故障的可能，也有设计逻辑缺陷的可能。
此类错误发生在ETL的中间阶段，应根据实际故障原因进行处理。
对于环境资源故障所引发的错误，只需要排除故障原因，重新运行ETL的T (Transformer )阶段和L( Loading )阶段即可。
对于设计逻辑缺陷所引发的错误，处理相对复杂一一首先要定位错误并修正程序，同时要明确该错误是否涉及到数据源的抽取逻辑，如果未涉及到，则在修正逻辑后重新运行T( Transformer )阶段和L( Loading )阶段程序即可；若逻辑错误与数据源相关，则需要重新运行包括E( Extract )阶段在的整个ETL处理。
3.2.3L类错误这类错误发生在数据装载阶段，除环境资源故障原因外，最大可能性是需要装载到目标集的数据违反了目标数据集数据约束，如主键重复、非空字段出现空值、数据超长、类型不匹配等等。
因环境资源故障(网络故障等等)所引发的出错，处理简单，只需排除故障，将目标数据集恢复到装载前状态，重新运行L阶段的处理即可。
对于非环境资源所引发的问题，处理与T类错误类似：先定位原因，根据以往的经验，问题多数发生在T阶段，可能存在设计缺陷或者运行逻辑缺陷，需要对T部分的处理进行修正，并将目标数据集恢复到装载前状态，重新运行T阶段和L阶段的处理。
在上一章“设计规”里，我们强调了模块化的流程设计，将E阶段、T阶段、L阶段按流程分模块化设计，其实不仅仅是为了解决系统资源瓶颈问题，同时也是为了方便出错时进行处理。
在发生T类和L类错误时，由于各处理阶段设计相对独立，对于不同阶段的问题，只需要单独运行与该阶段相关的处理，而无须将所有处理过程都重新运行，大大减低重复运行的代价。
3.3备份、恢复与版本控制ETL系统的备份包括两个部分，即ETL运行环境备份及数据库的备份。
运行备份是指为保证如果运行的ETL系统崩溃时可以通过备份的ETL系统继续完成ETL的工作，为达到这个目的，应安装两台ETL环境，并建立相同的配置，其中一台处于运行状态，而另一台为待机状态。
每日在日常ETL完成后对运行环境的各文件进行备份，即将ETL的运行目录转储到外挂磁盘或外部存储介质。
而数据库的数据备份对于ETL非常重要，建议系统管理员每日做数据的完全备份，每天保留一个备份文件，建议至少保留7天。
ETL系统的恢复相应也包括两个部分，即运行恢复及数据恢复运行恢复是指当运行系统遇到严重故障如硬件故障、操作系统崩溃等无法及时修复时，启用备份的运行系统继续，通过将上一日备份的ETL环境恢复到待机系统，然后启动待机系统运行日常ETL。
数据库恢复通常两种情况下会用到，一种是数据库系统本身出了故障需要重新安装，这时需要将上一日备份的数据恢复到新的数据库环境中。
还有一种是数据加载过程中发现几天以前加载了某些有问题的数据，需要从之前某一天开始重新加载修正后的数据，这时需要将指定日的备份重新恢复到数据仓库中，然后顺序运行每日的日常ETL。
另外，开发过程中需要对所有ETL程序及文档进行相应的版本控制，跟踪开发过程中的修改，以保证开发版本的一致性及保持开发的连续性。