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从ETL到ELT:大数据批处理架构的演进趋势
关键词:ETL、ELT、大数据批处理、数据堆栈、云原生、数据处理架构、数据工程
摘要:随着企业数据量呈指数级增长(2023年全球数据总量已突破100ZB),传统ETL(抽取-转换-加载)架构在处理大规模、多源异构数据时逐渐显现性能瓶颈。本文系统梳理ETL到ELT(抽取-加载-转换)的技术演进路径,深入解析两者的核心差异、技术原理及实用场景,结合数学模型与实战案例展现架构变迁的底层逻辑,并预测未来大数据批处理的发展趋势。
1. 配景介绍
1.1 目的和范围
本文聚焦大数据批处理范畴的架构演进,重点分析ETL与ELT的技术差异、演进动因及工程实践。覆盖从传统数据堆栈到云原生数据湖仓的技术链路,实用于数据工程师、架构师及企业数据决策者理解下一代数据处理架构的设计逻辑。
1.2 预期读者
- 数据工程师:需掌握新旧架构的实现细节与迁移方法;
- 技术架构师:需理解架构演进对企业数据平台设计的影响;
- 业务决策者:需评估差别架构对数据分析服从与成本的影响。
1.3 文档结构概述
本文从技术配景出发,依次解析ETL与ELT的核心概念(含流程图对比)、算法原理(附Python/Spark代码示例)、数学模型(复杂度分析)、实战案例(云平台实现)、应用场景(行业对比)、工具推荐及未来趋势,末了通过FAQ解答常见疑问。
1.4 术语表
1.4.1 核心术语界说
- ETL(Extract-Transform-Load):传统数据处理流程,先对抽取的数据举行清洗、转换,再加载至目的存储。
- ELT(Extract-Load-Transform):新型数据处理流程,先将原始数据加载至目的存储,再利用存储层的计算能力完成转换。
- 数据湖(Data Lake):存储原始、多格式数据的分布式系统(如AWS S3、HDFS)。
- 数据堆栈(Data Warehouse):面向分析的结构化数据存储系统(如Snowflake、BigQuery)。
- 湖仓一体(Lakehouse):融合数据湖与数据堆栈特性的新一代架构(如Databricks Lakehouse)。
1.4.2 相关概念表明
- 批处理(Batch Processing):对周期性生成的大规模数据举行离线处理(如逐日用户行为日志
)。
- 及时处理(Stream Processing):对及时数据流举行低延迟处理(如及时生意业务数据)。
- 计算存储分离(Compute-Storage Separation):计算资源与存储资源独立扩展的架构设计(云原生核心特性)。
1.4.3 缩略词列表
- OLTP:在线事务处理(On-Line Transaction Processing);
- OLAP:在线分析处理(On-Line Analytical Processing);
- DWH:数据堆栈(Data Warehouse);
- S3:简朴存储服务(Simple Storage Service,AWS)。
2. 核心概念与联系
2.1 ETL与ELT的界说与流程对比
ETL与ELT均为数据集成的核心流程,但核心步调的顺序与计算节点的选择存在本质差异(图1)。
2.1.1 ETL流程解析
ETL的核心逻辑是“先转换后加载”,流程如下:
- 抽取(Extract):从多个数据源(数据库、文件、API)获取原始数据;
- 转换(Transform):在独立计算节点(如ETL服务器)完成清洗(去重、补全)、标准化(格式同一)、聚合(汇总统计)等操作;
- 加载(Load):将处理后的数据写入目的存储(如数据堆栈)。
2.1.2 ELT流程解析
ELT的核心逻辑是“先加载后转换”,流程如下:
- 抽取(Extract):与ETL相同,获取原始数据;
- 加载(Load):将原始数据直接写入目的存储(如数据湖或云数据堆栈);
- 转换(Transform):利用目的存储的内置计算能力(如Snowflake的SQL引擎、Spark的分布式计算)完成转换。
- graph TD
- subgraph ETL流程
- A[抽取] --> B[转换]
- B --> C[加载]
- end
- subgraph ELT流程
- D[抽取] --> E[加载]
- E --> F[转换]
- end
- style A fill:#f9d,stroke:#333
- style D fill:#f9d,stroke:#333
- style B fill:#9cf,stroke:#333
- style E fill:#9cf,stroke:#333
- style C fill:#cff,stroke:#333
- style F fill:#cff,stroke:#333
- caption 图1:ETL与ELT流程对比
复制代码 2.2 关键差异点分析
维度ETLELT计算节点独立ETL服务器/应用层目的存储层(数据堆栈/数据湖)数据形态转换后结构化数据原始数据+转换后数据扩展性受限于ETL服务器性能依赖存储层的弹性计算能力机动性转换逻辑固定,修改成本高转换逻辑可动态调解(如SQL脚本)存储成本需存储原始数据+中心结果+最终数据仅需存储原始数据+最终数据(按需转换) 2.3 演进动因:大数据时代的挑衅
传统ETL在大数据场景下的范围性推动了向ELT的演进:
- 数据量激增:单批数据量从GB级增长至TB级,独立ETL服务器的计算能力无法线性扩展;
- 数据范例多样化:非结构化数据(如日志
、图片)占比超70%,传统转换逻辑难以处理;
- 及时性需求:业务需要更快的数据分析反馈(从T+1到小时级),ETL的“转换瓶颈”延优点理周期;
- 云原生遍及:云存储(如S3)与云数仓(如Snowflake)提供了弹性计算能力,低落了ELT的技术门槛。
3. 核默算法原理 & 具体操作步调
3.1 ETL的典型转换算法
ETL的转换阶段需处理数据清洗、标准化、聚合等任务,以下是Python实现的典型示例:
3.1.1 数据清洗(去重与缺失值处理)
- import pandas as pd
- def etl_transform(raw_data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
- # 步骤1:去重(基于用户ID和时间戳)
- cleaned_data = raw_data.drop_duplicates(subset=['user_id', 'timestamp'])
-
- # 步骤2:处理缺失值(用中位数填充年龄字段)
- cleaned_data['age'] = cleaned_data['age'].fillna(cleaned_data['age'].median())
-
- # 步骤3:标准化(将日期字符串转为datetime类型)
- cleaned_data['event_time'] = pd.to_datetime(cleaned_data['event_time'])
-
- # 步骤4:聚合(按用户ID统计当日事件数)
- aggregated_data = cleaned_data.groupby('user_id')['event_id'].count().reset_index()
- aggregated_data.rename(columns={'event_id': 'daily_events'}, inplace=True)
-
- return aggregated_data
- # 示例调用
- raw_data = pd.read_csv('raw_events.csv')
- transformed_data = etl_transform(raw_data)
- transformed_data.to_sql('user_events', con=engine, if_exists='replace')
复制代码 3.1.2 关键算法解析
- 去重算法:基于subset字段的哈希表去重,时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n)(n为数据行数);
- 缺失值填充:中位数填充保持数据分布,实用于偏态分布的数值型字段;
- 日期标准化:正则表达式匹配+时间戳转换,需处理多格式输入(如YYYY-MM-DD与MM/DD/YYYY);
- 聚合统计:基于分组哈希表的计数操作,时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n)(Spark的groupBy底层实现类似)。
3.2 ELT的转换实现:以Spark SQL为例
ELT的转换逻辑通常在数据存储层完成,以下是Spark SQL实现的ELT流程示例(假设原始数据已加载至S3):
3.2.1 原始数据加载与转换
- from pyspark.sql import SparkSession
- # 初始化Spark会话(连接云存储)
- spark = SparkSession.builder \
- .appName("ELT_Example") \
- .config("spark.sql.sources.partitionOverwriteMode", "dynamic") \
- .getOrCreate()
- # 步骤1:加载原始数据(S3存储的Parquet格式)
- raw_events = spark.read.parquet("s3a://my-bucket/raw_events/")
- # 步骤2:转换逻辑(Spark SQL直接操作DataFrame)
- transformed_events = raw_events \
- .dropDuplicates(["user_id", "timestamp"]) \
- .withColumn("age",
- F.when(F.col("age").isNull(), F.expr("percentile(age, 0.5) over()"))
- .otherwise(F.col("age"))) \
- .withColumn("event_time", F.to_timestamp("event_time")) \
- .groupBy("user_id") \
- .agg(F.count("event_id").alias("daily_events"))
- # 步骤3:写入数据仓库(Snowflake)
- transformed_events.write \
- .format("snowflake") \
- .option("sfURL", "account.region.snowflakecomputing.com") \
- .option("sfUser", "admin") \
- .option("sfPassword", "password") \
- .option("sfDatabase", "ANALYTICS") \
- .option("sfSchema", "PUBLIC") \
- .option("dbtable", "USER_EVENTS") \
- .mode("overwrite") \
- .save()
复制代码 3.2.2 关键差异点
- 计算节点:转换逻辑在Spark集群(或云数仓内置的计算引擎)实行,而非独立ETL服务器;
- 数据流动:原始数据直接写入存储层(S3),转换过程通过SQL/Spark操作存储层数据;
- 弹性扩展:Spark集群可根据数据量动态调解节点数(云平台自动扩缩容),避免ETL服务器的性能瓶颈。
4. 数学模型和公式 & 具体讲解 & 举例阐明
4.1 ETL的时间复杂度模型
假设ETL处理n条数据,转换阶段包含k个子操作(如清洗、标准化、聚合),每个子操作的时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n),则总时间复杂度为:
T E T L = T e x t r a c t + k ⋅ T t r a n s f o r m + T l o a d T_{ETL} = T_{extract} + k \cdot T_{transform} + T_{load} TETL=Textract+k⋅Ttransform+Tload
此中:
- T e x t r a c t T_{extract} Textract:抽取时间(与数据源IO性能相关,假设为 O ( n ) O(n) O(n));
- T t r a n s f o r m T_{transform} Ttransform:单步转换时间(假设为 O ( n ) O(n) O(n));
- T l o a d T_{load} Tload:加载时间(与目的存储IO性能相关,假设为 O ( n ) O(n) O(n))。
示例:处理100万条数据,k=3(清洗+标准化+聚合),则 T E T L ≈ 5 ⋅ O ( n ) T_{ETL} \approx 5 \cdot O(n) TETL≈5⋅O(n)(假设各阶段时间系数相同)。
4.2 ELT的时间复杂度模型
ELT的转换阶段利用存储层的并行计算能力(如Spark的分布式计算),假设将数据分别为m个分区,每个分区的处理时间为 O ( n / m ) O(n/m) O(n/m),则总时间复杂度为:
T E L T = T e x t r a c t + T l o a d + T t r a n s f o r m p a r a l l e l T_{ELT} = T_{extract} + T_{load} + T_{transform}^{parallel} TELT=Textract+Tload+Ttransformparallel
此中:
- T t r a n s f o r m p a r a l l e l = O ( n / m ) + O ( m ) T_{transform}^{parallel} = O(n/m) + O(m) Ttransformparallel=O(n/m)+O(m)(并行处理时间+结果归并时间);
- 当 m ≈ n m \approx n m≈n(充分并行), T t r a n s f o r m p a r a l l e l ≈ O ( 1 ) + O ( n 1 / 2 ) T_{transform}^{parallel} \approx O(1) + O(n^{1/2}) Ttransformparallel≈O(1)+O(n1/2)(接近线性加速)。
示例:同样处理100万条数据,m=1000(1000个分区),则 T t r a n s f o r m p a r a l l e l ≈ O ( 1000 ) + O ( 1000 ) = O ( 2000 ) T_{transform}^{parallel} \approx O(1000) + O(1000) = O(2000) Ttransformparallel≈O(1000)+O(1000)=O(2000),显著低于ETL的 3 ⋅ O ( 1 e 6 ) 3 \cdot O(1e6) 3⋅O(1e6)。
4.3 存储成本对比模型
ETL需存储原始数据(S_raw)、中心转换数据(S_mid)、最终数据(S_final),总存储成本为:
C E T L = ( S r a w + S m i d + S f i n a l ) ⋅ C s t o r a g e C_{ETL} = (S_{raw} + S_{mid} + S_{final}) \cdot C_{storage} CETL=(Sraw+Smid+Sfinal)⋅Cstorage
ELT仅需存储原始数据(S_raw)和最终数据(S_final)(转换过程不产生中心存储),总存储成本为:
C E L T = ( S r a w + S f i n a l ) ⋅ C s t o r a g e C_{ELT} = (S_{raw} + S_{final}) \cdot C_{storage} CELT=(Sraw+Sfinal)⋅Cstorage
示例:假设S_raw=1TB,S_mid=0.5TB,S_final=0.2TB,存储单价 C s t o r a g e = 0.1 美元 / G B / 月 C_{storage}=0.1美元/GB/月 Cstorage=0.1美元/GB/月,则:
- C E T L = ( 1000 + 500 + 200 ) × 0.1 = 170 美元 / 月 C_{ETL} = (1000 + 500 + 200) \times 0.1 = 170美元/月 CETL=(1000+500+200)×0.1=170美元/月;
- C E L T = ( 1000 + 200 ) × 0.1 = 120 美元 / 月 C_{ELT} = (1000 + 200) \times 0.1 = 120美元/月 CELT=(1000+200)×0.1=120美元/月(节省29.4%)。
5. 项目实战:代码实际案例和具体表明阐明
5.1 开发环境搭建(以AWS云平台为例)
5.1.1 工具链选择
- 数据源:RDS MySQL(业务数据库)、S3(日志
文件);
- 抽取工具:AWS Glue(无服务器ETL/ELT服务);
- 存储层:S3(原始数据)+ Snowflake(分析数据);
- 转换引擎:Spark(通过Glue内置的Spark集群);
- 调度工具:AWS Step Functions(工作流调度)。
5.1.2 环境设置步调
- 创建S3存储桶:用于存储原始数据(路径:s3://my-bucket/raw/)和转换后数据(s3://my-bucket/transformed/);
- 设置Snowflake毗连:在Glue中添加Snowflake JDBC驱动,并设置毗连参数(URL、用户名、密码);
- 设置Glue爬虫(Crawler):自动发现S3中的数据模式(Schema),生成元数据到AWS Glue数据目次;
- 创建Step Functions工作流:界说“抽取→加载→转换→验证”的实行顺序,设置重试策略。
5.2 源代码具体实现和代码解读(ELT流程)
以下是AWS Glue PySpark脚本实现的ELT流程,核心逻辑为将RDS MySQL的用户行为数据抽取到S3,再转换后加载至Snowflake。
5.2.1 步调1:抽取与加载原始数据
- import sys
- from awsglue.transforms import *
- from awsglue.utils import getResolvedOptions
- from pyspark.context import SparkContext
- from awsglue.context import GlueContext
- from awsglue.job import Job
- from awsglue.dynamicframe import DynamicFrame
- # 初始化Glue上下文
- args = getResolvedOptions(sys.argv, ["JOB_NAME"])
- sc = SparkContext()
- glueContext = GlueContext(sc)
- spark = glueContext.spark_session
- job = Job(glueContext)
- job.init(args["JOB_NAME"], args)
- # 步骤1:从RDS MySQL抽取数据
- mysql_dyf = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
- connection_type="mysql",
- connection_options={
- "url": "jdbc:mysql://my-rds-instance:3306/mydb",
- "user": "admin",
- "password": "password",
- "dbtable": "user_events",
- "connectionName": "mysql_connection"
- }
- )
- # 步骤2:将原始数据加载至S3(Parquet格式,按日期分区)
- glueContext.write_dynamic_frame.from_options(
- frame=mysql_dyf,
- connection_type="s3",
- format="parquet",
- connection_options={
- "path": "s3://my-bucket/raw/user_events/",
- "partitionKeys": ["event_date"]
- }
- )
复制代码 5.2.2 步调2:转换与加载至Snowflake
- # 步骤3:从S3读取原始数据(使用Glue数据目录元数据)
- raw_events = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(
- database="my_catalog",
- table_name="user_events_raw"
- ).toDF() # 转换为Spark DataFrame
- # 步骤4:执行转换逻辑(去重、填充缺失值、聚合)
- transformed_events = raw_events \
- .dropDuplicates(["user_id", "event_time"]) \
- .withColumn("age", F.coalesce(F.col("age"), F.lit(28))) # 假设默认年龄为28(实际需计算中位数) \
- .groupBy("user_id", "event_date") \
- .agg(
- F.count("event_id").alias("daily_events"),
- F.max("event_time").alias("last_event_time")
- )
- # 步骤5:将转换后的数据写入Snowflake
- snowflake_options = {
- "sfURL": "account.region.snowflakecomputing.com",
- "sfUser": "admin",
- "sfPassword": "password",
- "sfDatabase": "ANALYTICS",
- "sfSchema": "PUBLIC",
- "sfWarehouse": "COMPUTE_WH"
- }
- # 将DataFrame转换为Glue DynamicFrame并写入
- transformed_dyf = DynamicFrame.fromDF(transformed_events, glueContext, "transformed_dyf")
- glueContext.write_dynamic_frame.from_options(
- frame=transformed_dyf,
- connection_type="net.snowflake.spark.snowflake",
- connection_options=snowflake_options,
- format="snowflake"
- )
- job.commit()
复制代码 5.3 代码解读与分析
- 抽取优化:使用Glue的JDBC毗连器实现高效数据抽取,支持增量抽取(通过jobBookmark参数);
- 存储格式:原始数据存储为Parquet(列式存储,压缩率高,支持谓词下推);
- 转换逻辑:利用Spark的分布式计算能力,将转换任务并行化(分区数由S3文件数量自动确定);
- 加载优化:Snowflake毗连器支持批量写入(Bulk Copy),提升大数据量下的加载速度。
6. 实际应用场景
6.1 传统ETL的实用场景
- 小数据量、高结构化场景:如企业ERP系统的财务数据(逐日数据量<1GB,字段固定);
- 严格合规要求:金融行业需在转换阶段完成脱敏(如身份证号打码),避免原始数据泄露;
- 遗留系统集成:旧有数据堆栈(如Oracle DW)不支持弹性计算,ETL服务器是唯一转换节点。
6.2 ELT的典型应用场景
- 大数据量、多源异构场景:电商平台的用户行为数据(包含日志、埋点、生意业务记录,单日数据量>100GB);
- 敏捷数据分析:数据分析师需自助探索原始数据(如检察未清洗的用户搜索词),ELT保留原始数据便于回溯;
- 云原生架构:企业已迁移至AWS/Azure云平台,利用S3+Snowflake的“存储+计算”分离架构,ELT可充分利用云服务的弹性能力;
- 数据湖构建:ELT将原始数据直接存入数据湖(如S3),支持呆板学习训练(需原始特征)和多场景分析(BI、数据科学)。
6.3 行业案例对比
行业数据特征传统ETL痛点ELT优势电商海量用户行为数据(TB级)ETL服务器处理超时分布式计算加速转换金融多源异构数据(生意业务+日志)转换逻辑复杂,修改成本高SQL脚本机动调解转换规则制造设备传感器数据(及时+历史)存储成本高(原始+中心数据)仅存原始数据,低落存储成本 7. 工具和资源推荐
7.1 学习资源推荐
7.1.1 书籍推荐
- 《数据堆栈工具箱(第3版)》(Ralph Kimball):讲解数据堆栈设计与ETL实践;
- 《云原生数据工程》(Jules S. Damji等):ELT与云原生架构的深度结合;
- 《Spark快速大数据分析》(Holden Karau等):掌握ELT转换的核心引擎(Spark)。
7.1.2 在线课程
- Coursera《Big Data Specialization》(加州大学圣地亚哥分校):涵盖ETL到ELT的演进;
- AWS Training《Data Engineering on AWS》:实战云平台ELT开发(Glue+Snowflake);
- Databricks Academy《Lakehouse Fundamentals》:学习湖仓一体架构下的ELT实践。
7.1.3 技术博客和网站
- Towards Data Science:定期发布ELT最佳实践文章;
- Snowflake Blog:云数仓视角的ELT技术解析;
- Databricks Blog:湖仓一体与ELT的融合方案。
7.2 开发工具框架推荐
7.2.1 IDE和编辑器
- VS Code:支持PySpark、SQL语法高亮,集成AWS Glue插件;
- DataGrip:JetBrains的数据库客户端,适合编写和调试ELT的SQL转换脚本;
- Jupyter Notebook:交互式开发环境,便于验证转换逻辑(如Spark DataFrame操作)。
7.2.2 调试和性能分析工具
- AWS CloudWatch:监控
Glue作业的运行状态(实行时间、内存使用);
- Spark Web UI:检察任务实行DAG、分区分布、Shuffle数据量;
- Snowflake Query History:分析SQL转换语句的实行操持(如扫描的数据量、计算耗时)。
7.2.3 相关框架和库
- dbt(Data Build Tool):ELT转换的SQL脚本开发框架,支持版本控制与文档生成;
- Fivetran:无代码ELT工具,自动抽取SAAS数据源(如Salesforce、Shopify)到数据堆栈;
- Apache Airflow:工作流调度工具,可与Glue、dbt集成实现复杂ELT流程编排。
7.3 相关论文著作推荐
7.3.1 经典论文
- 《Data Cube: A Relational Aggregation Operator Generalizing Group-By, Cross-Tab, and Sub-Totals》(Gray等):奠定OLAP与数据聚合的理论底子;
- 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》(Dean等):分布式计算的核心论文,ELT的并行转换逻辑基于此。
7.3.2 最新研究结果
- 《Lakehouse: A New Generation of Open Platforms That Unify Data Warehousing and Advanced Analytics》(Databricks,2020):湖仓一体架构下的ELT设计;
- 《Cloud Data Warehousing: An Architectural Perspective》(ACM SIGMOD,2022):云数仓的计算存储分离对ELT的影响。
7.3.3 应用案例分析
- 《Netflix Data Pipeline: From ETL to ELT》(Netflix技术博客):流媒体巨头的ELT迁移实践;
- 《Airbnb’s Data Platform Evolution》(Airbnb技术博客):从传统ETL到云原生ELT的架构升级。
8. 总结:未来发展趋势与挑衅
8.1 未来发展趋势
- 云原生ELT遍及:云平台(AWS、Azure、GCP)将提供更深度集成的ELT工具(如AWS Glue 4.0支持Serverless Spark 3.3),低落技术门槛;
- AI驱动的ELT:利用呆板学习自动生成转换规则(如辨认缺失值填充策略)、优化查询实行操持;
- 及时ELT鼓起:结合流处理(如Kafka)与批处理(如Spark Structured Streaming),实现“抽取-加载-转换”的及时化(分钟级延迟);
- 湖仓一体融合:数据湖(存储原始数据)与数据堆栈(存储转换数据)的界限含糊,ELT将支持跨湖仓的同一转换逻辑。
8.2 重要挑衅
- 数据安全与治理:原始数据直接存储在存储层(如S3),需加强访问控制(IAM策略)与数据脱敏(如动态数据屏蔽);
- 计算资源优化:ELT依赖存储层的计算能力,需平衡计算成本(如Snowflake的计算堆栈费用)与性能;
- 跨平台兼容性:多云环境(如混淆使用AWS和Azure)下,ELT工具需支持跨云数据流动与转换;
- 人才技能转型:数据工程师需从“ETL脚本开发”转向“ELT架构设计”,掌握SQL、Spark、云平台等新技能。
9. 附录:常见问题与解答
Q1:ELT是否会完全替代ETL?
A:不会。ETL在小数据量、高合规要求场景仍有优势(如金融行业的强制脱敏),ELT是大数据场景下的补充而非替代。两者将长期共存,企业需根据数据特征(量、范例、及时性)选择符合架构。
Q2:ELT对数据堆栈的要求是什么?
A:数据堆栈需具备强大的计算能力(支持并行SQL实行)、弹性扩展(按需增加计算节点)、与存储层的高效集成(如Snowflake直接查询S3数据)。云数仓(如Snowflake、BigQuery)自然满意这些要求。
Q3:怎样评估是否需要迁移至ELT?
A:可从以下指标判断:
- 单批数据量>10GB;
- 数据范例包含非结构化数据(如JSON、日志);
- 数据分析需求频繁变化(转换逻辑每月修改>2次);
- 现有ETL流程常因服务器性能不足导致超时。
Q4:ELT的转换逻辑怎样调试?
A:推荐使用dbt等工具,支持:
- 增量运行(仅调试最新数据);
- 单元测试(验证转换规则精确性);
- 文档自动生成(检察转换血缘)。
10. 扩展阅读 & 参考资料
- Kimball Group:The Data Warehouse ETL Lifecycle Toolkit
- AWS Documentation:AWS Glue ELT Best Practices
- Snowflake Blog:Why ELT is the Future of Data Integration
- Databricks:Lakehouse Architecture Whitepaper
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