13、批处理和流式ETL及相关数据库技术解析

批处理和流式ETL及相关数据库技术解析

1. 批处理和流式ETL概述

ETL（Extract, Transform, Load）是将数据从一个或多个源复制到目标系统的通用过程，目标系统对数据的表示方式或上下文与源不同。批处理是指批量处理数据，通常按周期进行，也可手动触发；流式处理则是实时处理连续的数据流。

我们可以将批处理和流式处理类比为轮询和中断。批处理作业总是按定义的频率运行，无论是否有新事件需要处理；而流式作业在满足触发条件（通常是发布新事件）时运行。

例如，为客户生成月度账单（如PDF或CSV文件）就是批处理作业的一个用例。如果生成这些账单所需的数据每月仅在特定日期可用，那么批处理作业就特别合适。但如果生成这些定期文件的所有数据都在组织内部生成，我们可以考虑Kappa架构并实现流式作业，这样每月文件在当月结束后几乎立即可用，数据处理成本分散在整个月，并且每次处理少量数据的函数更容易调试。

常见的批处理工具包括Airflow和Luigi，常见的流式处理工具包括Kafka和Flink。Flume和Scribe是专门用于日志记录的流式处理工具，它们聚合来自许多服务器的实时日志数据。

2. 简单批处理ETL管道

2.1 实现方式

简单的批处理ETL管道可以使用crontab、两个SQL表和每个作业的脚本（即用脚本语言编写的程序）来实现。cron适用于小型非关键作业，且不需要并行处理，单台机器就足够。以下是两个示例SQL表：

CREATE TABLE cron_dag (
  id INT,         -- ID