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在实际应用中，ETL实时同步可以用于以下场景： 数据仓库更新：当源数据发生变化时，需要将新的数据同步到数据仓库中，以确保数据仓库中的数据是最新的。
实时性要求：ETL架构适合于企业需要实时数据处理和分析，ETL可以定期执行转换过程，以保持数据的最新状态。ELT可能需要较长的时间来加载大量数据，并且转换在加载后才进行，无法实时地提供最新的数据。
ETL增量抽取通过识别和提取源系统中的新数据，并将其实时加载到数据仓库中，为企业数据同步和备份提供了有效的解决方案。
究其根源，有初期系统建设规范、数据实时同步技术限制、只能有部分支持数据实时同步等问题。 面对数据延迟T+1，我认为如果想做到数据的高时效，就要做到以下两点： 1. 数据的增量获取。 2.
适用数据量场景：ETL适用于大规模数据集成和离线处理；ELT适用于较小规模和实时处理。 处理性能：ETL在转换过程中使用独立的服务器和批处理作业；ELT取决于目标系统的计算和存储能力。
2.批量数据同步： 批量数据同步是指以批量的方式将数据从一个系统复制到另一个系统。 这种方法通常通过编写脚本或使用ETL（Extract,Transform,Load）工具来实现。
针对上述数据准备难题，帆软新推出了「FineDataLink」数据集成平台，从高效专业的数据准备角度出发，进行ETL实时同步，帮助企业处理出质量更高、更利于展示与分析的数据。
什么是ETL增量抽取 ETL增量抽取是一种数据处理技术，用于从源系统中抽取新数据并将其加载到数据仓库中，是企业进行数据同步和备份的重要手段。
实时数据同步是一种重要的数据管理技术。在当今信息时代，数据的管理和处理变得越来越重要。实时数据同步是指在不同系统之间实现数据同步和数据迁移的过程，确保数据的准确性、完整性和一致性。
常见的数据同步方式包括ETL实时同步和实时ETL工具，其中实时ETL工具又可以分为基于日志追踪和基于触发器两种。 针对不同的数据库系统，实现数据实时同步的方式也略有不同。
解决方案：使用数据转换技术，如ETL工具或自定义脚本，将源位置和目标位置之间的数据进行格式转换、编码转换和字段映射。
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