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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。
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。
本文将探讨ETL增量抽取的工作原理、应用场景以及实施策略，以及介绍如何利用现代数据集成工具进行高效实现。
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。
为了有效地管理和利用这些数据，企业往往需要依赖于ETL（抽取、转换、加载）工具。本文将深入探讨企业对ETL工具的需求，并解析ETL工具的原理，为读者提供更深层次的理解。
但对于ETL，身边不少和数据打交道的朋友仍然存在疑问，就比如: ETL包括哪些环节？有哪些好用的ETL工具可以提高工作效率？ 下面就来回答上述问题。
在文章《细说数据仓库常用ETL工具》中我们提到，传统ETL工具因其高度的工具化程度和易用性而备受青睐，但在处理大量数据时存在性能瓶颈。 新型ETL工具具有更大的处理能力和实时处理的支持。
虽然已经过去两三年了，ETL 领域的一些组件也都有了一些更新，但是整体来看设计的理念变化不是特别大（比如实时处理以前流行的是Spark Streaming，现在流行 Flink，而对于组件，本文也不会讲解它的一些使用教程
流数据管道：处理实时数据流，如实时分析应用程序产生的数据。 Lambda 架构：结合批处理和流处理的优势，同时处理历史数据和实时数据。
在增量抽取过程中，ETL工具会比较目标和源数据集之间的差异，并仅将新增和更改的记录加载到数据仓库中。
ETL实现方法 在实现ETL过程时，可以采用不同的工具和技术。以下是两种常见的ETL实现方法： 1. 手动编写代码：手动编写代码是最基本的ETL实现方法。
有没有免费好用的ETL工具推荐，我想把每日ftp上的csv文件导入到数据库中，求好的ETL工具推荐
fineBI的ETL问题
etl功能模块
FineBI实时方式性能影响
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