ETL：抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）
在关系型数据模型的早期时代，数据通常是结构化的（structured）。
当数据从不同来源被提取出来后，通常会先被转换为所需的格式，再加载到目标位置（如数据库或数据仓库）。
这个过程就叫做：

ETL：Extract（抽取）、Transform（转换）、Load（加载）

即使在机器学习出现之前，ETL 在数据领域就已经非常流行了；
而今天，它在机器学习应用中仍然极为重要。

ETL 是指一种通用的数据处理方式，把原始数据加工成你想要的形状与格式。

1️⃣ 抽取（Extract）
从数据源中提取你所需要的数据。

数据可能来自多个来源，格式不统一；

有些数据可能是损坏的或格式不正确的；

在抽取阶段，你需要：

对数据进行校验（validate）；

对不合格的数据进行剔除（reject）；

甚至可能需要通知数据来源方修复这些问题。

因为这是整个流程的第一步，所以如果这一步做好了，可以为后续节省大量时间和精力。

2️⃣ 转换（Transform）
这是整个流程中最核心的步骤，大部分的数据处理工作都在这一步完成。

可能会包括以下操作：

从多个来源的表中连接（join）数据；

清洗（clean）数据；

统一字段格式/取值（例如：有的数据源用 "Male"/"Female"，有的用 "M"/"F"，还有的用 "1"/"2"）；

进行操作：转置、去重、排序、聚合、特征派生、新一轮校验等等。

3️⃣ 加载（Load）
决定如何、以及多频率地将处理后的数据加载到目标位置：

可以加载到文件、

或数据库、

或数据仓库（data warehouse）。

📌 虽然 ETL 的概念很简单，但它却是许多公司数据系统的核心架构基础。
书中图 2-9 展示了 ETL 流程的整体概况。

从 ETL 到 ELT：数据爆炸时代的转变
当互联网普及、硬件性能飞跃之后，数据采集变得容易，而数据量也随之极速增长。

不仅数据量变多了，数据的形态也发生了变化：

数据来源增加；

数据结构（schema）不断演化。

为了解决 schema 频繁变动的问题，有公司提出了一个新思路：

“我们干脆先把所有数据丢进一个**数据湖（data lake）**吧，
等用的时候再去读取原始数据加工。”

这种思路叫做：

ELT：Extract（抽取）→ Load（加载）→ Transform（转换）

ELT 的优势在于：

数据到达很快；

无需提前加工，就能先存储下来。

📉 但 ELT 并不完美
随着数据不断增长，ELT 也暴露出问题：

在庞大的原始数据中搜索目标数据会变得效率极低；

而随着公司转向云端运行应用，基础设施标准化，数据结构也逐渐趋于稳定；

将数据写入预定义 schema 变得更加可行。

🏗️ 新趋势：数据湖 + 数据仓库 = Data Lakehouse
企业在权衡：

存储结构化数据（高性能） vs

存储非结构化数据（高灵活性）

于是，出现了一种融合架构：

Lakehouse（湖仓一体）解决方案

比如：

✅ Databricks

✅ Snowflake

这类平台提供的功能既有数据湖的灵活性，又具备数据仓库的结构化管理能力。

如需我为你：

对比 ETL 与 ELT 在实际工程中的优劣；

展示 Spark 或 Airflow 构建的 ETL 流程示例；

推荐 Lakehouse 架构下的 ML 数据管道设计；