从源头提取数据并将其转换为适用格式后，许多基本数据管道的最后一步是将其加载到目标存储系统。这个“加载”阶段使处理过的数据可用于其预定用途，无论是为仪表盘提供数据、为机器学习 (machine learning)模型提供输入，还是用于业务分析。可以将其比作将清洁整理好的食材放入厨房储藏室的正确容器中，以便烹饪。
数据去向何处？目标存储系统
数据的目的地很大程度上取决于其使用方式。常见的目标系统包括：
- 关系型数据库（例如 PostgreSQL、MySQL、SQL Server）： 常用于需要事务性访问或用于操作报告的结构化数据。数据被加载到具有特定列和数据类型的预定义表中。我们将在第 4 章中更详细地了解这些。
- 数据仓库（例如 BigQuery、Redshift、Snowflake）： 针对大量结构化和半结构化数据的分析查询进行优化。将数据加载到此处通常涉及将其放入专为快速查询和报告设计的表中，通常使用数据仓库服务提供的特定加载工具。第 2 章介绍了这些系统。
- 数据湖（例如 Amazon S3、Google Cloud Storage、Azure Data Lake Storage）： 这些系统以原始或处理后的格式存储数据，通常使用文件系统或对象存储。它们提供灵活性，将结构化、半结构化和非结构化数据一起存储。数据可能作为文件（如 CSV、JSON 或 Parquet）加载，无需事先严格的模式。第 2 章也提及了数据湖。
- NoSQL 数据库（例如 MongoDB、Cassandra）： 适用于涉及非结构化或半结构化数据、高写入量或灵活模式的特定应用场景。加载机制因数据库类型而异。
- 文件系统： 有时，输出可能只是写入本地或分布式文件系统的文件，可能供另一个系统后续处理。
目标系统的选择对加载过程的设计和执行有显著影响。
加载策略：全量加载 vs. 增量加载
如何将数据加载到目标系统是核心设计决策。两种主要策略是：
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全量加载（或批量加载）： 这涉及用新处理的数据完全覆盖目标中现有数据。可以想象每次都用新的联系人列表替换整个旧列表。
- 优点： 实现简单，确保加载后目标数据与源数据完全一致。
- 缺点： 对于大型数据集效率低下（耗费时间和资源），加载期间可能中断目标系统的访问，如果管理不当会丢失历史状态。
- 应用场景： 初始数据填充，小型数据集，整个数据集频繁变更的情况，或者目标表本身不需要历史精确性时。
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增量加载（或差量加载）： 该策略仅加载自上次管道运行以来发生变化的数据（新增记录或修改的现有记录）。这就像只在列表中添加新联系人或更新现有联系人。
- 优点： 对大型数据集效率高得多，减少加载时间和资源消耗，最大限度地减少对目标系统的影响。
- 缺点： 实现更复杂，需要可靠地识别源数据中的变化（例如，使用时间戳、版本号或变更数据捕获机制）。
- 应用场景： 大型数据集，频繁的管道运行，需要准实时更新的系统，在目标中保留历史数据。
Upsert（更新 + 插入）是一种重要的数据操作。它结合了更新和插入的功能，通过检查目标系统中是否存在特定记录来工作：如果记录存在，则更新现有数据；如果记录不存在，则插入新数据。此操作在系统间同步数据时尤其有效。
全量加载和增量加载策略在将已转换数据移至目标存储时的比较。
加载机制
数据的实际传输可以通过多种方法进行，具体取决于目标系统和数据量：
- 数据库加载工具： 大多数数据库和数据仓库提供优化的命令行工具或 SQL 命令（如
COPY FROM、BULK INSERT、LOAD DATA），设计用于从文件（例如 CSV、Parquet）高速加载数据。对于大量数据，这些通常是首选方法。
- SQL
INSERT 语句： 对于较小的数据量或逐行处理，可以生成标准 SQL INSERT 语句并对目标数据库执行。Upsert 操作通常使用数据库特定的命令，如 MERGE 或 INSERT ... ON CONFLICT DO UPDATE。
- API： 许多现代数据平台，尤其是基于云的平台，提供应用程序编程接口（API）用于程序化加载数据。您的管道脚本会与这些 API 交互以发送数据。
- 直接文件传输： 对于数据湖或文件系统，加载可能仅涉及将已转换文件（例如处理作业生成的 Parquet 文件）复制到目标存储中的正确位置（如 S3 存储桶或 HDFS 目录）。
加载阶段的重要考量
加载不仅仅是传输字节；有几个因素需要关注：
- 模式管理： 目标系统是否强制执行严格的模式（如关系型数据库）？管道必须确保正在加载的数据符合预期的结构和数据类型。不匹配可能导致加载失败。需要策略来处理模式演变（源或目标结构随时间变化）。数据湖通常采用“读时模式”，即在查询数据时应用结构，从而在加载过程中提供更大灵活性。
- 性能影响： 加载数据，特别是大量数据，会消耗管道执行环境和目标系统上的资源（CPU、内存、I/O、网络带宽）。大型批量加载有时会锁定表或降低目标系统用户的查询性能。在非高峰时段安排加载是常见的做法。
- 数据完整性和验证： 尽管转换通常包括清洗，但在加载期间或之后可能需要进行最终检查。数据库可以强制执行约束（例如唯一性或确保值在某个范围内）以维护完整性。
- 错误处理和监控： 如果加载过程在途中失败怎么办？管道需要强大的错误处理。这可能涉及记录错误、尝试重试、回滚部分加载以保持一致性，以及向操作员发出故障警报。监控加载时间和成功率对于运行状况很重要。
- 幂等性： 理想情况下，加载过程应是幂等的，这意味着用相同的输入数据多次运行它应在目标系统中产生相同的结果。这可以防止管道作业意外重新运行时出现重复记录或其他问题。Upsert 操作自然适合幂等性。
成功加载数据使其可用于其生命周期的下一阶段，无论是分析师的直接查询、报告中的可视化，还是作为其他数据驱动应用程序的输入。它标志着数据通过此特定管道处理的完成。
