趋近智
ETL管道入门
章节 1: 理解 ETL 基本知识
什么是数据整合？
ETL 介绍：抽取、转换、加载
ETL流程的目的
区分ETL与ELT
常见数据源和数据目标
明确ETL需求
章节 2: 提取阶段
连接数据源
完全抽取与增量抽取
处理结构化数据（例如：数据库、CSV）
半结构化数据（例如JSON、XML）简介
数据变化捕获（CDC）原理
处理提取错误
实践：模拟数据提取
章节 3: 转换阶段
数据转换的必要性
数据清洗：处理缺失值
数据清洗：纠正错误
数据验证规则
数据格式化与标准化
数据丰富：增加信息
数据结构化：数据连接与拆分
数据聚合简介
实践：应用简单转换
章节 4: 加载阶段
选择目标系统
加载策略：完整加载
加载策略：增量加载（追加/更新）
理解目标模式
模式映射：从源到目标
处理加载失败
加载后数据验证
练习：数据加载
章节 5: 搭建简单ETL数据管道
什么是 ETL 流水线？
管道工作流与依赖关系
ETL 工具分类介绍
可视化ETL工具概述
ETL 脚本编程概述
调度与自动化基础知识
监控与日志记录要点
动手实践：设计一个简单的数据管道
处理加载失败
这部分内容有帮助吗？
- The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, Ralph Kimball and Margy Ross, 2013 (John Wiley & Sons) - 这本基础书籍涵盖了数据仓库的设计与实现，包括对ETL流程、数据质量管理以及数据加载过程中异常和错误处理策略的全面讨论。
- Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems, Martin Kleppmann, 2017 (O'Reilly Media) - 本书探讨了构建可靠、可扩展、可维护的数据系统的基本原则，其中相关章节涵盖了分布式事务、容错和系统故障处理，这些都直接适用于健壮的ETL管道设计。
- Loading Data - Error Handling, Snowflake Inc., 2024 (Snowflake Documentation) - 官方文档，描述了在将数据加载到Snowflake时处理错误的各种策略和功能，包括
ON_ERROR行为选项、数据验证和拒绝记录管理。 - Fundamentals of Data Engineering, Joe Reis, Matt Housley, 2022 (O'Reilly Media) - 一本关于数据工程原则和实践的现代指南，包含关于构建弹性数据管道、确保数据质量以及实施有效的数据加载错误处理和监控策略的详细章节。