管道工作流与依赖关系

抽取、转换和加载是数据处理中的基本操作阶段。虽然这些阶段可以被视为独立的操作，但它们真正的作用体现在将它们连接成一个自动化序列。在这个序列中，数据从一个阶段流向下一个阶段，从而构成了一个 ETL 管道。不要将其仅仅视为独立的 E、T 和 L 模块，而应将其看作一个旨在自动移动和整理数据的连接系统。

这些 E、T 和 L 任务（以及其中可能包含的更小的子任务）的排列和执行顺序定义了管道的工作流。工作流本质上是一张蓝图，它规定了管道中 发生什么 以及 何时发生。在最简单的情况下，工作流是线性的：首先抽取，然后转换，接着加载。

任何工作流的一个基本方面是依赖关系。依赖关系意味着一个任务必须成功完成后，另一个任务才能开始。想象一下，在你甚至还没从源头抽取数据之前就尝试将数据加载到数据仓库中，或者尝试对尚未到达的数据进行转换。这根本行不不通。

ETL 管道中最基本的依赖结构是顺序的：

1. 抽取： 从源头获取数据。
2. 转换： 清理、验证并重塑已抽取的数据。这一步依赖于抽取步骤的成功完成。
3. 加载： 将已转换的数据插入到目标系统中。这一步依赖于转换步骤的成功完成。

我们可以图示这个简单的线性工作流：

一个简单的管道工作流，显示了顺序依赖关系。数据从抽取流向转换，然后从转换流向加载。

在此图中，箭头表示数据的流动和依赖关系。Transform 任务必须等到 Extract 完成才能开始，而 Load 任务必须等到 Transform 完成才能开始。

“尽管许多简单的管道遵循这种严格的线性路径，但工作流可以变得更复杂。设想一个场景：你从一个源头抽取客户数据，从另一个源头抽取订单数据。你可能会在之后的转换步骤中合并（连接）它们之前，对每个数据集并行执行一些初始的清理转换。”

让我们图示一个稍微复杂一些的工作流：

一个带有并行转换步骤的工作流。客户和订单数据在合并并加载之前，会独立地进行抽取和清理。

在此示例中：

• Clean Customers 仅依赖于 Extract Customers。
• Clean Orders 仅依赖于 Extract Orders。
• 这两个清理任务可以同时（并行）运行，因为它们彼此不依赖。
• 然而，Join Customer & Order Data 任务同时依赖于 Clean Customers 和 Clean Orders 的成功完成。
• 最后，Load to Warehouse 依赖于 Join Data 步骤。

理解这些工作流和依赖关系在多个方面都很重要：

• 正确性： 它确保操作按逻辑顺序发生，从而产生期望的结果。你需要食材（抽取的数据）才能准备菜肴（转换），菜肴准备好后才能上菜（加载）。
• 错误处理： 如果一个任务失败，理解依赖关系有助于判断哪些后续任务不应执行。如果 Extract Customers 失败，尝试 Clean Customers 或 Join Data 毫无意义。
• 效率： 识别可以并行运行的任务（如上述 Clean Customers 和 Clean Orders）可以显著加快整个管道的执行时间。
• 故障排除： 当管道失败时，从故障点反向追溯依赖关系通常是诊断根本原因的第一步。

当你开始设计管道时，即使是简单的管道，也始终要考虑操作的顺序以及每个步骤如何依赖于前一个步骤。规划出这个工作流并识别依赖关系是构建可靠且有效的 ETL 流程的基础一步。