提取：提取数据是从一个或多个数据源中提取数据的行为。在 ETL 的提取阶段，可能会处理各种数据源，例如：关系型和非关系型数据库、平面文件、SaaS应用程序等。转换：你提取的数据已经是你需要的确切格式的情况很少见。
ETL是数据仓库中的非常重要的一环，是承前启后的必要的一步。ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
再通俗一点讲，ETL 的过程就跟大家日常做菜一样，需要到菜市场的各个摊位买好菜，把菜买回来要摘一下，洗一洗，切一切最后下锅把菜炒好端到饭桌上。菜市场的各个摊位就是数据源，做好的菜就是最终的输出结果，中间的所有过程像摘菜、洗菜、切菜、做菜就是转换。
1、ETL 从逻辑上一般可以分为两层，控制流和数据流，这也是很多 ETL 工具设计的理念，不同的 ETL 工具可能叫法不同。控制流就是控制每一个数据流与数据流处理的先后流程，一个控制流可以包含多个数据流。
2、ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。
3、ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过萃取（extract）、转置（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。
4、而ELT从功能上来说没有差异，只是换了一个顺序。差别于，如果采用ELT的方案，首先把数据用一种高效的方式从数据源抽取出来，进行一些清洗和异常数据的剔除。
5、ETL 其实是在数据仓库的这领域，就单字面意思而已 就是一个对数据抽取、转换和加载的过程。用文字表示原理：源数据——转换——目标数据 如果不用ETL 则需要用程序去实现，如果是规模的的系统，代码实现是很繁重的，而且容易出错，不容易维护。
6、ETL是指获取原始大数据流，然后对其进行解析，并产生可用输出数据集的过程。从数据源中提取（E）数据，然后经过各种聚合、函数、组合等转换（T），使其变为可用数据。最终，数据会被加载（L）到对它进行具体分析的环境中，这就是ETL流程。全写是 Extract-Transform-Load。
1、ELT，全称为Extraction-Loading-Transformation，即数据提取、加载和转换。这是一种数据处理方法，其核心步骤包括数据从原始源的抽取、将数据装载到数据仓库中，以及对数据进行必要的转换处理。相较于传统的ETL模型，ELT的一大优势在于其能够在数据抽取的同时进行转换。
2、ELT是利用数据库的处理能力。ETL是数据仓库中的非常重要的一环，它是承前启后的必要的一步。
3、ELT（提取、加载、转换）就是这样的利器，它在数据湖或数据仓库中发挥着卓越的效能，以低成本实现深度分析。让我们通过一个实际示例，探索如何在Snowflake（云端数据仓库）和AWS S3的协同作用下，利用k8s cronjob、dbt和Airflow构建一个高效而简单的ELT流程。