ETL架构师面试题（八）



实时ETL

一．简述在架构实时ETL时的可以选择的架构部件。

       在建立数据仓库时，ETL通常都采用批处理的方式，一般来说是每天的夜间进行跑批。

       随着数据仓库技术的逐步成熟，企业对数据仓库的时间延迟有了更高的要求，也就出现了目前常说的实时ETL（Real-Time ETL）。实时ETL是数据仓库领域里比较新的一部分内容。

       在构建实时ETL架构的数据仓库时，有几种技术可供选择。

1．微批处理（microbatch ETL，MB-ETL）

微批处理的方式和我们通常的ETL处理方式很相似，但是处理的时间间隔要短，例如间隔一个小时处理一次。

2．企业应用集成（Enterprise Application Integration，EAI）

EAI也称为功能整合，通常由中间件来完成数据的交互。而通常的ETL称为数据整合。

对实时性要求非常高的系统，可以考虑使用EAI作为ETL的一个工具，可以提供快捷的数据交互。不过在数据量大时采用EAI工具效率比较差，而且实现起来相对复杂。

3．CTF（Capture, Transform and Flow）

CTF是一类比较新的数据整合工具。它采用的是直接的数据库对数据库的连接方式，可以提供秒级的数据。CTF的缺点是只能进行轻量级的数据整合。通常的处理方式是建立数据准备区，采用CTF工具在源数据库和数据准备区的数据库之间相连接。数据进入数据准备区后再经过其他处理后迁移入数据仓库。

4．EII（Enterprise Information Integration）

EII是另一类比较新的数据整合软件，可以给企业提供实时报表。EII的处理方式和CTF很相似，但是它不将数据迁移入数据准备区或者数据仓库，而是在抽取转换后直接加载到报表中。

在实际建立实时ETL架构的数据仓库时，可以在MB-ETL, EAI, CTF, EII及通常的ETL中作出选择或者进行组合。

二．简述几种不同的实时ETL实现方法以及它们的适用范围。

实时数据仓库在目前来说还不是很成熟，成功案例也比较少，下面列举了一些实时数据仓库架构的实现方法。

1．EII ONLY

使用EII技术来代替实时的数据仓库，数据延迟可以保证在1分钟左右，支持数据整合的复杂程度较低。无法保存历史数据。

2．EII + Static DW

使用EII技术联合非实时的数据仓库，数据延迟可以保证在1分钟左右，1天内的数据整合的复杂程度较低，1天前的数据整合的复杂程度可以较高。可以保存历史数据。

3．ETL + Static DW

普通的ETL处理，数据延迟在1天。支持复杂程度较高的数据整合。保存历史数据。

4．CTF + Real-Time Partition + Static DW

使用CTF技术建立实时数据仓库，数据延迟可保证在15分钟左右。数据整合的复杂程度较低。保存历史数据。

5．CTF + MB-ETL + Real-Time Partition + Static DW

使用CTF技术和MB-ETL联合处理数据迁移，数据延迟可保证在1小时左右，支持数据整合的复杂程度较高，保存历史数据。

6．MB-ETL + Real-Time Partition + Static DW

直接使用MB-ETL建立实时数据仓库，数据延迟可保证在1小时左右，支持数据整合的复杂程度较高，保存历史数据。

7．EAI + Real-Time Partition + Static DW

使用EAI技术建立实时数据仓库，数据延迟可保证在1分钟左右，支持数据整合的复杂程度较高。保存历史数据。

三．简述实时ETL的一些难点及其实现方法。

       实时ETL的引入给数据仓库的建设带来了很多新的问题和挑战，下面列举了一些问题，其中有些问题有具体的解决办法，有些只能在实际情况下去斟酌。

1．连续的ETL处理对系统可靠性提出更高的要求。

2．离散快照数据的间隔时间变短。

3．缓慢变化维变成快速变化维。

4．如何确定数据仓库中数据的刷新频率。

5．目的是只出报表还是要实现数据整合。

6．做数据整合还是应用整合。

7．采用点对点的方式还是集中的方式。

8．前端展现工具的数据刷新方式如何确定。