全部模板

ETL 流程架构图模板

绘制 ETL 流程——数据源、抽取、转换、加载、数据仓库、调度和监控。

使用此模板

模板亮点

  • 数据源 frame 加 Extract → Transform → Load 链
  • 链路上方调度器编排运行
  • 仓库作为目的地,监控在底部

这个模板适合做什么

ETL 流程架构图展示了数据如何通过抽取、转换、加载三个阶段从源系统流入数据仓库。本模板呈现标准形态:左侧数据源(业务数据库、API、文件)、中间的 Extract → Transform → Load 链、右侧数据仓库、上方协调运行的调度器(Airflow、Dagster、Prefect),底部监控。适合用于设计新的 ETL 管道、为现有管道整理文档,或解释定时批处理如何把原始数据带入分析型存储。

适用场景

  • 在选定具体工具之前,设计新的 ETL 管道。
  • 为新数据工程师整理现有数据管道的文档。
  • 向干系人解释为什么数据要数小时(而非数秒)才出现在看板。
  • 规划转换逻辑:在管道里跑还是在仓库里跑(ETL vs ELT)。
  • 展示调度器在哪里触发运行、监控在哪里。
  • 对比批 ETL 与流式或 CDC 方案。

使用步骤

  1. 1左侧从数据源开始(数据库、API、文件)。
  2. 2添加从每个源拉数据的 Extract 阶段。
  3. 3添加清洗、JOIN、整形数据的 Transform 阶段。
  4. 4添加写入仓库的 Load 阶段。
  5. 5在末端放置作为分析目的地的数据仓库。
  6. 6在链路上方添加调度器,下方添加监控。

简单示例

夜间分析管道

源:应用数据库 + Stripe API + S3 事件日志
Extract:从每个源拉最近 24h 的变化
Transform:清洗、去重、JOIN 进事实 / 维度表
Load:插入 Snowflake / BigQuery / Redshift
调度器(Airflow)凌晨 2 点触发;失败时监控告警

在线开始编辑

在 CodePic 中打开模板后,替换示例节点,就能很快整理成自己的学习导图。

查看示例: /templates/etl-pipeline-architecture/examples

更多推荐模板