什么是数据同步工具（ETL、ELT）

数据同步工具ETL或者ELT的作用是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。数据同步是大数据项目重要的一个环节。通常情况下，在大数据项目中数据同步会花掉整个项目至少1/3的时间,数据同步工具设计的好坏直接关接到BI项目的成败。

关于ETL与ELT的区别

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其实并不是一个新的概念，大家经常使用的像Informatica、Kettle、DataStage等，就是传统的ETL数据同步工具。ETL的理念着重体现在一些数据清洗转化功能，比如空值处理、规范化数据、数据替换、数据验证等等。
在数据湖或数据中台则往往会采用ELT的方式进行数据同步。

ELT是一个比较新潮的概念，相比于ETL，从功能上来说没有差异，只是换了一个顺序。差别在于，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，然后在数据仓库中进行数据的转换处理。这种ELT的方式相比于ETL有很大的优势，而本文介绍的偶数数据中台Lava中的数据同步工具，使用的就是ELT这种理念。

ETL和ELT在部分模块上是有些区别的，ETL是传统的数据处理方式，按照抽取、转换和加载的顺序进行操作。ELT则是一种更为现代和灵活的数据处理方式。与ETL不同，ELT将重点放在加载阶段，借助目标系统的计算能力，使用其内置的转换和加工功能来处理数据；建议试下ETLCloud工具，里面有相对应的模块可以去实操，通过工具实操能够更好的理解ETL、ELT区别