🔄 ETL или ELT… такая уж большая разница Сидел тут, рефлексировал после очередного диалога (или микро-спора 😅) и решил оформить мысль, чтобы улеглась:

👉 Разница между ETL и ELT — не в технологиях, а в том, где заканчивается твоя зона ответственности.

Представим:

Данные из PostgreSQL попадают в Hadoop В Spark они обогащаются Готовый набор уходит обратно в PostgreSQL — в приложение, отчёты или CRM

Если наша роль — 📌 самим вытаскивать данные, 📌 трансформировать в Spark, 📌 и загружать обратно в PostgreSQL — однозначно ETL.

Но если наша роль — 🔄 вытащить и обогатить, 🔄 а потом другой отдел, пайплайн или BI-команда продолжает работу — это уже ELT для нас, и ETL для них.

✅ Неважно, используете ли вы Spark или MPP — всё зависит от роли в процессе, а не от технологии. ✅ Мы можем быть «поставщиками витрин», а не «двигателями финальной загрузки». ✅ Значит, ETL/ELT — это про границы ответственности, а не про стек.

P.S. В очередной раз изобрёл велосипед… Потом наткнулся на эту цитату у Joe Reis & Matt Housley, авторов “Fundamentals of Data Engineering”:

“The distinction between ETL and ELT is less about technology and more about where the transformations happen and who is responsible.”

#etl #elt #spark #dataengineering #architecture #dwh #pipeline #ownership