ETL工程师是专注于数据集成与数据仓库构建的专业技术人员，主要职责涵盖数据全流程管理及系统开发。以下是其核心工作内容的综合说明：
一、核心职责
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数据抽取（Extract）
从各类数据源（如关系数据库、文件系统、Web接口等）提取数据，使用JDBC、API调用、文件传输协议等技术实现数据采集。
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数据转换（Transform）
对抽取的数据进行清洗（去除重复/异常值）、格式转换（如日期格式化）、数据丰富（添加衍生字段）及数据分割等操作，确保数据符合目标系统要求。
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数据加载（Load）
将处理后的数据加载至数据仓库、数据湖或数据集市，采用批量加载工具（如Apache NiFi、Talend）或流式处理框架（如Kafka、Spark）实现高效数据迁移。
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数据仓库架构设计
参与数据仓库整体架构规划，设计数据模型、分区策略及索引机制，优化数据存储与查询性能。
二、关键技能要求
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技术栈 ：熟练掌握SQL、Python、Java等编程语言，熟悉Oracle、SQL Server、PostgreSQL等数据库技术，了解Hadoop、Spark等大数据框架。
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工具使用 ：掌握数据集成工具（如Apache NiFi、Talend）及流式处理平台（如Kafka、Spark），具备数据库编程能力（如存储过程、触发器）。
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问题解决 ：能够优化ETL流程，处理数据质量问题，保障数据准确性和系统稳定性。
三、工作价值与挑战
ETL工程师在数据驱动决策中扮演关键角色，通过高效数据集成支持业务分析、报表生成及智能决策。其工作需结合业务需求与技术实现，需不断优化流程以应对数据量增长与复杂度提升的挑战。
以上内容综合了多个权威来源，涵盖ETL工程师的核心职责、技能要求及工作场景，为全面理解该岗位提供了参考。
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