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基本概念
etl（extract, transform, load）是一种数据集成过程，用于将来自不同数据源的数据提取、转换和加载到目标系统中，通常是一个数据仓库。它旨在确保数据的一致性和准确性，并为后续的数据分析和报告提供基础。
elk是三个开源工具elasticsearch、logstash和kibana的组合，用于从各种数据源收集、处理和可视化大量的日志数据。 elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎，logstash是一个数据收集引擎，用于将日志数据从不同源转移并传递到 elasticsearch，而 kibana则是一个用于可视化这些数据的工具
共性和区别
etl和elk都属于数据处理领域，都是多数据源的应用场景，但二者处理的数据类型、目的和方式存在较大差异。
数据类型：etl主要应用于结构化数据的处理，比如关系型数据库、excel表格等，而elk则更适用于非结构化数据的处理，比如服务器日志、系统事件等。
处理目的：etl旨在将多个数据源的数据整合到一个单一的、一致的存储库中（如数据仓库），以便进行后续的数据分析和报告。而elk则主要用于从各种数据源采集数据，并处理、存储和可视化这些数据，以方便进行实时或离线的监控和分析。
处理方式：etl处理数据通常是通过抽取、转换和加载三个步骤完成，即将数据从多个源提取出来并进行清洗、转换为可用于目标系统的格式，最后加载到目标存储库中。而elk则主要通过采集、过滤和存储这些数据完成，采用的是日志流的方式。
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