从ETL到实时数据处理：数据流管理的演变与未来趋势
从ETL到实时数据处理：数据流管理的演变与未来趋势
在数据驱动的时代，数据流管理经历了从**传统ETL（Extract-Transform-Load）到实时数据处理（Real-time Data Processing）**的重大演变。这不仅是技术的进化，更是业务需求推动的结果——企业需要更快、更精准的数据分析，以支持决策、优化运营，甚至驱动自动化响应。
过去，我们依赖ETL来处理批量数据，而现在，越来越多的场景需要实时数据流处理，如金融交易监控、智能推荐、IoT设备数据分析等。今天，我们就来深入探讨这场技术变革，看看从传统ETL到实时数据流处理的演变过程，并结合代码示例展示如何实现高效的数据流管理。
1. 传统ETL：数据仓库时代的基础架构
在数据仓库兴起的年代（2000年前后），ETL是数据处理的核心。其工作流程如下：
- Extract（提取）：从数据库、API、日志文件等源获取数据；
- Transform&