答案：ELT是Extract（抽取）、Load（加载）、Transform（转换）的缩写，是一种数据集成和处理模式。 解释：传统ETL（Extract-Transform-Load）是先抽取数据，再转换数据格式或清洗，最后加载到目标系统。而ELT则是先将原始数据抽取并直接加载到目标系统（通常是数据仓库或数据湖），然后在目标系统中进行转换处理。ELT适合处理大规模数据，依赖目标系统的计算能力，灵活性更高。 举例：假设一家电商公司需要分析用户订单数据。使用ELT时，原始订单数据（如CSV文件）会先从业务数据库抽取并直接加载到数据仓库（如腾讯云数据仓库TCHouse-D），之后在数据仓库内通过SQL或内置工具对数据进行清洗、聚合等转换操作，生成分析报表。 腾讯云相关产品推荐：可以使用腾讯云数据集成（DataInLong）进行数据抽取和加载，结合腾讯云数据仓库TCHouse-D或弹性MapReduce（EMR）在目标系统中完成数据转换。... 展开详请

**答案：** ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）是数据集成的两种模式，核心区别在于**数据转换的时机**。 1. **ETL**：先抽取数据，再在中间层（如数据仓库）转换数据，最后加载到目标系统。适合传统数据仓库，需预先定义转换规则。 - **举例**：从多个数据库抽取销售数据，在ETL工具中清洗、聚合（如按地区汇总），再加载到数据仓库。 2. **ELT**：先抽取并直接加载原始数据到目标系统（如大数据平台），再在目标端转换。适合处理海量数据或灵活分析场景。 - **举例**：将原始日志数据直接加载到Hadoop，后续用Spark SQL按需分析。 **腾讯云相关产品推荐：** - ETL场景：使用**腾讯云数据集成服务（DataInLong）**，支持可视化数据管道构建。 - ELT场景：结合**腾讯云弹性MapReduce（EMR）**或**腾讯云数据湖计算（DLC）**，在存储层直接处理数据。... 展开详请