制约etl的瓶颈是什么?CPU 内存 IO还是网络?

个人观点：网络

假如我们使用hadoop来做ETL处理，一个数据块对应了一个Map，CPU绝对是没有问题的，因为可以分布式来计算，关键点还是网络。

前面两位都总结的很好，其实涉及到大数据环境下的分部署并行运算，那最重要的问题在于后端的数据汇总部分，也就是我们常说的MR中的shuffle部分，大量的中间结果通过网络IO进行数据的迁移，带来的网络资源占用严重，无轮从计算本身也好还是逻辑也好，都需要进行优化与分析。

网络是关键，ETL系统架构和功能也会影响