البرنامج التعليمي القادم على الويب

انضم إلينا في ندوة مجانية عبر الإنترنت حول المعالجة الآلية لملفات EDI الخاصة بالرعاية الصحية باستخدام Astera

27 يونيو 2024 - الساعة 11 صباحًا بتوقيت المحيط الهادئ / 1 ظهرًا بالتوقيت المركزي / 2 ظهرًا بالتوقيت الشرقي

مدونات

الرئيسية / مدونات / أفضل 7 أدوات لـ Python ETL في عام 2024

جدول المحتويات
الآلي, لا كود مكدس البيانات

تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.

أفضل 7 أدوات لـ Python ETL في عام 2024

عثمان حسن خان

استراتيجي المحتوى

مسيرة 20th، 2024

العالمية الكبرى داتمن المتوقع أن يصل سوق التحليلات إلى مستوى بـ655.53 مليار دولار التقييم بو 2029، مقارنة بـ241 مليار دولار في عام 2021. يُظهر هذا النمو الهائل كيف تتجه الشركات بشكل متزايد إلى داتتحليلات لتوجيه العمليات التجارية المختلفة.

وكجزء من هذا التحول، الشركات تعتمد بشكل كبير على استخراج وتحويل وتحميل (ETL) العمليات لتحويل الخام داتإلى رؤى قابلة للتنفيذ. هذه العمليات هي المفتاح عنصر in تخزين البيانات و تسهيل داتa حركة بين الأنظمة التنظيمية المختلفة، في ازدياد داتإمكانية الوصول. مختلف أدوات ETL . متاحة اليوم، مكتوبة بلغات مختلفة مثل Java وApache Hadعفوًا، وجافا سكريبت. ومع ذلك، ETL مع بايثون — لغة برمجة للأغراض العامة وعالية المستوى - هو من بين لوadاختيارات.

تناقش هذه المدونة ما الذي يجعل بايثون رائعة خيار لبناء خط أنابيب ETL، كيف تستطيع طقم الأمر، وأفضل أدوات Python ETL وأفضل، بديل تكامل البيانات بدون رمز.

أدوات Python ETL: نظرة عامة

لا تشير عبارة "أدوات Python ETL" إلى برنامج برمجي واحد متجانس. بل هو مصطلح شامل للعديد من المكتبات والأطر التي تم إنشاؤها باستخدام بايثون لاستهداف مراحل مختلفة من عملية ETL. 

هذه المراحل وأدوات Python ETL المقابلة لها مذكورة أدناه: 

أدوات إدارة سير العمل 

في Python ETL، تساعدك إدارة سير العمل على جدولة عمليات الهندسة والصيانة. تطبيقات سير العمل مثل Apache Airflow وLuigi، رغم أنها غير مصممة بشكل صريح لعمليات ETL، يمكن تساعدك على تنفيذها من خلال الميزات التالية: 

  • إدارة التبعية: من خلال تحديد تبعيات المهام، يمكنك التأكد من تنفيذ المهام بالتسلسل الصحيح. وهذا أمر بالغ الأهمية ل تكامل البيانات العمليات التي يجب أن يسبق فيها الاستخراج التحويل، والذي بدوره يجب أن يسبق التحميل.
  • جدولة: تتيح لك جدولة مهام ETL تشغيلها على فترات زمنية محددة أو أوقات محددة، مما يؤدي إلى أتمتة العملية ويضمن توفر التحديثات في الوقت المناسب.
  • التنفيذ الموازي: تتيح لك أدوات إدارة سير العمل تشغيل مهام متعددة بشكل متزامن حتى تتمكن من معالجة البيانات بشكل أسرع.
  • المراقبة والتسجيل: تتيح لك لوحات معلومات المراقبة وإمكانيات التسجيل الخاصة بهذه الأدوات تتبع تقدم مهام ETL وتحديد أي مشكلات وإصلاحها. 
  • آليات إعادة المحاولة: يمكن لهذه الأدوات إعادة محاولة المهام الفاشلة تلقائيًا في حالة حدوث اضطرابات أو فشل لضمان سلامة البيانات.
  • التنبيه: يمكنك إعداد التنبيهات أو الإشعارات في حالة فشل المهمة أو حالات أخرى لإدارة عمليات ETL الخاصة بك بشكل استباقي.
  • سير العمل الديناميكي: يمكنك تكوين مسارات عمل ديناميكية في هذه الأدوات التي تتكيف مع التغييرات في المخططات أو مصادر البيانات أو متطلبات العمل - مما يزيد من مرونة عمليات ETL وقدرتها على التكيف.
  • إمكانية إعادة استخدام الكود: بفضل الوحدات النمطية وإعادة استخدام التعليمات البرمجية، يمكنك إنشاء خطوط أنابيب ETL بكفاءة وصيانتها بمرور الوقت.
  • التكامل مع مكتبات بايثون: تتكامل هذه الأدوات بسلاسة مع مكتبات وحزم Python المصممة لمهام معالجة البيانات والتحليلات، مثل pandas وNumPy وSciPy.
  • التمدد: تتيح لك قابلية توسيع أدوات إدارة سير العمل التكامل مع مصادر البيانات المختلفة والأنظمة الخارجية وقواعد البيانات من خلال عوامل التشغيل والمكونات الإضافية المخصصة. 

أدوات لنقل ومعالجة البيانات 

أدوات بايثون التي تتعامل مع حركة البيانات يمكن أن تساعدك المعالجة أيضًا في تصميم سير عمل Python ETL. إليك الطريقة: 

  • استخراج البيانات: تساعد BeautifulSoup والطلبات والمكتبات المشابهة في استخراج الويب والوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات (API) للحصول على البيانات من مصادر مختلفة.
  • تحويل البيانات: توفر كل من pandas وNumPy إمكانات رائعة لمعالجة البيانات، كما يمكن لـ NLTK وspaCy المساعدة في معالجة النصوص.
  • تحميل البيانات: تحتوي Python على موصلات قاعدة بيانات (مثل SQLAlchemy) تساعدك على تحميل البيانات المحولة إلى قواعد البيانات.
  • الأتمتة وسير العمل: يمكنك أتمتة عمليات ETL باستخدام نصوص Python أو استخدام أداة إدارة سير العمل (مثل Apache Airflow) كما تمت مناقشته أعلاه
  • معالجة الخطأ والتسجيل: تحتوي Python على كتل محاولة باستثناء التعامل مع الأخطاء، وتضمن وحدة التسجيل إمكانية الرؤية في تنفيذ مهمة ETL.
  • المعالجة المتوازية: تعمل المعالجة المتعددة والترابط على تمكين تنفيذ المهام المتوازية، مما يؤدي إلى تحسين الأداء لمجموعات البيانات الكبيرة.
  • تكامل النظام الخارجي: توفر مكتبات Python تكاملاً سهلاً مع الخدمات السحابية (مثل boto3 لـ AWS)، مما يضمن تفاعلًا خاليًا من المتاعب مع الأنظمة الخارجية في بيئة موزعة. 

مجموعات أدوات Python ETL القائمة بذاتها 

مجموعات أدوات Python ETL عبارة عن مكتبات أو أطر عمل شاملة توفر إمكانات ETL شاملة ضمن حزمة واحدة. تساعدك الوظائف المتكاملة لمجموعة الأدوات هذه على تطوير خطوط Python ETL ونشرها بسهولة - وإليك الطريقة: 

  • البيئة الموحدة: توفر مجموعات الأدوات هذه بيئة متماسكة حيث يمكنك تنفيذ جميع مراحل ETL ضمن نفس الإطار دون الحاجة إلى دمج مكتبات أو أدوات متعددة.
  • التطوير المبسط: يمكنك الحصول على تجريدات عالية المستوى وواجهات برمجة تطبيقات بديهية لمهام ETL الشائعة ضمن مجموعات الأدوات هذه، لذلك لا يتعين عليك كتابة تعليمات برمجية لها.
  • المكونات المبنية مسبقًا: عادةً ما تكون مجموعات أدوات Python ETL المكتفية ذاتيًا مجهزة بوحدات أو مكونات معدة مسبقًا للتعامل مع تنسيقات البيانات وقواعد البيانات والتحويلات المستخدمة بشكل متكرر. وهذا يوفر عليك الوقت والجهد ويلغي الحاجة إلى البرمجة من البداية.
  • اتصال البيانات: تحتوي مجموعات الأدوات هذه على موصلات ومحولات مدمجة لمصادر ووجهات بيانات مختلفة - مثل قواعد البيانات والتخزين السحابي وواجهات برمجة التطبيقات وتنسيقات الملفات - لضمان حركة البيانات بسلاسة عبر الأنظمة.
  • ميزات التحول: هناك مجموعة واسعة من أساليب التحويل أو المشغلين أو الوظائف ضمن مجموعات الأدوات هذه لمعالجة البيانات وإثرائها وتنقيتها وتجميعها. وهذا يبسط تحويلات البيانات المعقدة.
  • قابلية التوسع والأداء: غالبًا ما يتم تصميم مجموعات أدوات Python ETL المستقلة للتوسع مع زيادة حجم البيانات ولها ميزات تحسين لتحسين الأداء، مثل المعالجة المتوازية وآليات التخزين المؤقت والحوسبة الموزعة.
  • المراقبة والإدارة: قد تحتوي مجموعات الأدوات هذه على وظائف مراقبة وتسجيل وإدارة مدمجة لتتبع تقدم وظائف ETL بشكل فعال وحل الأخطاء وإدارة التبعيات بين المهام.
  • نشر مرن: توفر مجموعات الأدوات هذه مرونة في النشر، وتقدم الدعم للتطبيقات المستقلة، أو البيئات الحاوية مثل Docker، أو التكامل مع أنظمة إدارة سير العمل مثل Apache Airflow.

لماذا نستخدم بايثون لبناء خطوط أنابيب ETL؟

فيما يلي بعض الأسباب وراء الاستخدام بايثون لـ ETL تصميم خطوط الأنابيب:

إمكانية الوصول مفتوحة المصدر 

لقد تم تطوير بايثون على نموذج مفتوح المصدر قائم على المجتمع. مؤسسة برمجيات بايثون مكرسة لنشر تكنولوجيا بايثون مفتوحة المصدر. 

باعتبارها لغة مفتوحة المصدر، فإن بايثون لديها قيود قليلة عندما يتعلق الأمر ببيئات التشغيل والنظام الأساسي. إنه يعمل بشكل جيد مع منصات مختلفة ويعمل على نظامي التشغيل Windows وLinux مع الحد الأدنى من التعديلات. 

في حين أن هناك لغات برمجة أخرى مفتوحة المصدر مثل Java وR، فإن Python توفر سهولة أكبر في الاستخدام ونظامًا بيئيًا أكثر شمولاً من المكتبات والأطر. 

ملاءمة البيانات الكبيرة 

تتطلب لغة Python ترميزًا أقل من لغات البرمجة الأخرى، مما يجعل كتابة نصوص ETL وصيانتها أسهل.  

كما أنه مجهز بمكتبات تم اختبارها جيدًا لزيادة الوظائف. تلبي هذه المكتبات بعض مهام البيانات الضخمة الأكثر شيوعًا، وتبسيط الحوسبة والتحليلات باستخدام حزم للحوسبة العددية والتحليل الإحصائي والتصور والتعلم الآلي وتحليل البيانات. 

تحتوي اللغات الأخرى مثل Java وScala على أطر عمل مثل Apache Hadoop وApache Flink لدعم معالجة البيانات الضخمة. ومع ذلك، فإن بساطة بايثون تجعلها أكثر تفضيلاً خط أنابيب ETL التطوير والتكرار. 

سرعة معالجة البيانات  

تشتهر لغة بايثون بسرعة معالجة البيانات العالية. يتميز الكود الخاص به ببناء جملة أبسط وأسهل في الإدارة من لغات البرمجة الأخرى، مما يؤدي إلى تنفيذ المهام بشكل أسرع. تعمل تقنيات التحسين والتوازي على تحسين أداء معالجة البيانات في Python.

غالبًا ما تُعتبر اللغات ذات المستوى الأدنى مثل C وC++ أسرع من لغة Python في المهام الحسابية. ومع ذلك، تتطلب هذه اللغات عادةً تعليمات برمجية أكثر تعقيدًا وإسهابًا، مما يؤدي في النهاية إلى إبطاء عملية التطوير ويؤثر على كفاءتها. 

دعم البيانات غير المنظمة 

تتميز Python أيضًا بدعم مدمج لمعالجة البيانات غير المنظمة وغير التقليدية. منذ معظم المشاريع الحديثة البيانات غير منظمةتعد Python أحد الأصول الرئيسية للمؤسسة في هذا المجال. بالمقارنة مع لغات البرمجة الأخرى، هذا هو المكان الذي تتفوق فيه سهولة قراءة لغة بايثون وتجعلها مناسبة بشكل خاص لمعالجة البيانات غير المنظمة. 

تتميز اللغة بموارد يمكنها معالجة تحديات معالجة البيانات غير المنظمة بشكل فعال. وفيما يلي بعض الأمثلة على ذلك: 

  • مجموعة أدوات اللغة الطبيعية (NLTK): لديه مجموعة من البرامج والمكتبات لمعالجة اللغات الطبيعية.
     
  • سبا: مكتبة Python لمعالجة اللغات الطبيعية (NLP) على مستوى المؤسسات، مع نماذج مدربة مسبقًا لمختلف مهام البرمجة اللغوية العصبية (NLP).
     
  • scikit- تعلم: مكتبة التعلم الآلي (ML) التي تحتوي على أدوات متعددة لتحليل البيانات والمعالجة المسبقة.

كل وظائف Python ETL، لا شيء من التعليمات البرمجية

بدافع Astera، يمكنك إنشاء خطوط أنابيب ETL ونشرها وأتمتتها بسرعة والتي تم تصميمها وفقًا لمتطلبات عملك - بدون تعليمات برمجية، فقط بضع نقرات. ابدأ اليوم.

ابدأ تجربتك المجانية

كيفية بناء خط أنابيب ETL في بايثون 

فيما يلي مثال لإعداد خط أنابيب ETL باستخدام Python، وتحديدًا مكتبة Pandas. 

تتضمن حالة الاستخدام هنا استخراج البيانات من ملف CSV، تحويل لإضافة عمود جديد يشير إلى طول النص في عمود معين، ثم جار التحميل البيانات المحولة إلى ملف CSV جديد. 

الخطوة 1: استخراج البيانات

كود لاستخراج البيانات في بايثون ETL.

هنا، 

  • وظيفة 'استخراج البيانات' يستخدم المسار إلى ملف الإدخال CSV ('ملف_المدخلات') كمعلمة لها.
  • داخل الدالة، "pd.read_csv()' من مكتبة الباندا يقرأ البيانات من ملف CSV إلى DataFrame الباندا.
  • يتم إرجاع DataFrame الذي يحتوي على البيانات المستخرجة. 

الخطوة 2: تحويل البيانات

كود لتحويل البيانات في بايثون ETL.

هنا، 

  • الوظيفةتحويل_بيانات' يأخذ DataFrame المستخرج ('البيانات') كمعلمة لها. 
  • داخل الدالة، العمود الجديد 'text_length"تتم إضافته إلى DataFrame باستخدام"البيانات ['text_column'].apply(lambda x: len(str(x)))'. ستحسب دالة لامدا طول النص في كل صف من "text_column'.
  • يتم إرجاع DataFrame المحولة.  

الخطوة 3: تحميل البيانات

رمز لتحميل البيانات في بايثون ETL.

هنا، 

  • الوظيفةتحميل_بيانات' يأخذ DataFrame المحول ('data_transformed') ومسار ملف CSV الناتج (')ملف إلاخراج') كمعلماتها.
     
  • داخل الدالة،'data_transformed.to_csv()" يكتب البيانات المحولة إلى ملف CSV جديد محدد بواسطة "ملف إلاخراج'. وأخيرا،'مؤشر = خطأيساعد على تجنب كتابة فهارس الصفوف في ملف CSV. 

مسارات ملفات الإدخال والإخراج 

كود لتحديد مسارات ملفات الإدخال والإخراج في Python ETL.

 وهنا يتم تحديد مسارين. واحد إلى ملف CSV الإدخال تحتوي ال داتليتم معالجتها ("ملف_المدخلات') والآخر إلى ملف CSV الناتج حيث تم تحويله داتسيتم حفظ ('ملف إلاخراج'). 

تنفيذ عملية ETL

رمز يصور تنفيذ عملية ETL في بايثون.

هنا، 

  • يتم تنفيذ عملية Python ETL عن طريق استدعاء "استخراج البيانات'،'تحويل_بيانات"و"تحميل_بياناتيعمل بشكل تسلسلي مع الوسائط المناسبة.
  • يتم تخزين البيانات المستخرجة في "البيانات"إطار البيانات.
  • ال 'تحويل_بياناتيتم استدعاء الدالة مع المستخرجة ('البيانات') كمدخل، ويتم تخزين البيانات المحولة في 'data_transformed"إطار البيانات.
  • وأخيرًا، يتم تحميل البيانات المحولة إلى ملف الإخراج CSV المحدد بواسطة 'ملف إلاخراج'.

لاحظ أن هذا ينشئ الكود أساسي جدا خط أنابيب بايثون ETL. الاكثر داتكلما قامت المنظمة بإنتاج واستهلاك، كلما كانت خطوط الأنابيب التي ستحتاج إلى بنائها وتصنيعها أكثر تعقيدًا المحافظة. عندما يتعلق الأمر ببناء خطوط أنابيب ETL في Python، فإن التعقيد المتزايد يمكن أن يفوق الفوائد - مما يجعل أدوات Python ETL أكثر سهولة قابليه البدائل.  

صورة توضح أهم الأدوات الخاصة بـ Python ETL في عام 2024

أفضل أدوات Python ETL في عام 2024 

تمت مناقشة بعض من أفضل أدوات Python ETL أدناه: 

1. أباتشي تدفق الهواء

Apache Airflow هو إطار عمل Python مفتوح المصدر يستخدم الرسوم البيانية اللاحلقية الموجهة (DAGs) للسماح للمستخدمين بتنظيم وإدارة خطوط أنابيب ETL الخاصة بهم. وهو يدعم تأليف وجدولة ومراقبة سير العمل.

الايجابيات 

سلبيات 
تقوم DAGs بدمج نصوص Python المتعددة في رسم بياني للتبعية وتمكين المعالجة المتوازية للمهام.  

 

يفتقر تدفق الهواء إلى إصدار خطوط أنابيب البيانات. لا يمكن للمستخدمين إعادة نشر مهمة أو DAG محذوفة. 
تعمل واجهة المستخدم التفاعلية لـ Airflow على تسهيل مراقبة خطوط أنابيب ETL من خلال تصور وإعادة تشغيل تبعيات سير العمل والنجاحات والفشل حسب الحاجة.  لا يحتفظ بالبيانات التعريفية للمهام المحذوفة، مما يجعل تصحيح الأخطاء وإدارة البيانات أمرًا صعبًا. 
يمكن للمشغلين توسيع وظائف Airflow لتغطية حالات الاستخدام المختلفة أو تمكين استخدامها كمنصة لتكامل البيانات بدلاً من أداة البيانات. 

 

يحتاج المستخدمون إلى بعض الكفاءة في DevOps لتشغيله. 

 

2. لويجي 

تم تطوير Luigi في الأصل بواسطة Spotify وهو إطار عمل Python يمكّن المستخدمين من ربط مهام متعددة معًا. 

الايجابيات 

سلبيات 

تصميم معماري بديهي، مع وظائف مكتوبة بلغة بايثون.  لا يوجد توزيع للتنفيذ، لذا فإن العقد العاملة عرضة للتحميل الزائد. 
مثالية لمطوري الواجهة الخلفية الذين يتطلعون إلى أتمتة خطوط أنابيب ETL المباشرة.  يمكن أن تؤدي القدرات المحدودة للتوثيق ومعالجة الأخطاء إلى تعقيد عملية فهم فشل المهام وتصحيحها. 
سهل الاستخدام نسبيًا مع تكامل واجهة سطر الأوامر.  غير عملي لسير العمل في الوقت الفعلي بسبب استخدامه للحوسبة المجمعة. 

 

3. الباندا

تتميز مكتبة Pandas بكائن DataFrame، وهو عبارة عن بنية بيانات تسمح بمعالجة البيانات بسهولة وسهولة. إن كيفية تبسيط Pandas لتحويل البيانات واضحة في مثال إعداد ETL في Python، والذي تمت مناقشته سابقًا في هذه المدونة. 

الايجابيات سلبيات
يسهل عمليات تحويل البيانات بسرعة وسهولة.  يقدم وظائف استخراج وتحميل محدودة. 
رائعة لمجموعات البيانات الصغيرة والمتوسطة الحجم.  ليست مثالية لمعالجة البيانات على نطاق واسع والعمليات في الذاكرة. 
مريحة لكتابة نصوص بسيطة.  قابلية التوسع ممكنة ولكنها ليست سهلة.

 

 

4. بيتل 

يعتبر Petl مثاليًا لتلبية متطلبات ETL الأساسية دون الحاجة إلى تحليلات متقدمة.  

الايجابيات 

سلبيات 

يستخدم Petl الحد الأدنى من ذاكرة النظام ولا يستهلك الكثير من الموارد.  يقدم فقط قدرات التحول الأساسية. 
تستخدم وظيفتها القابلة للتوسيع تعليمات برمجية بسيطة لإضافة مصادر ووجهات بيانات جديدة.  لا يتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة بشكل جيد. 
سهلة الاستخدام.  غير مناسب لحالات الاستخدام التي تتطلب عمليات عالية السرعة أو نتائج حساسة للوقت. 

 

5. بونوبو 

Bonobo هو إطار عمل Python ETL بسيط وخفيف الوزن يسمح للمستخدمين ببناء خطوط أنابيب البيانات عبر البرمجة النصية.  

الايجابيات 

سلبيات 

لا يتطلب Bonobo تعلم واجهات برمجة تطبيقات جديدة، بل يحتاج فقط إلى فهم أولي لـ Python.  مناسب لمخططات البيانات البسيطة وشبه المعقدة ولكن ليس لمجموعات البيانات الأكبر حجمًا. 
يسمح بالنشر السريع والمتوازي لخطوط الأنابيب.  معالجة مبسطة للبيانات تنظم البيانات كسلسلة من الصفوف في العقد، مما يجعل من الصعب إجراء التحليلات على مجموعة البيانات ككل. 
مفتوح المصدر وقابل للتطوير ويدعم مجموعة واسعة من مصادر البيانات مثل JSON وCSV وXLS وXML وSQL.  لا تزال في مرحلة ألفا مع مستقبل تطوير غير مؤكد. تم إصدار الإصدار 0.6 منذ أكثر من ست سنوات. 

 

6. بيسبارك 

وباعتبارها واجهة برمجة تطبيقات Python، تتيح PySpark للمستخدمين الوصول إلى Apache Spark (لغة برمجة Scala) واستخدامها مباشرةً من خلال Python. 

الايجابيات 

سلبيات 

تم تصميم PySpark للتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة، مع ميزات مثل التحميل البطيء، والمعالجة المتوازية، ومجموعات البيانات الموزعة المرنة (RDDs).  على الرغم من قدرات التحويل الرائعة، فإن PySpark يتمتع بوظيفة استخراج وتحميل محدودة إلى حد ما. 
يدعم معظم ميزات Apache Spark مثل DataFrame وSpark SQL والتعلم الآلي وSpark Core والبث.  يمكن أن تتطلب خطوط الأنابيب المعقدة من المستخدمين كتابة مستخلصاتهم الخاصة. 
يسمح للمستخدمين بكتابة مهام ETL إما في نموذج يشبه Python أو نموذج يشبه SQL.  تُظهر الأخطاء في PySpark إشارات إلى أخطاء تتبع كود Python وأخطاء تتبع مكدس Java، مما يجعل تصحيح الأخطاء أمرًا صعبًا. 

 

7. فقاعات 

ما يميز Bubbles عن أدوات Python ETL الأخرى التي تمت مناقشتها هنا هو أوصاف خطوط الأنابيب المستندة إلى البيانات التعريفية. هذا الإطار مكتوب بلغة بايثون ولكنه لا يقتصر عليها ويتميز بسهولة الاستخدام مع اللغات الأخرى. 

الايجابيات 

سلبيات 

تعد Bubbles حيادية من الناحية التكنولوجية، مما يضمن أن المستخدمين يمكنهم التركيز على عمليات ETL دون القلق بشأن التكنولوجيا التي تقف وراءها أو الوصول إلى البيانات.  يتطلب Python 3.3، ولا توجد خطط لنقله إلى إصدارات Python الأقدم. 
يسمح للمستخدمين بإعداد ETL بسرعة.  في بعض الأحيان، لا يكون التركيب ممكنًا عند إضافة عمليات مخصصة إذا كانت الكائنات من قواعد بيانات مختلفة 
باعتبارها إطارًا مجردًا ومتعدد الاستخدامات، تركز Bubbles على عمليات ETL بدلاً من لغة برمجة محددة.  من المفترض أن يتم استخدام بعض عمليات التحويل في Python فقط ويمكن أن تكون كثيفة الاستخدام للموارد عند استخدامها في مجموعات بيانات كبيرة. 

متى يجب عليك استخدام أداة Python ETL؟ 

تعتبر أدوات Python ETL مثالية في واحد أو أكثر من السيناريوهات التالية: 

  • عندما ترغب إحدى المؤسسات في ترميز أداة ETL الخاصة بها ولديها مطورين أو مبرمجين يتقنون لغة Python.

  • عندما تكون متطلبات ETL التنظيمية واضحة وقابلة للتنفيذ بسهولة.

  • عندما تكون متطلبات ETL محددة للغاية ولا يمكن إلا لـ Python تلبية هذه المتطلبات بفعالية.

تسليط الضوء على الصورة Asteraمزايا على بايثون ETL.

Astera كبديل أفضل لبيثون ETL 

على الرغم من فوائدها الكبيرة، فإن معظم أدوات Python ETL تشترك أيضًا في بعض العيوب، مثل: 

  • تتطلب هذه الأدوات معرفة كبيرة وكفاءة في لغة Python لبناء خطوط أنابيب ETL المخصصة وأتمتتها.
  • تعد العديد من الأدوات أكثر ملاءمة للعمليات الصغيرة والمتوسطة الحجم.
  • يمكن أن تكون قابلية التوسع والسرعة لبعض الأدوات من العوامل المقيدة للمؤسسات سريعة النمو. 

تريد الشركات واجهة بديهية وسرعات معالجة عالية وموثوقية وقابلية للتوسع من منتجاتها حلول إي تي إل. بالإضافة إلى ذلك، تتطلب أتمتة اختبار ETL باستخدام Python مختبري ETL ماهرين يتمتعون بالكفاءة في كل من منهجيات اختبار ETL ولغة برمجة Python.

لذلك، تبحث العديد من المؤسسات عن بديل لأدوات Python ETL القياسية التي تلغي الحاجة إلى توظيف المتخصصين والاحتفاظ بهم والتكاليف المرتبطة بها. 

أدخل Astera. 

Astera يوفر بيئة خالية من التعليمات البرمجية تمت تجربتها واختبارها، وواجهة موحدة، وتكاملًا خاليًا من المتاعب مع مصادر البيانات والوجهات المختلفة. تسمح قدراتها المتطورة في تنظيف البيانات وتحويلها للمستخدمين بتحويل البيانات الأولية بسرعة إلى رؤى مكررة. 

إنه بديل Python ETL الرائد للمؤسسات التي ترغب في إنشاء خطوط أنابيب ETL ونشرها وصيانتها دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية. 

هل أنت مستعد لأتمتة عمليات ETL الخاصة بك؟ كتاب التجريبي or ابدأ تجربة مجانية اليوم. 

ربما يعجبك أيضا
Asteraدليل تكامل بيانات التسويق وإدارتها
ما هو تدفق ETL؟
علوم البيانات مقابل تحليلات البيانات: الاختلافات الرئيسية
مع مراعاة Astera لتلبية احتياجات إدارة البيانات الخاصة بك؟

أنشئ اتصالاً خاليًا من التعليمات البرمجية مع تطبيقات مؤسستك وقواعد البيانات والتطبيقات السحابية لدمج جميع بياناتك.

دعونا نتواصل الآن!
يتيح الاتصال