ETL mit Python: Vor- und Nachteile erkunden

Möchten Sie Ihren Datenintegrationsprozess automatisieren und optimieren? ETL (Extrahieren, Transformieren und Laden) sammelt Daten aus verschiedenen Quellen, wendet Geschäftsregeln und Transformationen an und lädt die Daten in ein Zielsystem. Heute erfahren Sie, wie Sie ETL-Pipelines mit Python erstellen – einer beliebten und vielseitigen Programmiersprache.

Ist es möglich, ETL mit Python zu erstellen?

Ja! Python verfügt über einen umfangreichen Satz an Bibliotheken und Frameworks, die verschiedene Aspekte des verarbeiten können ETL Prozess wie Datenextraktion, -manipulation, -verarbeitung und -laden.

Mit Python können Sie ganz einfach ETL-Pipelines erstellen, die Daten basierend auf Geschäftsanforderungen verwalten und transformieren.

Es gibt mehrere in Python geschriebene ETL-Tools, die Python-Bibliotheken zum Extrahieren, Laden und Transformieren verschiedener Datentabellen nutzen, die aus mehreren Datenquellen in Data Warehouses importiert wurden. Python-ETL-Tools sind schnell, zuverlässig und leistungsstark.

Einige Top-Tools, die ETL mit Python erstellen, sind:

• Apache-Luftstrom
• Luigi
• petl
• Spark
• Pandas

Vorteile der Konfiguration von ETL mit Python

Leicht zu lernen

Python verfügt über eine einfache und konsistente Syntax, die das Schreiben und Verstehen von ETL-Code erleichtert. Python verfügt außerdem über eine REPL (Read-Eval-Print-Schleife), die interaktives Testen und Debuggen von ETL-Code ermöglicht.

Darüber hinaus verfolgt Python eine „Batterien inklusive“-Philosophie, die integrierte Module und Funktionen für alltägliche ETL-Aufgaben wie Datenextraktion, -manipulation, -verarbeitung und -laden bereitstellt.

Beispielsweise können Sie das CSV-Modul zum Lesen und Schreiben von CSV-Dateien, das JSON-Modul zum Verarbeiten von JSON-Daten, das SQLite3-Modul zum Herstellen einer Verbindung zu SQLite-Datenbanken und das urllib-Modul zum Zugriff auf Webressourcen verwenden. Wenn Sie also nach einer einfachen Möglichkeit suchen, Datenpipelines zu erstellen, ist die Konfiguration von ETL mit Python möglicherweise eine gute Wahl.

Flexibilität

Python verfügt über ein flexibles und dynamisches Typisierungssystem, das es ETL-Entwicklern ermöglicht, mit verschiedenen Datenquellen und Formaten wie CSV, JSON, SQL und XML zu arbeiten.

Python unterstützt mehrere Paradigmen und Programmierstile, z. B. objektorientiert, funktional und prozedural, die es ETL-Entwicklern ermöglichen, den besten Ansatz für ihre ETL-Logik und ihr ETL-Design zu wählen.

Python verfügt außerdem über eine modulare und skalierbare Struktur, die es ETL-Entwicklern ermöglicht, ihren ETL-Code in wiederverwendbare und wartbare Komponenten wie Funktionen, Klassen und Module zu organisieren.

Beispielsweise können Sie die Pandas-Bibliothek zum Erstellen und Bearbeiten von DataFrames, die NumPy-Bibliothek zum Durchführen numerischer Berechnungen, die SciPy-Bibliothek zum Anwenden wissenschaftlicher und statistischer Funktionen und die Matplotlib-Bibliothek zum Generieren und Anzeigen von Datenvisualisierungen verwenden. Wenn Sie also nach einer flexiblen und anpassungsfähigen Möglichkeit zum Aufbau von Datenpipelines suchen, ist ETL mit Python die richtige Wahl.

Power

Python verfügt über einen robusten und vielfältigen Satz von Bibliotheken und Frameworks von Drittanbietern, die verschiedene Aspekte des ETL-Prozesses abwickeln können, wie z. B. Datenextraktion, Transformation, Laden und Workflow-Management. Einige Standard-Python-Tools und Frameworks für ETL sind Pandas, Beautiful Soup, Odo, Airflow, Luigi und Bonobo.

Diese Tools und Frameworks bieten Features und Funktionalitäten, die die Leistung und Effizienz des ETL-Prozesses verbessern können, wie z. B. Datenbereinigung, Datenaggregation, Datenzusammenführung, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Web Scraping, Datenverschiebung, Workflow-Management, Planung, Protokollierung, und Überwachung.

Sie können beispielsweise die Beautiful Soup-Bibliothek verwenden, um Daten aus HTML- und XML-Dokumenten zu extrahieren, die Odo-Bibliothek, um Daten zwischen verschiedenen Formaten und Quellen zu verschieben, das Airflow-Framework, um ETL-Pipelines zu erstellen und auszuführen, das Luigi-Framework, um komplexe Datenpipelines zu erstellen, und das Bonobo-Framework zum Erstellen von ETL-Pipelines mithilfe eines funktionalen Programmieransatzes.

Nachteile der ETL-Konfiguration mit Python

Leistung

Python ist eine interpretierte Sprache, die langsamer läuft als kompilierte Sprachen wie C oder Java. Python verfügt außerdem über eine globale Interpretersperre (GIL), die verhindert, dass mehrere Threads gleichzeitig Python-Code ausführen, wodurch die Parallelität und Parallelität des ETL-Prozesses eingeschränkt wird.

Python hat außerdem einen hohen Speicherverbrauch und einen hohen Garbage-Collection-Overhead, was sich auf die Skalierbarkeit und Stabilität des ETL-Prozesses auswirken kann. Wenn Sie mit großen und komplexen Datensätzen arbeiten, kann sich die Konfiguration von ETL mit Python daher möglicherweise auf die Leistung Ihres Systems auswirken.

Kompatibilität

Python verfügt über mehrere Versionen und Implementierungen, z. B. Python 2 und 3 oder CPython und PyPy, die zu Kompatibilitätsproblemen und Inkonsistenzen im ETL-Code und in der ETL-Umgebung führen können.

Python verfügt außerdem über ein Abhängigkeitsverwaltungssystem, dessen Verwaltung komplex und umständlich sein kann, insbesondere wenn es um mehrere Bibliotheken und Frameworks für ETL geht.

Darüber hinaus mangelt es Python für einige an Standardisierung und Dokumentation ETL-Tools und Frameworks, was das Erlernen und Verwenden derselben zu einer Herausforderung macht. Beispielsweise gibt es viele verschiedene Möglichkeiten, mit Python eine Verbindung zu einer Datenbank herzustellen, z. B. psycopg2, SQLalchemy, pyodbc und cx_Oracle, aber jede hat Syntax, Funktionen und Einschränkungen. Daher kann das Erstellen von ETL-Pipelines mit Python schwierig sein, wenn Sie mit unterschiedlichen Datenquellen und -formaten arbeiten.

Komplexität

Die Konfiguration von ETL mit Python ist komplex und anspruchsvoll beim Entwerfen, Entwickeln und Debuggen, insbesondere wenn Sie mit großen und unterschiedlichen Datenquellen und -formaten wie CSV, JSON, SQL und XML arbeiten. Python-ETL-Entwickler müssen über ein gutes Verständnis der Datenquellen, der Geschäftslogik und der Datentransformationen sowie der Python-Bibliotheken und Frameworks verfügen, die damit umgehen können. Python-ETL-Entwickler müssen außerdem viele benutzerdefinierte Codes und Skripte schreiben, um Daten zu verbinden, zu extrahieren, zu transformieren und zu laden, was fehleranfällig sein kann.

Wenn Sie beispielsweise mit Python Daten aus einer Webseite extrahieren möchten, müssen Sie möglicherweise eine Bibliothek wie Beautiful Soup verwenden, um den HTML-Code zu analysieren, eine Bibliothek wie Requests, um HTTP-Anfragen zu stellen, und eine Bibliothek wie LXML, um XML-Daten zu verarbeiten. Daher müssen Sie möglicherweise viel Zeit und Mühe in die Konfiguration von ETL mit Python und das Debuggen von Datenpipelines investieren.

Wartung

Die Pflege und Aktualisierung von ETL mit Python kann schwierig und kostspielig sein, insbesondere wenn sich die Datenquellen, die Geschäftsanforderungen oder die Zielsysteme ändern. Python-ETL-Entwickler müssen die ETL-Pipelines ständig überwachen und testen, Fehler und Ausnahmen behandeln, den ETL-Prozess protokollieren und verfolgen sowie die ETL-Leistung optimieren.

Python-ETL-Entwickler müssen außerdem die Qualität und Genauigkeit der Daten sowie die Sicherheit und Compliance der Datenübertragung gewährleisten. Wenn Sie beispielsweise Daten mit Python in ein Data Warehouse laden möchten, müssen Sie möglicherweise eine Bibliothek wie sqlalchemy zum Erstellen und Verwalten des Datenbankschemas, eine Bibliothek wie Pandas zum Bearbeiten und Validieren der Daten und eine Bibliothek wie pyodbc verwenden Führen Sie die SQL-Abfragen aus. Daher verfügen Sie möglicherweise über eine chaotische und unzuverlässige ETL-Pipeline, die Ihre Datenqualität und -integrität gefährden kann, wenn Sie nicht vorsichtig und gewissenhaft sind.

Skalierbarkeit

Mit zunehmender Menge und Vielfalt Ihrer Daten kann die Länge und Komplexität des Python-Codes zunehmen, was die Wartung erschwert. Auch die Erstellung von ETL mit Python kann bei großen und komplexen Datensätzen eine Herausforderung darstellen, da der Speicher erschöpft sein kann oder lange Ausführungszeiten erforderlich sind.

Um die Skalierbarkeit und Effizienz des ETL zu verbessern, können Benutzer verteilte Computing-Frameworks wie Spark oder Hadoop nutzen, die mehrere Knoten und Parallelverarbeitung nutzen können, um große und komplexe Datensätze zu verarbeiten.

Allerdings kann die Integration von Python in diese Frameworks auch Herausforderungen mit sich bringen, da zusätzliche Konfiguration und Codierung erforderlich sein können, was die Komplexität und den Overhead des ETL erhöht.

ETL mit Python vs. Astera

Aspekt	Astera		Python
Datenintegration	Unterstützt problemlos verschiedene Datenquellen und -ziele.		Unterstützt mehrere Datentypen und -formate, erfordert jedoch zusätzliche Bibliotheken für verschiedene Quellen.
Datenqualität	Bietet erweiterte Datenprofilierung und Qualitätsregeln.		Es fehlt ein integriertes Qualitäts-Framework, sodass externe Bibliotheken für Prüfungen und Validierungen erforderlich sind.
Datentransformationen		Unterstützt visuelles Design für Datentransformationen und Mappings.	Erfordert Codierung für Transformationen, möglicherweise langsamere Iterationen.
Datenverwaltung	Bietet ein robustes Governance-Framework für Compliance.		Es fehlt eine integrierte Governance, sodass externe Bibliotheken für Verschlüsselung und Sicherheit erforderlich sind.
Anpassbarkeit	Bietet eine codefreie Schnittstelle für das ETL-Pipeline-Design.		Bietet eine vielseitige Sprache für benutzerdefinierte Logik, erfordert jedoch umfangreiche Codierung.
Leistung	Nutzt Parallelverarbeitung für eine effiziente Handhabung.		Langsamer aufgrund von Interpretation, eingeschränkter Parallelität und hohem Speicherverbrauch.
Wartung	Bietet eine visuelle Schnittstelle zum Debuggen und Optimieren.		Erfordert ständige Überwachung, Fehlerbehandlung und Leistungsoptimierung.
Komplexität	Vereinfacht die ETL-Pipeline-Verwaltung mit intuitiver Benutzeroberfläche.		Erfordert umfangreiche Codierung und strenge Wartungsprozesse.
Skalierbarkeit	Beschleunigt das Lesen großer Datensätze aus Datenbanken und Dateien durch Partitionieren von Daten, Aufteilen von Tabellen in Blöcke und gleichzeitiges Lesen dieser Daten		Hoher Speicherverbrauch und komplexes Abhängigkeitsmanagement behindern die Skalierbarkeit.
Sicherheit	Bietet erweiterte Sicherheitsfunktionen, die den Industriestandards entsprechen.		Verlässt sich aus Sicherheitsgründen auf externe Bibliotheken und hält möglicherweise bestimmte Vorschriften nicht ein.
Kosteneinsparungen	Erhebliche langfristige Kosteneinsparungen		Der Bedarf an qualifizierten High-End-Entwicklern und laufender Wartung gleicht niedrigere Vorabkosten aus.
Selbstregulierende Pipelines	Bietet Funktionen für automatisierte Überwachung, Warnungen und Auslöser.		Erfordert eine benutzerdefinierte Implementierung für automatisierte Pipelines.
Workflow-Automatisierung	Bietet integrierte Workflow-Orchestrierungs- und Planungsfunktionen.		Stützt sich auf externe Bibliotheken oder Frameworks zur Workflow-Automatisierung.
Time to Market	Schnelle Entwicklung mit intuitiver Benutzeroberfläche und vorgefertigten Konnektoren.		Längere Entwicklungszeit aufgrund von Codierungs- und Integrationsanforderungen.

Ultraschall Astera Optimiert ETL

Python und Astera sind leistungsstarke und beliebte Tools, aber Astera hat einige klare Vorteile und Vorteile gegenüber Python, die Sie kennen sollten.

Astera ist eine No-Code-ETL-Plattform, mit der Sie Datenpipelines erstellen, überwachen und verwalten können ohne Code zu schreiben. Es verfügt über eine grafische Benutzeroberfläche, die das einfache Ziehen und Ablegen verschiedener Komponenten wie Datenquellen, Ziele, Transformationen und Workflows zum Erstellen und Ausführen von ETL-Pipelines ermöglicht.

Sie können den Datenfluss und die Ergebnisse auch in Echtzeit sehen, was Ihnen bei der Validierung und Fehlerbehebung Ihrer ETL-Logik hilft. Astera unterstützt verschiedene Datentypen und -formate wie CSV, JSON, Datenbanken, XML und unstrukturierte Dokumente und kann in mehrere Systeme und Plattformen wie Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes, Cloud-Dienste und APIs integriert werden.

Astera Verbessert die ETL-Leistung dank Parallelverarbeitung weiter. Astera unterstützt die parallele und verteilte Verarbeitung, die die Leistung mehrerer Kerne und Knoten nutzen kann, um große Datenverarbeitungsaufgaben zu bewältigen. Ebenfalls, Astera bieten einen geringen Speicherverbrauch und einen intelligenten Caching-Mechanismus, der die Skalierbarkeit und Stabilität verbessern kann.

Außerdem, Astera verfügt über eine standardisierte und dokumentierte Plattform, die das Erlernen und die effektive Nutzung erleichtert. Astera ETL-Pipelines können auch einfach und leicht zu entwerfen, zu entwickeln und zu debuggen sein, insbesondere beim Umgang mit großen und unterschiedlichen Datenquellen und -formaten wie CSV, JSON, SQL und XML. Sie müssen keinen komplexen, langwierigen Code oder Skripts schreiben, um Ihre Daten zu transformieren und zu laden. Sie können die integrierten Komponenten und Funktionen nutzen Astera bietet oder erstellt bei Bedarf benutzerdefinierte.

Sie können Ihre ETL-Pipelines einfach wiederverwenden und über verschiedene Projekte und Teams hinweg teilen und so die Produktivität und Zusammenarbeit steigern.

Bereit, die Leistungsfähigkeit und das Potenzial von No-Code-ETL-Tools wie zu erleben Astera für Ihre Datenintegrationsprojekte? Wenn ja, können Sie den nächsten Schritt machen und Fordern Sie eine kostenlose 14-tägige Testversion an or Vereinbaren Sie eine individuelle Demo heute.