ETL usando Python: explorando los pros y los contras

¿Está buscando automatizar y optimizar su proceso de integración de datos? ETL (extracción, transformación y carga) recopila datos de varias fuentes, aplica reglas y transformaciones comerciales y carga los datos en un sistema de destino. Hoy, aprenderá cómo crear canalizaciones ETL utilizando Python, un lenguaje de programación popular y versátil.

¿Es posible construir ETL usando Python?

¡Sí! Python tiene un rico conjunto de bibliotecas y marcos que pueden manejar diferentes aspectos del ETL proceso, como la extracción, manipulación, procesamiento y carga de datos.

Python facilita la creación de canalizaciones ETL que gestionan y transforman datos en función de los requisitos empresariales.

Existen varias herramientas ETL escritas en Python que aprovechan las bibliotecas de Python para extraer, cargar y transformar diversas tablas de datos importadas de múltiples fuentes de datos en almacenes de datos. Herramientas ETL de Python son rápidos, confiables y ofrecen un alto rendimiento.

Algunas de las principales herramientas que crean ETL usando Python son:

• Flujo de aire Apache
• Luigi
• petl
• Spark
• Los pandas

Ventajas de configurar ETL usando Python

Fácil de aprender

Python tiene una sintaxis simple y consistente que facilita la escritura y comprensión del código ETL. Python también tiene un REPL (bucle de lectura-evaluación-impresión) que permite probar y depurar código ETL interactivo.

Además, Python tiene una filosofía de "baterías incluidas" que proporciona módulos y funciones integrados para tareas ETL cotidianas, como extracción, manipulación, procesamiento y carga de datos.

Por ejemplo, puede utilizar el módulo CSV para leer y escribir archivos CSV, el módulo JSON para manejar datos JSON, el módulo SQLite3 para conectarse a bases de datos SQLite y el módulo urllib para acceder a recursos web. Por lo tanto, si está buscando una forma sencilla de crear canalizaciones de datos, configurar ETL usando Python podría ser una buena opción.

Flexibilidad

Python tiene un sistema de escritura flexible y dinámico que permite a los desarrolladores de ETL trabajar con diferentes fuentes y formatos de datos, como CSV, JSON, SQL y XML.

Python admite múltiples paradigmas y estilos de programación, como la orientada a objetos, la funcional y la procedimental, que permiten a los desarrolladores de ETL elegir el mejor enfoque para su lógica y diseño de ETL.

Python también tiene una estructura modular y escalable que permite a los desarrolladores de ETL organizar su código ETL en componentes reutilizables y mantenibles, como funciones, clases y módulos.

Por ejemplo, puede utilizar la biblioteca Pandas para crear y manipular DataFrames, la biblioteca NumPy para realizar cálculos numéricos, la biblioteca SciPy para aplicar funciones científicas y estadísticas y la biblioteca Matplotlib para generar y mostrar visualizaciones de datos. Por lo tanto, si está buscando una forma flexible y adaptable de crear canales de datos, ETL usando Python es el camino a seguir.

Motor

Python tiene un conjunto sólido y diverso de bibliotecas y marcos de terceros que pueden manejar diferentes aspectos del proceso ETL, como la extracción, transformación, carga y gestión del flujo de trabajo de datos. Algunas herramientas y marcos estándar de Python para ETL son Pandas, Beautiful Soup, Odo, Airflow, Luigi y Bonobo.

Estas herramientas y marcos proporcionan características y funcionalidades que pueden mejorar el rendimiento y la eficiencia del proceso ETL, como limpieza de datos, agregación de datos, fusión de datos, análisis de datos, visualización de datos, web scraping, movimiento de datos, gestión del flujo de trabajo, programación, registro, y monitoreando.

Por ejemplo, puede utilizar la biblioteca Beautiful Soup para extraer datos de documentos HTML y XML, la biblioteca Odo para mover datos entre diferentes formatos y fuentes, el marco Airflow para crear y ejecutar canalizaciones ETL, el marco Luigi para crear canalizaciones de datos complejas, y el marco Bonobo para construir canales ETL utilizando un enfoque de programación funcional.

Inconvenientes de configurar ETL usando Python

Rendimiento

Python es un lenguaje interpretado que se ejecuta más lento que los lenguajes compilados, como C o Java. Python también tiene un bloqueo de intérprete global (GIL) que evita que varios subprocesos ejecuten código Python simultáneamente, lo que limita la concurrencia y el paralelismo del proceso ETL.

Python también tiene un alto consumo de memoria y una sobrecarga de recolección de basura, lo que puede afectar la escalabilidad y estabilidad del proceso ETL. Por lo tanto, si trabaja con conjuntos de datos grandes y complejos, configurar ETL usando Python puede afectar el rendimiento de su sistema.

Compatibilidad

Python tiene múltiples versiones e implementaciones, como Python 2 y 3 o CPython y PyPy, lo que puede causar problemas de compatibilidad e inconsistencias en el código y el entorno ETL.

Python también tiene un sistema de gestión de dependencias que puede resultar complejo y engorroso de gestionar, especialmente cuando se trata de múltiples bibliotecas y marcos para ETL.

Además, Python carece de estandarización y documentación para algunos Herramientas ETL y marcos, lo que hace que aprenderlos y usarlos sea un desafío. Por ejemplo, hay muchas formas diferentes de conectarse a una base de datos usando Python, como psycopg2, SQLalchemy, pyodbc y cx_Oracle, pero cada una tiene sintaxis, características y limitaciones. Por lo tanto, crear canalizaciones ETL utilizando Python puede resultar difícil cuando se trabaja con diferentes fuentes y formatos de datos.

Complejidad

Configurar ETL usando Python es complejo y desafiante de diseñar, desarrollar y depurar, especialmente cuando se trata de fuentes y formatos de datos grandes y diversos, como CSV, JSON, SQL y XML. Los desarrolladores de Python ETL deben tener un buen conocimiento de las fuentes de datos, la lógica empresarial y las transformaciones de datos, así como de las bibliotecas y marcos de Python que pueden manejarlos. Los desarrolladores de Python ETL también necesitan escribir muchos códigos y scripts personalizados para conectar, extraer, transformar y cargar datos, lo que puede ser propenso a errores y errores.

Por ejemplo, si desea extraer datos de una página web usando Python, es posible que deba usar una biblioteca como Beautiful Soup para analizar el HTML, una biblioteca como Requests para realizar solicitudes HTTP y una biblioteca como LXML para manejar datos XML. Por lo tanto, es posible que deba dedicar mucho tiempo y esfuerzo a configurar ETL usando Python y depurar canalizaciones de datos.

Mantenimiento

Mantener y actualizar ETL utilizando Python puede resultar difícil y costoso, especialmente cuando cambian las fuentes de datos, los requisitos comerciales o los sistemas de destino. Los desarrolladores de Python ETL deben monitorear y probar constantemente las canalizaciones de ETL, manejar errores y excepciones, registrar y rastrear el proceso de ETL y optimizar el rendimiento de ETL.

Los desarrolladores de Python ETL también deben garantizar la calidad y precisión de los datos, así como la seguridad y el cumplimiento de la transferencia de datos. Por ejemplo, si desea cargar datos en un almacén de datos usando Python, es posible que deba usar una biblioteca como sqlalchemy para crear y administrar el esquema de la base de datos, una biblioteca como Pandas para manipular y validar los datos y una biblioteca como pyodbc para ejecutar las consultas SQL. Por lo tanto, es posible que tenga un proceso de ETL desordenado y poco confiable que puede comprometer la calidad e integridad de sus datos si no es cuidadoso y diligente.

Escalabilidad

A medida que sus datos aumentan en volumen y variedad, el código Python puede aumentar en longitud y complejidad, lo que dificulta su mantenimiento. Construir ETL usando Python también puede ser un desafío con conjuntos de datos grandes y complejos, ya que puede agotar la memoria o tener tiempos de ejecución prolongados.

Para mejorar la escalabilidad y eficiencia de ETL, los usuarios pueden aprovechar marcos informáticos distribuidos, como Spark o Hadoop, que pueden utilizar múltiples nodos y procesamiento paralelo para manejar conjuntos de datos grandes y complejos.

Sin embargo, la integración de Python con estos marcos también puede plantear desafíos, ya que puede requerir configuración y codificación adicionales, lo que aumenta la complejidad y la sobrecarga del ETL.

ETL usando Python vs. Astera

Aspecto	Astera		Python
Integración de Datos	Admite varias fuentes y destinos de datos con facilidad.		Admite múltiples tipos y formatos de datos, pero requiere bibliotecas adicionales para diferentes fuentes.
Calidad de los Datos	Proporciona perfiles de datos avanzados y reglas de calidad.		Carece de un marco de calidad integrado, lo que requiere bibliotecas externas para comprobaciones y validaciones.
Transformaciones de datos		Admite el diseño visual para transformaciones y mapeos de datos.	Requiere codificación para transformaciones, iteraciones potencialmente más lentas.
Gobierno de datos	Ofrece un marco de gobernanza sólido para el cumplimiento.		Carece de gobernanza integrada, lo que requiere bibliotecas externas para cifrado y seguridad.
personalización	Ofrece una interfaz sin código para el diseño de tuberías ETL.		Proporciona un lenguaje versátil para lógica personalizada pero requiere una codificación extensa.
Rendimiento	Utiliza procesamiento paralelo para un manejo eficiente.		Más lento debido a la interpretación, la concurrencia limitada y el alto consumo de memoria.
Mantenimiento	Proporciona una interfaz visual para depurar y optimizar.		Requiere monitoreo constante, manejo de errores y optimización del rendimiento.
Complejidad	Simplifica la gestión de canalizaciones de ETL con una interfaz de usuario intuitiva.		Exige una codificación extensa y procesos de mantenimiento rigurosos.
Escalabilidad	Acelera la lectura de grandes conjuntos de datos de bases de datos y archivos al dividir los datos, dividir las tablas en fragmentos y leerlos simultáneamente		El alto consumo de memoria y la compleja gestión de dependencias obstaculizan la escalabilidad.
Seguridad	Ofrece funciones de seguridad avanzadas que cumplen con los estándares de la industria.		Depende de bibliotecas externas por motivos de seguridad y puede no cumplir con regulaciones específicas.
Ahorro en Costos	Importantes ahorros de costes a largo plazo		La necesidad de desarrolladores capacitados y de alto nivel y un mantenimiento continuo compensan los menores costos iniciales.
Tuberías autorreguladoras	Proporciona funciones para monitoreo, alertas y activadores automatizados.		Requiere una implementación personalizada para canalizaciones automatizadas.
Automatización del flujo de trabajo	Ofrece funciones integradas de orquestación y programación del flujo de trabajo.		Se basa en bibliotecas o marcos externos para la automatización del flujo de trabajo.
Hora de comprar	Desarrollo rápido con interfaz de usuario intuitiva y conectores prediseñados.		Mayor tiempo de desarrollo debido a los requisitos de codificación e integración.

Cómo Astera Agiliza el ETL

Python y Astera son herramientas poderosas y populares, pero Astera tiene algunas ventajas y beneficios claros sobre Python que debes conocer.

Astera es una plataforma ETL sin código que le permite crear, monitorear y administrar canalizaciones de datos sin escribir código. Tiene una interfaz gráfica de usuario, lo que facilita arrastrar y soltar varios componentes, como fuentes de datos, destinos, transformaciones y flujos de trabajo, para crear y ejecutar canalizaciones ETL.

También puede ver el flujo de datos y los resultados en tiempo real, lo que le ayuda a validar y solucionar problemas de su lógica ETL. Astera admite varios tipos y formatos de datos, como CSV, JSON, bases de datos, XML, documentos no estructurados y puede integrarse con múltiples sistemas y plataformas, como bases de datos, almacenes de datos, lagos de datos, servicios en la nube y API.

Astera mejora aún más el rendimiento de ETL gracias al procesamiento paralelo. Astera admite procesamiento paralelo y distribuido, que puede aprovechar el poder de múltiples núcleos y nodos para manejar grandes tareas de procesamiento de datos. Asimismo, Astera Ofrecen un bajo consumo de memoria y un mecanismo de almacenamiento en caché inteligente, que puede mejorar la escalabilidad y la estabilidad.

Por otro lado, Astera tiene una plataforma estandarizada y documentada que puede facilitar su aprendizaje y uso eficaz. Astera Las canalizaciones ETL también pueden ser sencillas y fáciles de diseñar, desarrollar y depurar, especialmente cuando se trata de fuentes y formatos de datos grandes y diversos, como CSV, JSON, SQL y XML. No es necesario escribir códigos o scripts largos y complejos para transformar y cargar sus datos. Puede utilizar los componentes y funciones integrados. Astera proporciona o crea otros personalizados si es necesario.

Puede reutilizar y compartir fácilmente sus canales de ETL entre diferentes proyectos y equipos, aumentando la productividad y la colaboración.

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