ETL usando Python: explorando os prós e os contras

Você deseja automatizar e agilizar seu processo de integração de dados? ETL (extrair, transformar e carregar) coleta dados de várias fontes, aplica regras de negócios e transformações e carrega os dados em um sistema de destino. Hoje, você aprenderá como construir pipelines ETL usando Python – uma linguagem de programação popular e versátil.

É possível construir ETL usando Python?

Sim! Python possui um rico conjunto de bibliotecas e estruturas que podem lidar com diferentes aspectos do ETL processo, como extração, manipulação, processamento e carregamento de dados.

Python facilita a criação de pipelines ETL que gerenciam e transformam dados com base nos requisitos de negócios.

Existem várias ferramentas ETL escritas em Python que utilizam bibliotecas Python para extrair, carregar e transformar diversas tabelas de dados importadas de múltiplas fontes de dados em data warehouses. Ferramentas ETL Python são rápidos, confiáveis ​​e oferecem alto desempenho.

Algumas das principais ferramentas que criam ETL usando Python são:

• Fluxo de ar Apache
• Louis
• petl
• Faísca
• pandas

Vantagens de configurar ETL usando Python

Fácil de aprender

Python tem uma sintaxe simples e consistente que facilita a escrita e a compreensão do código ETL. Python também possui um REPL (loop read-eval-print) que permite teste e depuração de código ETL interativo.

Além disso, Python tem uma filosofia de “baterias incluídas” que fornece módulos e funções integrados para tarefas diárias de ETL, como extração, manipulação, processamento e carregamento de dados.

Por exemplo, você pode usar o módulo CSV para ler e gravar arquivos CSV, o módulo JSON para manipular dados JSON, o módulo SQLite3 para conectar-se a bancos de dados SQLite e o módulo urllib para acessar recursos da web. Portanto, se você está procurando uma maneira simples de construir pipelines de dados, configurar ETL usando Python pode ser uma boa escolha.

Flexibilidade

Python possui um sistema de digitação flexível e dinâmico que permite aos desenvolvedores ETL trabalhar com diferentes fontes e formatos de dados, como CSV, JSON, SQL e XML.

Python oferece suporte a vários paradigmas e estilos de programação, como orientada a objetos, funcional e processual, que permitem aos desenvolvedores de ETL escolher a melhor abordagem para sua lógica e design de ETL.

Python também possui uma estrutura modular e escalonável que permite aos desenvolvedores de ETL organizar seu código ETL em componentes reutilizáveis ​​e de fácil manutenção, como funções, classes e módulos.

Por exemplo, você pode usar a biblioteca Pandas para criar e manipular DataFrames, a biblioteca NumPy para realizar cálculos numéricos, a biblioteca SciPy para aplicar funções científicas e estatísticas e a biblioteca Matplotlib para gerar e exibir visualizações de dados. Portanto, se você está procurando uma maneira flexível e adaptável de construir pipelines de dados, ETL usando Python é a melhor opção.

Potência

Python possui um conjunto robusto e diversificado de bibliotecas e estruturas de terceiros que podem lidar com diferentes aspectos do processo ETL, como extração de dados, transformação, carregamento e gerenciamento de fluxo de trabalho. Algumas ferramentas e estruturas Python padrão para ETL são Pandas, Beautiful Soup, Odo, Airflow, Luigi e Bonobo.

Essas ferramentas e estruturas fornecem recursos e funcionalidades que podem melhorar o desempenho e a eficiência do processo ETL, como limpeza de dados, agregação de dados, fusão de dados, análise de dados, visualização de dados, web scraping, movimentação de dados, gerenciamento de fluxo de trabalho, agendamento, registro, e monitoramento.

Por exemplo, você pode usar a biblioteca Beautiful Soup para extrair dados de documentos HTML e XML, a biblioteca Odo para mover dados entre diferentes formatos e fontes, a estrutura Airflow para criar e executar pipelines ETL, a estrutura Luigi para construir pipelines de dados complexos, e a estrutura Bonobo para construir pipelines de ETL usando uma abordagem de programação funcional.

Desvantagens de configurar ETL usando Python

Performance

Python é uma linguagem interpretada que roda mais lentamente que linguagens compiladas, como C ou Java. Python também possui um bloqueio de interpretador global (GIL) que evita que vários threads executem código Python simultaneamente, limitando a simultaneidade e o paralelismo do processo ETL.

Python também possui alto consumo de memória e sobrecarga de coleta de lixo, o que pode afetar a escalabilidade e estabilidade do processo ETL. Portanto, se você estiver lidando com conjuntos de dados grandes e complexos, configurar ETL usando Python pode afetar o desempenho do seu sistema.

Compatibilidade

Python possui múltiplas versões e implementações, como Python 2 e 3 ou CPython e PyPy, o que pode causar problemas de compatibilidade e inconsistências no código e ambiente ETL.

Python também possui um sistema de gerenciamento de dependências que pode ser complexo e complicado de gerenciar, especialmente ao lidar com múltiplas bibliotecas e estruturas para ETL.

Além disso, Python carece de padronização e documentação para alguns Ferramentas ETL e estruturas, tornando o aprendizado e o uso deles desafiadores. Por exemplo, existem muitas maneiras diferentes de se conectar a um banco de dados usando Python, como psycopg2, SQLalchemy, pyodbc e cx_Oracle, mas cada uma possui sintaxe, recursos e limitações. Portanto, construir pipelines ETL usando Python pode ser difícil quando você trabalha com diferentes fontes e formatos de dados.

Complexidade

Configurar ETL usando Python é complexo e desafiador para projetar, desenvolver e depurar, especialmente quando você lida com fontes e formatos de dados grandes e diversos, como CSV, JSON, SQL e XML. Os desenvolvedores de ETL Python precisam ter um bom entendimento das fontes de dados, da lógica de negócios e das transformações de dados, bem como das bibliotecas e estruturas Python que podem lidar com eles. Os desenvolvedores de ETL Python também precisam escrever muitos códigos e scripts personalizados para conectar, extrair, transformar e carregar dados, o que pode estar sujeito a erros e bugs.

Por exemplo, se você deseja extrair dados de uma página da web usando Python, pode ser necessário usar uma biblioteca como Beautiful Soup para analisar o HTML, uma biblioteca como Requests para fazer solicitações HTTP e uma biblioteca como LXML para lidar com dados XML. Portanto, talvez você precise gastar muito tempo e esforço configurando ETL usando Python e depurando pipelines de dados.

Manutenção

Manter e atualizar ETL usando Python pode ser difícil e caro, especialmente quando as fontes de dados, os requisitos de negócios ou os sistemas de destino mudam. Os desenvolvedores de ETL Python devem monitorar e testar constantemente os pipelines de ETL, lidar com erros e exceções, registrar e rastrear o processo de ETL e otimizar o desempenho do ETL.

Os desenvolvedores de ETL Python também precisam garantir a qualidade e a precisão dos dados, bem como a segurança e a conformidade da transferência de dados. Por exemplo, se você deseja carregar dados em um data warehouse usando Python, pode ser necessário usar uma biblioteca como sqlalchemy para criar e gerenciar o esquema do banco de dados, uma biblioteca como Pandas para manipular e validar os dados e uma biblioteca como pyodbc para executar as consultas SQL. Portanto, você pode ter um pipeline de ETL confuso e não confiável que pode comprometer a qualidade e a integridade dos seus dados se você não for cuidadoso e diligente.

AMPLIAR

À medida que seus dados aumentam em volume e variedade, o código Python pode aumentar em comprimento e complexidade, dificultando sua manutenção. Construir ETL usando Python também pode ser um desafio com conjuntos de dados grandes e complexos, pois pode esgotar a memória ou ter longos tempos de execução.

Para melhorar a escalabilidade e a eficiência do ETL, os usuários podem aproveitar estruturas de computação distribuída, como Spark ou Hadoop, que podem utilizar vários nós e processamento paralelo para lidar com conjuntos de dados grandes e complexos.

No entanto, a integração do Python com essas estruturas também pode representar desafios, pois pode exigir configuração e codificação adicionais, aumentando a complexidade e a sobrecarga do ETL.

ETL usando Python vs. Astera

Aspecto	Astera		Python
Integração de Dados	Suporta várias fontes e destinos de dados com facilidade.		Suporta vários tipos e formatos de dados, mas requer bibliotecas adicionais para diferentes fontes.
Qualidade de dados	Fornece perfil de dados avançado e regras de qualidade.		Carece de estrutura de qualidade integrada, exigindo bibliotecas externas para verificações e validações.
Transformações de dados		Suporta design visual para transformações e mapeamentos de dados.	Requer codificação para transformações, iterações potencialmente mais lentas.
Governança de dados	Oferece uma estrutura de governança robusta para conformidade.		Carece de governança integrada, necessitando de bibliotecas externas para criptografia e segurança.
customizability	Oferece uma interface sem código para design de pipeline ETL.		Fornece uma linguagem versátil para lógica personalizada, mas requer codificação extensa.
Performance	Utiliza processamento paralelo para manuseio eficiente.		Mais lento devido à interpretação, simultaneidade limitada e alto consumo de memória.
Manutenção	Fornece uma interface visual para depuração e otimização.		Requer monitoramento constante, tratamento de erros e otimização de desempenho.
Complexidade	Simplifica o gerenciamento de pipeline ETL com interface de usuário intuitiva.		Exige codificação extensa e processos de manutenção rigorosos.
AMPLIAR	Acelera a leitura de grandes conjuntos de dados de bancos de dados e arquivos particionando dados, dividindo tabelas em partes e lendo-as simultaneamente		O alto consumo de memória e o gerenciamento complexo de dependências prejudicam a escalabilidade.
Segurança	Oferece recursos avançados de segurança em conformidade com os padrões do setor.		Depende de bibliotecas externas para segurança e pode não estar em conformidade com regulamentos específicos.
Economia de Custos	Economias significativas de custos a longo prazo		A necessidade de desenvolvedores qualificados e de alto nível e a manutenção contínua compensam os custos iniciais.
Pipelines autorregulados	Fornece recursos para monitoramento automatizado, alertas e gatilhos.		Requer implementação personalizada para pipelines automatizados.
Automação de fluxo de trabalho	Oferece recursos integrados de orquestração e agendamento de fluxo de trabalho.		Depende de bibliotecas ou estruturas externas para automação de fluxo de trabalho.
Time to Market	Desenvolvimento rápido com UI intuitiva e conectores pré-construídos.		Maior tempo de desenvolvimento devido aos requisitos de codificação e integração.

Como funciona o dobrador de carta de canal Astera Simplifica o ETL

Python e Astera são ferramentas poderosas e populares, mas Astera tem algumas vantagens e benefícios claros sobre o Python que você deve conhecer.

Astera é uma plataforma ETL sem código que permite criar, monitorar e gerenciar pipelines de dados sem escrever código. Possui uma interface gráfica de usuário, facilitando arrastar e soltar vários componentes, como fontes de dados, destinos, transformações e fluxos de trabalho, para construir e executar pipelines ETL.

Você também pode ver o fluxo de dados e os resultados em tempo real, o que ajuda a validar e solucionar problemas de sua lógica ETL. Astera suporta vários tipos e formatos de dados, como CSV, JSON, bancos de dados, XML, documentos não estruturados e pode ser integrado a vários sistemas e plataformas, como bancos de dados, data warehouses, data lakes, serviços em nuvem e APIs.

Astera melhora ainda mais o desempenho do ETL graças ao processamento paralelo. Astera suporta processamento paralelo e distribuído, que pode aproveitar o poder de vários núcleos e nós para lidar com grandes tarefas de processamento de dados. Da mesma maneira, Astera oferecem baixo consumo de memória e um mecanismo de cache inteligente, que pode melhorar a escalabilidade e a estabilidade.

Além disso, Astera possui uma plataforma padronizada e documentada que pode facilitar o aprendizado e o uso eficaz. Astera Os pipelines ETL também podem ser simples e fáceis de projetar, desenvolver e depurar, especialmente ao lidar com fontes e formatos de dados grandes e diversos, como CSV, JSON, SQL e XML. Você não precisa escrever códigos ou scripts complexos e longos para transformar e carregar seus dados. Você pode usar os componentes e funções integrados Astera fornece ou cria outros personalizados, se necessário.

Você pode reutilizar e compartilhar facilmente seus pipelines de ETL entre diferentes projetos e equipes, aumentando a produtividade e a colaboração.

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