Пакетная обработка ETL: подробное руководство

Знаете ли вы, что мир создает больше данных, чем когда-либо прежде? Если вы хотите знать точные цифры, то, по оценкам, объем данных превзойдет ошеломляющие цифры. 180 зеттабайт к 2025 году! Обработка всей этой информации требует надежных и эффективных процессов. Вот где ETL приходит. ETL — Извлечение, Преобразование, Загрузка — является ключевым механизмом для управления огромными объемами информации. Теперь представьте, что вы берете этот мощный процесс ETL и повторяете его, чтобы вы могли обрабатывать огромные объемы данных в пакетном режиме. Это пакетная обработка ETL. Давайте исследуем эту тему дальше!

Что такое ETL?

ETL относится к процессу, используемому в Интеграция данных и складирование. Он собирает данные из различных источников, преобразует их в согласованный формат, а затем загружает в целевую базу данных. информационное хранилищеили озеро данных.

• Краткое изложение: Собирайте данные из различных источников, таких как базы данных, файлы или веб-сервисы.
• Преобразовать: Очистите, проверьте и переформатируйте данные для обеспечения согласованности и качества.
• Нагрузка: Перенесите преобразованные данные в целевую базу данных или хранилище для анализа и составления отчетов.

Что такое пакетная обработка ETL?

Пакетная обработка ETL включает обработку данных в заранее определенных фрагментах или пакетах, а не в режиме реального времени. Он собирает данные за определенные периоды, например ежечасные или ежедневные, а затем обрабатывает их как пакет. Это особенно полезно, когда обработка в реальном времени не является существенной или при работе с большими объемами данных, требующими значительного времени обработки.

Пакетная обработка эффективна для обработки больших объемов данных, поскольку она предоставляет достаточно времени для комплексного преобразования данных и проверки качества, а также гарантирует загрузку в целевую систему только чистых и точных данных. Поскольку он не требует немедленной обработки по прибытии данных, его можно запланировать в непиковые часы, что снижает нагрузку на систему и оптимизирует использование ресурсов.

Пакетная обработка — идеальная стратегия, когда рабочие нагрузки предсказуемы и могут быть спрогнозированы заранее. Он также хорошо подходит для создания периодических отчетов и аналитики, поскольку дает представление об исторических тенденциях и закономерностях, а не о немедленных обновлениях.

Как работает пакетная обработка ETL?

Когда дело доходит до пакетной обработки ETL, рабочий процесс обычно состоит из трех основных этапов ETL: извлечение, преобразование и загрузка.

1. Добыча
   На этом этапе данные извлекаются из различных источников, таких как базы данных, файлы, API или веб-службы, на основе заранее определенных критериев, таких как определенные таблицы, файлы или временные рамки. Инструменты ETL как Astera извлекать необходимую информацию из баз данных. Эти инструменты без кода могут упростить извлечение данных, будь то просто выбор всех строк из таблицы или такое же сложное, как объединение нескольких таблиц и применение фильтров. Извлеченные данные затем извлекаются и сохраняются в памяти или временных файлах, готовые к следующему шагу. Когда дело доходит до извлечения данных из файлов, инструменты ETL поддерживают широкий спектр форматов, таких как CSV, Excel, XML, JSON и другие. Инструменты анализируют эти файлы, извлекая соответствующие данные и преобразуя их в структурированный формат, который можно легко обрабатывать в дальнейшем. Кроме того, инструменты ETL также могут извлекать данные из внешних источников, таких как API или веб-сервисы. Они отправляют HTTP-запросы для получения данных в определенном формате, например JSON или XML, а затем анализируют и извлекают необходимую информацию.
2. трансформация
   После извлечения данных они проходят процесс преобразования, который включает в себя очистку данных, проверку их целостности и преобразование в стандартизированный формат, чтобы они были совместимы с целевой базой данных или хранилищем данных. Очистка данных — важный аспект процесса трансформации. Он включает в себя удаление любых несоответствий, ошибок или дубликатов из извлеченных данных. Инструменты ETL предоставляют различные функции для очистки данных, такие как удаление специальных символов, исправление орфографических ошибок или применение правил проверки данных. Важно обеспечить целостность данных в процессе преобразования. Вам необходимо проверить ссылочную целостность и согласованность типов данных, а также убедиться, что данные соответствуют бизнес-правилам или ограничениям. Вы можете автоматизировать процесс, если используете инструмент ETL. Более того, процесс преобразования часто включает в себя обогащение данных путем объединения их с дополнительной информацией посредством поиска в справочных таблицах, объединения данных из нескольких источников или применения сложных вычислений или агрегирования.
3. Загрузка
   Последним шагом является загрузка преобразованных данных в целевую систему, например хранилище данных, базу данных или любую другую систему хранения, позволяющую эффективно анализировать и составлять отчеты. При загрузке данных в хранилище данных инструменты ETL используют различные методы оптимизации производительности. Они используют методы массовой загрузки, которые позволяют быстрее вставлять большие объемы данных. Кроме того, они используют стратегии индексирования для повышения производительности запросов и обеспечения эффективного извлечения данных. Инструменты ETL также предоставляют механизмы для обработки обновлений данных и добавочной загрузки. Это означает, что в целевую систему загружаются только измененные или вновь добавленные данные, что минимизирует время обработки и снижает воздействие на системные ресурсы.

Потоковая обработка ETL

Потоковая обработка ETL, также известная как ETL в реальном времени или непрерывная ETL, предполагает обработку данных в непрерывном потоке, а не в пакетном режиме. Он предназначен для обработки и анализа данных по мере их поступления, обеспечивая практически мгновенное преобразование и загрузку в целевую систему. Потоковая передача ETL полезна в сценариях, где важна информация в режиме реального времени или почти в реальном времени, например:

• Обнаружение мошенничества: Анализ транзакций в режиме реального времени для выявления мошеннических действий.
• Обработка данных Интернета вещей: обработка и анализ данных от датчиков или подключенных устройств по мере их поступления.
• Аналитика в реальном времени: Принятие немедленных бизнес-решений на основе самых актуальных данных.
• Мониторинг журнала: Анализ журналов в режиме реального времени для выявления проблем или аномалий.

Обрабатывая данные по мере их поступления, организации могут получать своевременную информацию, оперативно реагировать на события и принимать решения на основе данных на основе самой актуальной информации.

Пакетная обработка против потоковой обработки

Выберете ли вы пакетную или потоковую обработку, зависит от вашего варианта использования и мощности вашего процессора. Вот список различий между ними, который поможет вам сделать осознанный выбор:

Размер данных

Пакетная обработка обрабатывает большие заранее определенные наборы данных, тогда как потоковая обработка управляет меньшими непрерывными потоками данных. Ограниченный характер пакетных данных облегчает выполнение массовых операций, тогда как потоковая обработка адаптируется к потенциально бесконечным и переменным объемам данных, что требует более адаптируемого подхода.

Время выполнения

Пакетная обработка ETL обрабатывает большие объемы данных через запланированные интервалы или запускается вручную, в отличие от потоковой обработки ETL, которая мгновенно начинает обработку при появлении новых записей. Пакетные операции являются дискретными и периодическими, тогда как потоковые операции выполняются непрерывно по мере поступления данных.

Сроки рассмотрения

Пакетный ETL может длиться от нескольких минут до нескольких часов, в то время как потоковый ETL выполняет задачи за миллисекунды или секунды. Пакетная обработка особенно полезна при работе с огромными объемами данных, а потоковая аналитика в реальном времени, например, при обнаружении мошенничества, требует немедленных действий.

Порядок обработки данных

Пакетной обработке не хватает гарантий последовательной обработки, что потенциально может изменить выходную последовательность. Stream ETL обеспечивает обработку данных в режиме реального времени в том порядке, в котором они получены, что имеет решающее значение для поддержания точности данных, особенно в финансовых услугах, где порядок транзакций имеет значение.

Вот сравнительная таблица, в которой суммируются ключевые различия между пакетной обработкой ETL и потоковой обработкой ETL:

Как построить конвейер ETL с пакетной обработкой

Создание ETL-конвейер для пакетной обработки включает несколько шагов. Вот общая схема процесса:

• Понимание требований: Определите источники и места назначения данных, а также частоту пакетного запуска, чтобы создать структуру ETL.
• Извлечь данные: Получайте данные из различных источников, обеспечивая целостность и соответствие определенным критериям в пакетном режиме.
• Преобразование данных: Очищайте, фильтруйте, агрегируйте и применяйте бизнес-логику, нормализуя форматы по мере необходимости.
• Загрузить данные: Подготовьте и обновите схемы назначения, пакетно загружая преобразованные данные в хранилище.
• Оркестровка: Используйте инструменты рабочего процесса для управления и планирования пакетных запусков, а также мониторинга качества и производительности.
• Обработка ошибок и мониторинг: Внедряйте механизмы для устранения несоответствий и сбоев, мониторинга производительности и создания предупреждений об аномалиях.
• Оптимизация и масштабируемость: Регулярно оптимизируйте для повышения производительности и масштабируемости, адаптируясь к большим объемам данных или новым источникам.
• Тестирование и проверка: тщательно протестируйте и подтвердите конвейер ETL для обеспечения точного, полного и последовательного вывода.

Для большей ясности вот шаг за шагом руководство на использование Astera создать и организовать процесс ETL для адаптации партнеров с помощью снимков экрана продукта.

Варианты использования пакетной обработки ETL

Давайте рассмотрим некоторые распространенные сценарии, в которых широко используется пакетная обработка ETL.

Управление медицинскими данными

В здравоохранении пакетная обработка ETL используется для агрегирования записей пациентов, историй болезни, данных о лечении и диагностики из различных источников. Это поддерживает комплексный анализ для улучшения ухода за пациентами, проведения исследований и соблюдения нормативных стандартов, таких как HIPAA. Пакетная обработка генерирует периодические отчеты и аналитику, которые дают представление о тенденциях, результатах и ​​производительности за определенные интервалы времени.

Логистика и управление цепями поставок

Пакетная обработка помогает оптимизировать логистические операции за счет анализа данных цепочки поставок. Он поддерживает регулярное обновление данных о запасах, позволяя организациям согласовывать уровни запасов, выявлять несоответствия и корректировать записи о запасах контролируемым и эффективным способом. Он также обеспечивает структурированный и организованный способ обмена данными между партнерами по цепочке поставок. Пакетные файлы могут передаваться через согласованные промежутки времени, что улучшает совместную работу и минимизирует влияние на операции в реальном времени.

Электронная коммерция и розничная торговля

Для предприятий электронной коммерции ETL помогает анализировать данные транзакций, поведение клиентов, модели покупок и предпочтения продуктов. Это позволяет использовать целевые маркетинговые стратегии, персонализированные рекомендации и управление запасами на основе потребительских тенденций.

Социальные сети и маркетинговый анализ

Пакетная обработка ETL помогает анализировать данные социальных сетей для оценки настроений клиентов, показателей вовлеченности и эффективности маркетинговых кампаний. Он объединяет данные с нескольких платформ для получения действенной информации для маркетинговых стратегий.

Обработка данных в реальном времени, дополненная пакетным анализом

Хотя пакетная обработка ETL обычно выполняется через запланированные интервалы, она также дополняет обработку данных в реальном времени. Пакетный анализ собранных данных в реальном времени обеспечивает более глубокое понимание, позволяя предприятиям выявлять тенденции, закономерности и модели прогнозирования для будущих стратегий.

Соблюдение требований и нормативная отчетность

В отраслях, где действуют строгие нормативные требования, таких как финансы и здравоохранение, пакетная обработка обеспечивает консолидацию и точную отчетность данных, необходимых для соблюдения требований. Это включает в себя создание отчетов, аудитов и нормативных документов из различных источников данных.

Образовательные учреждения и системы управления обучением

Для образовательных учреждений и платформ онлайн-обучения ETL помогает консолидировать записи учащихся, данные курсов, оценки и аналитику обучения. Он поддерживает персонализированное обучение, отслеживание успеваемости и улучшение учебных программ.

Astera—автоматизированное решение ETL для всех предприятий

Astera это 100% отсутствие кода ETL-решение что упрощает создание комплексных конвейеры данных. Платформа легко интегрирует данные из различных источников — как локальных, так и в облаке, — обеспечивая легкое перемещение в предпочтительные места назначения, такие как Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake и Microsoft Azure. AsteraМастерство компании заключается в ее способности создавать полностью автоматизированные конвейеры ETL, ускорять сопоставление данных с помощью AI Auto Mapper, устанавливать соединения между несколькими источниками и пунктами назначения, повышать качество данных для создания надежного единого источника достоверной информации и легко управлять огромными объемами данных с помощью параллельного обработка механизма ETL. Вот некоторые из ключевых особенностей:

• Визуальный интерфейс, который упрощает сквозной процесс управления данными, позволяя использовать функцию перетаскивания на каждом этапе жизненного цикла ETL.
• Широкие возможности подключения, обеспечивающие бесперебойное подключение к различным источникам и местам назначения данных, включая базы данных, приложения и облачные сервисы.
• Встроенный планировщик, который позволяет запускать задания однократно, в пакетном режиме или повторно в соответствии с выбранным расписанием. Среди доступных расписаний: «Запускать один раз», «Ежечасно», «Ежедневно», «Еженедельно», «Ежемесячно» и «При удалении файла».
• Расширенные возможности проверки данных, которые обеспечивают точность и целостность данных на протяжении всего процесса интеграции, позволяя пользователям определять и реализовывать сложные правила проверки.

Готовы создавать сквозные конвейеры ETL с помощью построителя конвейеров данных, не требующего написания кода? Загрузите 14-дневная бесплатная пробная версия или подпишитесь на демонстрация.