Что такое конвейер ETL? Комплексное руководство

Что такое конвейер ETL?

Конвейер ETL — это тип конвейер данных это включает в себя ETL процесс перемещения данных. По своей сути это набор процессов и инструментов, которые позволяют предприятиям извлекать необработанные данные из нескольких исходных систем, преобразовывать их в соответствии со своими потребностями и загружать в целевую систему для различных инициатив, основанных на данных. Целевой системой чаще всего является либо база данных, либо информационное хранилищеИли озеро данных.

Конвейеры ETL имеют решающее значение для поддержания Качество данных в течение Интеграция данных и, в конечном итоге, предоставление организациям возможности принимать обоснованные решения на основе единого и хорошо организованного набора данных.

Пример конвейера ETL

Конвейеры ETL предназначены для преобразования данных в соответствии с требованиями целевой системы. Например, данные вашего веб-сайта могут быть распределены по различным базам данных, включая информацию о клиентах, сведения о заказе и информацию о продуктах. Чтобы убедиться, что данные соответствуют месту назначения, вам необходимо преобразовать данные — обычно с помощью Инструменты ETL.

Трансформация обычно включает в себя очистка данных, обогащая его дополнительным контекстом, удаляя дубликаты и т. д. Как только ваши данные будут в нужном формате, они перемещаются по конвейеру ETL и загружаются в целевые таблицы. Эти централизованные данные веб-сайта в единообразном формате позволяют вам проводить точный анализ данных и принимать более обоснованные решения.

 

 

ETL против конвейера ELT

ЭТЛ и ELT (извлечь, загрузить, преобразовать) Конвейеры схожи в том смысле, что оба включают извлечение, преобразование и загрузку данных. Однако основное различие между конвейерами ELT и ETL — это последовательность шагов преобразования и загрузки. Выбор между ETL против ELT зависит от таких факторов, как объем данных, структура и возможности целевых систем хранения и обработки.

Конвейер ETL извлекает данные из разных источников, а затем сохраняет их в промежуточной области, где вы можете применять сложные преобразования. Только после преобразования данных их можно переместить из промежуточной области в целевую базу данных или информационное хранилище. Используйте конвейер ETL, когда вам нужно очистить, обогатить или агрегировать данные до того, как они достигнут окончательного хранилища, гарантируя, что данные в месте назначения уже уточнены и готовы к анализу. Конвейеры ETL часто предпочтительнее при работе со структурированными данными и когда целевой системе требуется определенный формат.

С другой стороны, конвейер ELT ориентирован на максимально быструю загрузку данных в систему назначения. Затем данные преобразуются с использованием возможностей обработки целевой системы, когда это необходимо. Конвейер ELT хорошо подходит для сценариев больших данных, где целевая система, например облачное хранилище данных, способен эффективно обрабатывать крупномасштабные преобразования. Конвейеры ELT более гибки при работе с необработанными или полуструктурированными данными и используют вычислительную мощность современных хранилищ данных для оперативных преобразований во время анализа.

Конвейер ETL против конвейера данных

Конвейеры ETL являются подмножеством конвейеры данных. Хотя оба конвейера перемещают данные из источника в целевые системы, конвейер ETL отличается от конвейера данных тем, что конвейер данных не всегда включает в себя преобразование данных. Фактически, можно сказать, что конвейер ETL — это тип конвейера данных, который включает в себя извлечение данных, преобразование и загрузка как основные процессы.

В таблице ниже приведены сводные данные Конвейер ETL против конвейера данных:

 

Преимущества конвейеров ETL

Конвейеры ETL делают данные более доступными, особенно если они создаются и поддерживаются через Инструменты конвейера ETL. Следующие преимущества в совокупности способствуют улучшению процесса принятия решений:

Интегрированные данные

Ваши данные хранятся в различных форматах в базах данных, электронных таблицах и облачных хранилищах. Одним из существенных преимуществ конвейеров ETL является то, что они устраняют разрыв между различными хранилища данных. Эти конвейеры данных извлекают соответствующие данные, преобразуют их в согласованную структуру и загружают в место назначения, где их можно легко интегрировать с существующими наборами данных. По сути, конвейеры ETL выходят из строя. разрозненные хранилища данных и привести к единому представлению данных всей компании, будь то в традиционных реляционных базах данных или разбросанных по облачным платформам.

Улучшенное качество данных

Конвейеры ETL можно использовать для выявления и устранения несоответствий в ваших данных. Буква «Т» в конвейерах ETL означает трансформацию, и этот шаг облегчает управление качеством данных. С помощью предопределенных правил и алгоритмов на этапе преобразования решаются такие проблемы, как пропущенные значения, повторяющиеся записи и несоответствия формата. Трансформация не только очищает данные, но также обогащает и стандартизирует их, обеспечивая единообразие, необходимое для надежного анализа и принятия решений.

Высокая совместимость

По мере развития вашего бизнеса растут и ваши потребности в данных. Конвейеры ETL имеют модульную и масштабируемую архитектуру, которая позволяет включать новые источники данных. Такая адаптивность гарантирует, что структура ETL останется совместимой с новыми технологиями и разнообразными форматами данных. Более того, преобразующая природа конвейеров ETL позволяет модифицировать форматы и структуры данных для удовлетворения растущих аналитических потребностей. Например, конвейеры ETL продолжают включать в себя новые системы хранения данных, такие как озера данных, для консолидации данных.

Соответствие нормативным требованиям

Прозрачность и отслеживаемость, присущие конвейерам ETL, в значительной степени способствуют соблюдению нормативных требований. Эти конвейеры часто включают в себя функции, которые позволяют отслеживать и проверять весь жизненный цикл данных, а также обеспечивают полную запись происхождения данных. Происхождение данных имеет неоценимое значение при регулятивном аудите, когда организациям необходимо продемонстрировать целостность и безопасность своих процессов обработки данных.

автоматизация

Автоматизированные конвейеры ETL служат надежной стратегией минимизации риска человеческих ошибок, особенно потому, что ручная обработка данных по своей природе подвержена несогласованности из-за недосмотров и неточностей. Автоматизация повторяющихся и трудоемких задач, таких как извлечение и преобразование данных, также позволяет оптимизировать рабочие процессы и более стратегически распределять ресурсы. Это ускоряет скорость обработки данных и одновременно снижает эксплуатационные затраты, связанные с ручным трудом.

Варианты использования конвейера ETL

Хранилище данных: Загрузка данных из нескольких операционных систем в центральное хранилище данных — классический вариант использования конвейера ETL. Это позволяет вам готовить и использовать данные для аналитики и отчетности.

Перенос данных: Конвейеры ETL облегчают миграцию данных из одной исходной системы в другую, где они временно сохраняются для дальнейшей обработки или в конечном пункте назначения для использования.

Интеграция данных: Компании часто используют конвейеры ETL для интеграции данных всей компании и построения единый источник истины (SSOT).

Бизнес-аналитика: Он включает в себя использование конвейеров ETL для бизнес-аналитики (BI) путем их прямого подключения к инструментам BI, таким как Power BI, и генерации аналитических данных.

Модернизация устаревшей системы: В этом сценарии конвейеры ETL играют решающую роль в оптимизации перехода. Они позволяют организациям включать современные системы в свои технологии и стек данных без потери ценных исторических данных.

Как построить конвейер ETL

Есть два способа построить конвейер ETL: вы можете написать код использование таких языков, как Python или используйте выделенный Инструмент ETL, Такие, как Astera. Выбор между написанием собственного кода и использованием инструмента конвейера ETL зависит от различных факторов, таких как сложность ваших конвейеров ETL, масштаб ваших данных, требуемая гибкость и набор навыков вашей команды.

Создание конвейера ETL с использованием Python

. Питон Создание конвейеров ETL обеспечивает гибкость и настройку. Это позволяет адаптировать процесс к вашим конкретным потребностям. Итак, этот метод подходит, когда у вас есть уникальные требования или когда вы регулярно сталкиваетесь со сложными преобразованиями данных. Вот общий вид процесса построения конвейера ETL с использованием Python:

1. Определить требования: Определите источники данных, из которых необходимо извлечь данные, необходимую логику преобразования для обеспечения их согласованности и место назначения, где будут храниться обработанные данные.
2. Установите необходимые библиотеки: Убедитесь, что у вас установлены необходимые библиотеки Python, такие как Панды для манипулирования и преобразования данных, а также любые соединители баз данных, если это необходимо.
3. Извлечь данные: Напишите код для извлечения данных из источников данных, таких как базы данных, API, форматы файлов и т. д.
4. Преобразование данных: Примените необходимые преобразования к извлеченным данным. Используйте Pandas или другие библиотеки для очистки, фильтрации и управления данными по мере необходимости.
5. Загрузить данные: Напишите код для загрузки преобразованных данных в целевую систему.
6. Расписание и автоматизация: Внедрите планирование для автоматизации конвейеров ETL. Вы можете использовать такие инструменты, как Apache Airflow, или создать свой собственный механизм планирования, используя Питон крон работе.
7. Ведение журнала и мониторинг: Внедрите ведение журнала для отслеживания, отладки и мониторинга состояния вашего конвейера.
8. Обработка ошибок: Обязательно включите механизмы обработки ошибок для решения проблем во время извлечения, преобразования или загрузки. Эти механизмы защищают ваши конвейеры и позволяют им восстанавливаться после сбоев.
9. Тестирование: Проверьте свой конвейер ETL тщательно с различными сценариями и крайними случаями, чтобы обеспечить его надежность.
10. Документация: Задокументируйте свой конвейер ETL, включая подробную информацию об источниках данных, логике преобразования и назначении. Документация облегчает другим понимание и поддержку конвейера.

Недостатком этого ручного метода является то, что он требует больше усилий и времени на разработку. Написание собственного кода Python для конвейеров ETL означает, что вам придется обрабатывать все аспекты процесса, включая извлечение, преобразование и загрузку данных, а также обработку ошибок и мониторинг. В отличие от специальных инструментов конвейера ETL с графическим интерфейсом, собственный код Python может быть не таким удобным для нетехнических пользователей, участвующих в разработке или мониторинге рабочих процессов ETL.

Построение конвейера ETL с помощью инструментов ETL Pipeline без кода

Специальные инструменты конвейера ETL поставляются с графическими интерфейсами и предварительно созданными соединителями и преобразованиями, что упрощает проектирование рабочих процессов ETL и управление ими без программирования. После того, как вы определились с инструментом, следующим шагом будет построение конвейера ETL.

 

 

Хотя конкретные шаги могут различаться в зависимости от конкретного инструмента, процесс высокого уровня остается прежним:

1. Подключитесь к источникам данных: Перетащите соединители в поток данных и подключитесь к источникам данных, из которых вы хотите извлечь данные. Это могут быть базы данных, API, неструктурированные файлы или любой другой поддерживаемый источник.
2. Извлечь данные: Используйте графический интерфейс инструмента ETL для разработки процесса извлечения. Настройте соединители и параметры для получения данных из определенных источников.
3. Преобразование данных: Реализуйте преобразования данных, встроенные в инструмент конвейера ETL. Это может включать применение фильтров, агрегаций или других преобразований для очистки и подготовить данные для пункта назначения.
4. Подключитесь к месту назначения: Укажите и установите подключение к месту назначения, куда будут загружены преобразованные данные. Инструменты ETL имеют такие возможности, как AI auto. картограф данных чтобы сделать процесс легким.
5. Настройте процесс загрузки: Используйте инструмент ETL для настройки процесса загрузки. Определите, как преобразованные данные будут записаны в место назначения, включая любые соображения по форматированию и схеме. Вы также можете настроить, будут ли данные загружаться пакетами, а также размер пакетов.
6. Расписание и автоматизация: Настройте планирование для автоматизации выполнения вашего конвейера. Определите, когда и как часто должен работать конвейер. Конвейер ETL можно настроить для запуска через определенные промежутки времени или при определенных событиях, например при получении электронного письма или выгрузке файла в папку.
7. Обработка ошибок и протоколирование: Настройте механизмы обработки ошибок в инструменте ETL. Определите, как инструмент должен обрабатывать ошибки во время извлечения, преобразования или загрузки. Вы также можете реализовать ведение журнала для отслеживания выполнения и выявления проблем.
8. Проверьте конвейер: Тщательно протестируйте конвейер ETL на примерах данных, чтобы убедиться, что он работает должным образом. Убедитесь, что данные извлекаются, преобразуются и загружаются правильно.
9. Развертывание: Разверните конвейер ETL в своей производственной среде. Контролируйте его работу и вносите необходимые коррективы.

Использование автоматизированного инструмента может быть полезным, когда вам нужно быстро настроить конвейеры ETL, особенно в сценариях, когда необходимо привлечь нетехнического пользователя или бизнес-специалиста к проектированию, использованию, обслуживанию или мониторингу конвейера. Кроме того, пользовательский код требует постоянного обслуживания — вам придется обновлять и тестировать код каждый раз, когда происходят изменения в источниках данных, логике преобразования или форматах назначения.

 

 

Лучшие практики ETL Pipeline

Продвигайте модульность: Создавайте модульные и повторно используемые компоненты в вашем конвейере ETL. Разбивка процесса на повторно используемые компоненты, каждый из которых отвечает за конкретную задачу, делает всю систему более гибкой и простой в управлении. Модульный подход упрощает обновление отдельных компонентов, не затрагивая весь конвейер ETL, обеспечивая согласованность всего рабочего процесса.

Реализация добавочной загрузки и CDC: Если вы не имеете дело с потоковой передачей данных в реальном времени, рассмотрите возможность реализации инкрементной загрузки и сбор измененных данных (CDC) обрабатывать только измененные данные. Это позволяет сократить время обработки и ненужное использование ресурсов. Этот метод особенно эффективен для больших наборов данных, где обработка всего набора данных за каждый прогон нецелесообразна.

Оптимизация производительности: Вы можете использовать несколько стратегий для оптимизации производительности ваших конвейеров ETL. Например, рассмотрите возможность секционирования и распараллеливания задач обработки данных, чтобы распределить рабочую нагрузку между несколькими ресурсами и повысить общую скорость. Используйте индексирование и правильные структуры данных для ускорения процессов поиска и преобразования данных. Кроме того, вы можете использовать механизмы кэширования для хранения и повторного использования промежуточных результатов и сокращения избыточных вычислений.

Реализация обработки и регистрации ошибок: Обеспечьте быстрое выявление и решение проблем во время обработки данных посредством обработки ошибок. Комплексное ведение журнала дает представление о поведении конвейера, облегчая процессы устранения неполадок и аудита. Такой тандемный подход повышает надежность и удобство обслуживания конвейеров ETL.

Управление метаданными: Организуйте и документируйте метаданные об источниках данных, преобразованиях и назначениях для отслеживания изменений и зависимостей в вашем конвейере ETL. Управление метаданными повышает отслеживаемость и упрощает процесс понимания происхождения данных. Это, в свою очередь, упрощает устранение неполадок, обеспечение качества данных и внедрение изменений.