ETL с использованием Python: изучение плюсов и минусов

Вы хотите автоматизировать и оптимизировать процесс интеграции данных? ETL (извлечение, преобразование и загрузка) собирает данные из различных источников, применяет бизнес-правила и преобразования и загружает данные в целевую систему. Сегодня вы узнаете, как создавать конвейеры ETL с помощью Python — популярного и универсального языка программирования.

Возможно ли построить ETL с помощью Python?

Да! Python имеет богатый набор библиотек и фреймворков, которые могут обрабатывать различные аспекты ETL процесс, такой как извлечение, манипулирование, обработка и загрузка данных.

Python упрощает создание конвейеров ETL, которые управляют данными и преобразуют их в соответствии с бизнес-требованиями.

Существует несколько инструментов ETL, написанных на Python, которые используют библиотеки Python для извлечения, загрузки и преобразования разнообразных таблиц данных, импортированных из нескольких источников данных, в хранилища данных. Инструменты Python ETL являются быстрыми, надежными и обеспечивают высокую производительность.

Вот некоторые лучшие инструменты, которые создают ETL с использованием Python:

• Воздушный поток Apache
• Луиджи
• петл
• Искриться
• панд

Преимущества настройки ETL с использованием Python

Легко учить

Python имеет простой и последовательный синтаксис, который упрощает написание и понимание кода ETL. Python также имеет REPL (цикл чтения-оценки-печати), который позволяет интерактивно тестировать и отлаживать код ETL.

Более того, Python придерживается философии «батарейки включены», которая предоставляет встроенные модули и функции для повседневных задач ETL, таких как извлечение данных, манипулирование, обработка и загрузка.

Например, вы можете использовать модуль CSV для чтения и записи файлов CSV, модуль JSON для обработки данных JSON, модуль SQLite3 для подключения к базам данных SQLite и модуль urllib для доступа к веб-ресурсам. Поэтому, если вы ищете простой способ построения конвейеров данных, настройка ETL с использованием Python может быть хорошим выбором.

Трансформируемость

Python имеет гибкую и динамическую систему типизации, позволяющую разработчикам ETL работать с различными источниками данных и форматами, такими как CSV, JSON, SQL и XML.

Python поддерживает множество парадигм и стилей программирования, таких как объектно-ориентированный, функциональный и процедурный, что позволяет разработчикам ETL выбирать лучший подход для своей логики и дизайна ETL.

Python также имеет модульную и масштабируемую структуру, которая позволяет разработчикам ETL организовывать свой код ETL в повторно используемые и поддерживаемые компоненты, такие как функции, классы и модули.

Например, вы можете использовать библиотеку Pandas для создания DataFrames и управления ими, библиотеку NumPy для выполнения численных вычислений, библиотеку SciPy для применения научных и статистических функций и библиотеку Matplotlib для создания и отображения визуализаций данных. Поэтому, если вы ищете гибкий и адаптируемый способ построения конвейеров данных, ETL с использованием Python — это то, что вам нужно.

Мощность

Python имеет надежный и разнообразный набор сторонних библиотек и платформ, которые могут обрабатывать различные аспекты процесса ETL, такие как извлечение данных, преобразование, загрузка и управление рабочими процессами. Некоторые стандартные инструменты и платформы Python для ETL — это Pandas, Beautiful Soup, Odo, Airflow, Luigi и Bonobo.

Эти инструменты и платформы предоставляют функции и возможности, которые могут повысить производительность и эффективность процесса ETL, такие как очистка данных, агрегирование данных, объединение данных, анализ данных, визуализация данных, очистка веб-страниц, перемещение данных, управление рабочими процессами, планирование, ведение журналов и т. д. и мониторинг.

Например, вы можете использовать библиотеку Beautiful Soup для извлечения данных из документов HTML и XML, библиотеку Odo для перемещения данных между различными форматами и источниками, платформу Airflow для создания и запуска конвейеров ETL, платформу Luigi для построения сложных конвейеров данных. и фреймворк Bonobo для построения конвейеров ETL с использованием подхода функционального программирования.

Недостатки настройки ETL с использованием Python

Перфоманс

Python — это интерпретируемый язык, который работает медленнее, чем компилируемые языки, такие как C или Java. Python также имеет глобальную блокировку интерпретатора (GIL), которая предотвращает одновременное выполнение кода Python несколькими потоками, ограничивая параллелизм и параллелизм процесса ETL.

Python также требует большого потребления памяти и накладных расходов на сбор мусора, что может повлиять на масштабируемость и стабильность процесса ETL. Поэтому, если вы имеете дело с большими и сложными наборами данных, настройка ETL с использованием Python может повлиять на производительность вашей системы.

Совместимость

Python имеет несколько версий и реализаций, таких как Python 2 и 3 или CPython и PyPy, что может вызвать проблемы совместимости и несоответствия в коде ETL и среде.

Python также имеет систему управления зависимостями, которая может быть сложной и громоздкой в ​​управлении, особенно при работе с несколькими библиотеками и платформами для ETL.

Более того, Python не имеет стандартизации и документации для некоторых Инструменты ETL и фреймворки, что усложняет их изучение и использование. Например, существует множество различных способов подключения к базе данных с помощью Python, таких как psycopg2, SQLalchemy, pyodbc и cx_Oracle, но каждый из них имеет синтаксис, функции и ограничения. Поэтому построение конвейеров ETL с использованием Python может оказаться затруднительным, если вы работаете с разными источниками и форматами данных.

Многогранность

Настройка ETL с использованием Python сложна и сложна в проектировании, разработке и отладке, особенно когда вы имеете дело с большими и разнообразными источниками и форматами данных, такими как CSV, JSON, SQL и XML. Разработчики Python ETL должны хорошо понимать источники данных, бизнес-логику и преобразования данных, а также библиотеки и платформы Python, которые могут их обрабатывать. Разработчикам Python ETL также необходимо писать множество пользовательских кодов и сценариев для подключения, извлечения, преобразования и загрузки данных, которые могут быть подвержены ошибкам и ошибкам.

Например, если вы хотите извлечь данные с веб-страницы с помощью Python, вам, возможно, придется использовать библиотеку типа Beautiful Soup для анализа HTML, библиотеку типа Requests для выполнения HTTP-запросов и библиотеку типа LXML для обработки данных XML. Поэтому вам, возможно, придется потратить много времени и усилий на настройку ETL с использованием Python и отладку конвейеров данных.

Обслуживание

Поддерживать и обновлять ETL с использованием Python может быть сложно и затратно, особенно когда меняются источники данных, бизнес-требования или целевые системы. Разработчики Python ETL должны постоянно отслеживать и тестировать конвейеры ETL, обрабатывать ошибки и исключения, регистрировать и отслеживать процесс ETL, а также оптимизировать производительность ETL.

Разработчикам Python ETL также необходимо обеспечить качество и точность данных, а также безопасность и соответствие требованиям передачи данных. Например, если вы хотите загрузить данные в хранилище данных с помощью Python, вам, возможно, придется использовать такую ​​библиотеку, как sqlalchemy, для создания схемы базы данных и управления ею, такую ​​библиотеку, как Pandas, для манипулирования и проверки данных, и такую ​​библиотеку, как pyodbc, для выполнить SQL-запросы. Таким образом, у вас может быть беспорядочный и ненадежный конвейер ETL, который может поставить под угрозу качество и целостность ваших данных, если вы не будете осторожны и прилежны.

Масштабируемость

По мере увеличения объема и разнообразия ваших данных код Python может увеличиваться в длине и сложности, что затрудняет его поддержку. Создание ETL с использованием Python также может быть сложной задачей при работе с большими и сложными наборами данных, поскольку это может привести к исчерпанию памяти или длительному времени выполнения.

Чтобы улучшить масштабируемость и эффективность ETL, пользователи могут использовать платформы распределенных вычислений, такие как Spark или Hadoop, которые могут использовать несколько узлов и параллельную обработку для обработки больших и сложных наборов данных.

Однако интеграция Python с этими платформами также может создавать проблемы, поскольку может потребовать дополнительной настройки и кодирования, что увеличивает сложность и накладные расходы ETL.

ETL с использованием Python против. Astera

Аспект	Astera		Питон
Data Integration	Легко поддерживает различные источники и места назначения данных.		Поддерживает несколько типов и форматов данных, но требует дополнительных библиотек для разных источников.
Качество данных	Предоставляет расширенное профилирование данных и правила качества.		Не хватает встроенной системы качества, требуются внешние библиотеки для проверок и проверок.
Преобразования данных		Поддерживает визуальный дизайн для преобразований и сопоставлений данных.	Требуется кодирование преобразований, потенциально более медленные итерации.
Управление данными	Предлагает надежную структуру управления для обеспечения соответствия.		Не хватает встроенного управления, что требует внешних библиотек для шифрования и безопасности.
Customizability	Предлагает интерфейс без кода для проектирования конвейера ETL.		Предоставляет универсальный язык для пользовательской логики, но требует обширного кода.
Перфоманс	Использует параллельную обработку для эффективной обработки.		Медленнее из-за интерпретации, ограниченного параллелизма и высокого потребления памяти.
Обслуживание	Предоставляет визуальный интерфейс для отладки и оптимизации.		Требуется постоянный мониторинг, обработка ошибок и оптимизация производительности.
Многогранность	Упрощает управление конвейером ETL с помощью интуитивно понятного пользовательского интерфейса.		Требует тщательного кодирования и строгих процессов обслуживания.
Масштабируемость	Ускоряет чтение больших наборов данных из баз данных и файлов за счет разделения данных, разбиения таблиц на фрагменты и одновременного их чтения.		Высокое потребление памяти и сложное управление зависимостями препятствуют масштабируемости.
Безопасность	Предлагает расширенные функции безопасности, соответствующие отраслевым стандартам.		В целях безопасности полагается на внешние библиотеки и может не соответствовать определенным правилам.
Экономия	Значительная долгосрочная экономия средств		Потребность в квалифицированных, высококлассных разработчиках и постоянном обслуживании компенсирует снижение первоначальных затрат.
Саморегулирующиеся трубопроводы	Предоставляет функции для автоматического мониторинга, оповещений и триггеров.		Требуется специальная реализация для автоматизированных конвейеров.
Автоматизация рабочих процессов	Предлагает встроенные функции оркестрации и планирования рабочих процессов.		Полагается на внешние библиотеки или платформы для автоматизации рабочих процессов.
Пора торговать	Быстрая разработка с интуитивно понятным пользовательским интерфейсом и готовыми соединителями.		Более длительное время разработки из-за требований к кодированию и интеграции.

Как Astera Оптимизирует ETL

Python и Astera являются мощными и популярными инструментами, но Astera имеет некоторые явные преимущества перед Python, о которых вам следует знать.

Astera это платформа ETL без кода, которая позволяет создавать, отслеживать и управлять конвейерами данных. без написания кода. Он имеет графический пользовательский интерфейс, позволяющий легко перетаскивать различные компоненты, такие как источники данных, места назначения, преобразования и рабочие процессы, для создания и выполнения конвейеров ETL.

Вы также можете видеть поток данных и результаты в режиме реального времени, что помогает вам проверять и устранять неполадки в вашей логике ETL. Astera поддерживает различные типы и форматы данных, такие как CSV, JSON, базы данных, XML, неструктурированные документы, и может интегрироваться с несколькими системами и платформами, такими как базы данных, хранилища данных, озера данных, облачные сервисы и API.

Astera дальнейшее повышение производительности ETL благодаря параллельной обработке. Astera поддерживает параллельную и распределенную обработку, которая позволяет использовать мощность нескольких ядер и узлов для решения больших задач по обработке данных. Так же, Astera предлагают низкое потребление памяти и интеллектуальный механизм кэширования, который может улучшить масштабируемость и стабильность.

Более того, Astera имеет стандартизированную и документированную платформу, которая упрощает изучение и эффективное использование. Astera Конвейеры ETL также могут быть простыми и легкими в проектировании, разработке и отладке, особенно при работе с большими и разнообразными источниками и форматами данных, такими как CSV, JSON, SQL и XML. Вам не нужно писать сложный и длинный код или сценарии для преобразования и загрузки данных. Вы можете использовать встроенные компоненты и функции. Astera предоставляет или создает собственные при необходимости.

Вы можете легко повторно использовать и делиться своими конвейерами ETL между различными проектами и командами, повышая производительность и совместную работу.

Готовы ощутить мощь и потенциал инструментов ETL без кода, таких как Astera для ваших проектов интеграции данных? Если да, то вы можете сделать следующий шаг и запросите бесплатную 14-дневную пробную версию or запланировать индивидуальную демонстрацию прямо сейчас