7 лучших инструментов Python ETL для изучения

7 лучших инструментов Python ETL для изучения Изучение

ETL (извлечение, преобразование, загрузка) означает извлечение данных из различных источников, преобразование извлеченных данных в хорошо организованный и читаемый формат с помощью таких методов, как агрегация данных и нормализация данных, и, наконец, загрузка (читаемых данных) в системы хранения, такие как данные склады, чтобы получить бизнес-информацию для принятия лучших решений. Теперь среди людей есть очень распространенное беспокойство: » Подходит ли Python для ETL?» «. Вам нужно знать, что когда ETL сочетается с возможностями программирования Python, организации становятся гибкими для создания конвейеров ETL, которые не только хорошо управляют данными клиентов и членов команды, но также перемещают и преобразуют их в соответствии с бизнес-требованиями в упрощенном виде. манера.

Хотите получить доступ к списку лучших инструментов Python ETL, которые могут хорошо управлять набором процессов ETL, хорошо справляясь со сложными схемами огромных объемов структурированных или неструктурированных данных, доступных в режиме реального времени? Если да, то давайте теперь взглянем на упомянутый ниже список, в котором кратко описывается их способность извлекать, очищать и загружать данные из нескольких источников для повышения операционной устойчивости и аналитики, ориентированной на производительность.

1. Bubbles

Написанная на Python структура ETL этого технологически интерактивного инструмента может беспрепятственно выполнять конвейеры данных через метаданные. Кроме того, с этим инструментом ETL на основе Python вы можете ожидать:

  • Очистка данных
  • Мониторинг данных
  • Аудит данных
  • Соответствующая информация о неизвестных наборах данных, используемых в гетерогенных средах данных.

Благодаря всем перечисленным выше функциям разработчик ETL теперь может доставлять данные, не задумываясь о том, как получить к ним доступ, и работать с их различными типами, хранящимися и управляемыми в хранилище данных. Что еще ему нужно сейчас для лучшего управления качеством данных и лучших решений, которые могут ускорить процесс обработки данных?

2. mETL

mETL или Mito-ETL — это легкий веб-инструмент ETL, с помощью которого разработчики могут создавать собственные компоненты кодирования, которые разработчики (или другие ответственные сотрудники организации) могут запускать, интегрировать или загружать для выполнения требований к интеграции данных той организации, которой они являются. работаю с. Согласно содержанию документации mETL, инструмент подходит для:

  • Интеграция данных РСУБД
  • Интеграция данных на основе API / сервисов
  • Pub / Sub (на основе очереди) интеграции данных
  • Интеграция данных плоских файлов
Читайте также:  6 основных технологических тенденций в 2021 году

Чтобы быть более конкретным, Mito-ETL теперь может использоваться разработчиками и программистами для загрузки любых данных, а затем их преобразования с помощью быстрых преобразований и манипуляций, не требующих каких-либо экспертных или высокоуровневых навыков программирования.

3. Spark

Spark — это востребованный и полезный инструмент на основе Python, с помощью которого инженеры ETL и специалисты по данным могут очень легко писать мощные среды ETL. Хотя технически это не инструмент Python, но с помощью PySpark API можно легко:

  • делать всевозможные обработки данных.
  • анализировать, преобразовывать существующие данные в форматы, такие как JSON, через конвейер ETL с помощью Spark.
  • выполнять неявный параллелизм данных.
  • продолжить работу с системами ETL с отказоустойчивостью Spark.

Таким образом, благодаря простоте Python, привязанного к Spark, инженеры и специалисты по обработке данных теперь могут укрощать большие данные с помощью процессов извлечения, преобразования и загрузки (или связанных шагов), выполняемых аналитически с помощью этого инструмента, а также обрабатывать неструктурированные данные в переменных. среды хранилищ данных.

4. Petl

Petl или Python ETL — это универсальный инструмент для извлечения, преобразования и загрузки различных типов таблиц данных, импортированных из таких источников, как XML, CSV, Text или JSON. Несомненно, с его стандартной функциональностью ETL (извлечение преобразования загрузки) вы можете гибко применять преобразования (в таблицах данных), такие как сортировка, объединение или агрегирование.

Хотя Petl не занимается исследовательским анализом сложных и больших наборов данных, таких как категориальные данные (назовите это набором информации в виде переменных, разделенных на такие категории, как возрастная группа, пол, раса), тем не менее вам следует рассмотреть этот простой, но легкий инструмент для построения простой конвейер ETL, впоследствии извлекающий данные из нескольких источников. Вы можете удобно начать работу с документацией Petl, а в случае возникновения проблем в процессе установки сообщите о них по адресу электронной почты python-etl@googlegroups.com.

5. Riko

Riko, движок потоковой обработки с открытым исходным кодом, имеющий более 1000 звезд на GitHub, может анализировать и обрабатывать большие потоки неструктурированных данных. Кроме того, его интерфейс командной строки поддерживает:

  • Параллельное выполнение потоков данных через синхронные и асинхронные API.
  • RSS-каналы для публикации записей в блогах, аудио, заголовков новостей.
  • Файлы CSV / XML / JSON / HTML.
Читайте также:  Примеры команды «diff» в Linux

Действительно, многие из нас не знают о том, что этот инструмент на основе Python с открытым исходным кодом является заменой каналов Yahoo. Это связано с тем, что, как и конвейеры Yahoo, инструмент поддерживает как асинхронные, так и синхронные API-интерфейсы, которые при интеграции с системами хранилищ данных могут помочь многим предприятиям создавать приложения бизнес-аналитики, взаимодействующие по запросу с базами данных клиентов.

6. Luigi

Воздушный поток против Луиджи !! Выбор одного или обоих не даст бесполезных результатов, поскольку оба решают схожие проблемы, определяя задачи и связанные с ними зависимости. Но иногда вам нужно создавать сложные конвейеры ETL, этот сложный инструмент (Luigi), созданный Spotify, не разочарует вас протестированными функциями, такими как:

  • Интеграция с командной строкой
  • Управление рабочим процессом
  • Разрешение зависимости
  • Веб-панель для отслеживания заданий ETL и обработки сбоев в случае их возникновения.

Подумайте о том, как вы или ваши технические приятели можете начать работу с Луиджи !! Попробуйте загрузить файл luigi-3.0.3.tar.gz из исходного PyPI, чтобы установить его последнюю стабильную версию.

7. Airflow

Airflow, платформа с открытым исходным кодом на основе DAG (Directed Acyclic Graphs), оснащена возможностями управления рабочими процессами, с помощью которых вы можете не только планировать, но и создавать и отслеживать рабочие процессы для выполнения последовательности задач. Как и другие инструменты ETL на основе Python, Airflow может:

  • Создавайте конвейеры ETL данных, которые могут с пользой извлекать, преобразовывать и загружать данные в хранилища данных, такие как Oracle, Amazon Redshift.
  • Визуализируйте рабочий процесс и также отслеживайте их многократное выполнение.
  • Мониторинг, планирование и организация процессов ETL.

Несмотря на все вышеперечисленные возможности, Airflow успешно выполняет задания, зависящие от динамической генерации конвейера. Таким образом, разработчикам ETL теперь не нужно беспокоиться о том, как писать хорошо организованные коды Python, которые могут динамически создавать экземпляры конвейеров.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий