Многих из вас может заинтересовать Инструменты ETL и использование процесса ETL в мире концентраторов данных, где данные играют важную роль. Сегодня мы рассмотрим это более подробно.
Что такое ETL?
ETL (что означает извлечение, преобразование и загрузка) - это общий процесс извлечения данных из одной или нескольких систем и их загрузки в данные. хранилище или базы данных после выполнения некоторых промежуточных преобразований.
На рынке доступно множество инструментов ETL, которые могут выполнять этот процесс.
Стандартный инструмент ETL, такой как PySpark, поддерживает все основные функции преобразования данных, такие как сортировка, сопоставление, объединения, операции и т. д. Способность PySpark быстро обрабатывать большие объемы данных является ключевым преимуществом.
Некоторые инструменты выполняют полную реализацию ETL, в то время как некоторые инструменты помогают нам создать собственный процесс ETL с нуля, и есть несколько таких, которые находятся где-то посередине. Прежде чем вдаваться в подробности PySpark, давайте сначала разберемся с некоторыми важными функциями, которые должен иметь инструмент ETL.
Возможности инструментов ETL
ETL состоит из 3 процессов, которые следуют в последовательности, начиная с извлечения и заканчивая загрузкой. Давайте посмотрим на эти шаги более внимательно:
- Извлечь
Это первый шаг ETL, который представляет собой процесс извлечения или выборки данных из различных источников данных. Сюда может входить большинство баз данных (RDBMS / NOSql) и файловых форматов, таких как JSON, CSV, XML и XLS. - Преобразование
В этом процессе все извлеченные данные хранятся в промежуточной области, где необработанные данные преобразуются в структурированный формат и в осмысленную форму для сохранения в хранилище данных.
Стандартный инструмент ETL, такой как PySpark, который мы рассмотрим позже, поддерживает все основные функции преобразования данных, такие как сортировка, сопоставление, объединяет, операции и т. д. - Загрузка
Это последний процесс инструмента ETL, в котором преобразованные данные загружаются в целевую зону или базу данных целевого хранилища. Этот этап немного сложен, потому что за короткий период необходимо загрузить огромное количество данных.
Введите PySpark
PySpark - это комбинация Python и Apache Spark. Это API-интерфейс python для Spark, который легко интегрируется и работает с RDD с помощью библиотеки ‘py4j’. Это версия Spark, работающая на Python.
Согласно их официальному веб-сайту, «Spark - это единый аналитический движок для крупномасштабной обработки данных».
Ядро Spark не только предоставляет множество надежных функций, помимо создания конвейеров ETL, но также обеспечивает поддержку машинного обучения (MLib), потоковой передачи данных (Spark Streaming), SQL (Spark Sql) и обработки графиков (Graph X).
Преимущества PySpark
- Скорость. Это в 100 раз быстрее, чем традиционные крупномасштабные платформы обработки данных.
- Вычисления в реальном времени. Основная ключевая особенность - это обработка в памяти в среде PySpark, она показывает низкую задержку.
- Кэширование и постоянство диска. Уровень простого программирования обеспечивает мощные возможности кэширования и сохранения на диске.
- Развертывание: его можно развернуть через Hadoop с помощью Yarn, Mesos или собственного диспетчера кластеров Spark.
PySpark используют многие организации, такие как Walmart, DLT Labs, Nokia, Alibaba.com, Netflix и т. Д.
Есть несколько функций, которые делают PySpark таким замечательным фреймворком, когда дело касается огромных наборов данных. Будь то анализ наборов данных или выполнение вычислений с большими наборами данных, инженеры по обработке данных переключаются на этот мощный инструмент.
Почему?
Способность PySpark быстро обрабатывать огромные объемы данных является ключевым преимуществом. Если вы хотите создать конвейер ETL для быстрой обработки огромного количества данных или обработки потоков данных, PySpark предлагает достойное решение.
Это не готовое решение ETL, но оно было бы лучшим для развертывания конвейера ETL.
Спасибо за прочтение!
Автор - Пранджал Гупта, DLT Labs ™
Об авторе: Пранджал в настоящее время работает с нашей командой DL Asset Track в качестве разработчика Nodejs.
использованная литература
Https://wso2.com/library/article/2019/08/streaming-data-integration-the-evolution-of-etl/