Данные составляют основу бизнес-аналитики, и 2022 год не станет исключением из этого правила. Python стал предпочтительным инструментом для программирования и анализа данных. Кроме того, инфраструктура Python ETL поддерживает конвейеры данных, тем самым уравновешивая многочисленные подсекторы, предназначенные, среди прочего, для агрегирования данных, обработки данных, аналитики.
Зная функциональные возможности Python и его использование для упрощения ETL, вы можете понять, как он может облегчить работу аналитика данных.
Что такое ETL?
ETL означает извлечение, загрузка и преобразование. Это последовательный процесс извлечения информации из нескольких источников данных, ее преобразования в соответствии с требованиями и загрузки в конечный пункт назначения. Эти места назначения могут варьироваться от репозитория хранилища, инструмента бизнес-аналитики, хранилища данных и многого другого.
Связанный: Лучшие языки программирования для разработки ИИ
Конвейер ETL собирает данные из внутрикорпоративных бизнес-процессов, внешних клиентских систем, поставщиков и многих других подключенных источников данных. Собранные данные фильтруются, преобразуются и преобразуются в удобочитаемый формат перед использованием для аналитики.
Фреймворк Python ETL долгое время служил одним из наиболее подходящих языков для выполнения сложных математических и аналитических программ.
Следовательно, неудивительно, что обширная библиотека и документация Python привели к рождению некоторых из самых эффективных инструментов ETL на рынке сегодня.
Рынок наводнен инструментами ETL, каждый из которых предлагает конечному пользователю свой набор функций. Однако в следующем списке перечислены некоторые из лучших инструментов Python ETL, которые сделают вашу жизнь проще и удобнее.
Пузыри - это среда Python ETL, используемая для обработки данных и поддержки конвейера ETL. Он рассматривает конвейер обработки данных как ориентированный граф, который помогает в агрегировании, фильтрации, аудите, сравнении и преобразовании данных.
Как инструмент Python ETL, Bubbles позволяет сделать данные более универсальными, поэтому их можно использовать для управления аналитикой в различных сценариях использования подразделений.
Инфраструктура данных Bubbles обрабатывает активы данных как объекты, включая данные CSV для объектов SQL, итераторы Python и даже объекты API социальных сетей. Вы можете рассчитывать на его развитие по мере того, как он узнает об абстрактных, неизвестных наборах данных и различных средах / технологиях данных.
Metl или Mito-ETL - это быстроразвивающаяся платформа разработки Python ETL, используемая для разработки индивидуальных компонентов кода. Эти компоненты кода могут варьироваться от интеграции данных РСУБД, интеграции данных в плоские файлы, интеграции данных на основе API / служб и интеграции данных Pub / Sub (на основе очередей).
Связанный: Как использовать объектно-ориентированное программирование в Python
Metl упрощает для нетехнических сотрудников вашей организации создание своевременных, основанных на Python решений с низким кодом. Этот инструмент загружает различные формы данных и генерирует стабильные решения для множества вариантов использования логистики данных.
Apache Spark - отличный инструмент ETL для автоматизации на основе Python для людей и предприятий, работающих с потоковыми данными. Рост объема данных пропорционален масштабируемости бизнеса, что делает автоматизацию необходимой и неуклонной с помощью Spark ETL.
Управлять данными на уровне запуска очень просто; тем не менее, этот процесс монотонный, требует много времени и подвержен ошибкам вручную, особенно когда ваш бизнес расширяется.
Spark обеспечивает мгновенные решения для полуструктурированных данных JSON из разнородных источников, поскольку он преобразует формы данных в данные, совместимые с SQL. В сочетании с архитектурой данных Snowflake конвейер Spark ETL работает как рука в руке.
Связанный: Как выучить Python бесплатно
Petl - это движок потоковой обработки, идеально подходящий для обработки данных смешанного качества. Этот инструмент Python ETL помогает аналитикам данных, практически не имеющим опыта программирования, быстро анализировать наборы данных, хранящиеся в CSV, XML, JSON и многих других форматах данных. Вы можете сортировать, объединять и агрегировать преобразования с минимальными усилиями.
К сожалению, Petl не может помочь вам со сложными наборами данных по категориям. Тем не менее, это один из лучших инструментов на основе Python для структурирования и ускорения компонентов кода конвейера ETL.
Riko - подходящая замена Yahoo Pipes. Он по-прежнему идеален для стартапов с низким уровнем технологического опыта.
Это созданная Python конвейерная библиотека ETL, в первую очередь предназначенная для работы с потоками неструктурированных данных. Riko может похвастаться синхронно-асинхронными API-интерфейсами, небольшим размером процессора и встроенной поддержкой RSS / Atom.
Riko позволяет командам выполнять операции параллельно. Механизм обработки потоковой информации платформы помогает вам запускать RSS-потоки, состоящие из аудио и текстов блогов. Он даже способен анализировать наборы данных файлов CSV / XML / JSON / HTML, которые являются неотъемлемой частью бизнес-аналитики.
Luigi - это легкий, хорошо работающий инструмент фреймворка Python ETL, который поддерживает визуализацию данных, Интеграция с интерфейсом командной строки, управление рабочими процессами данных, мониторинг успеха / сбоя задачи ETL и зависимости разрешающая способность.
Этот многогранный инструмент следует простой задаче и целевому подходу, когда каждая цель поддерживает вашу команду при выполнении следующей задачи и выполняет ее автоматически.
Для инструмента ETL с открытым исходным кодом Луиджи эффективно решает сложные проблемы, связанные с данными. Инструмент находит одобрение музыкального сервиса по запросу Spotify для агрегирования и обмена еженедельными рекомендациями музыкальных плейлистов для пользователей.
Airflow завоевал устойчивый легион покровителей среди предприятий и опытных инженеров по обработке данных в качестве инструмента для настройки и обслуживания конвейера данных.
WebUI Airflow помогает планировать автоматизацию, управлять рабочими процессами и выполнять их с помощью встроенного интерфейса командной строки. Набор инструментов с открытым исходным кодом может помочь вам автоматизировать операции с данными, организовать конвейеры ETL для эффективной оркестровки и управлять ими с помощью направленных акриловых графиков (DAG).
Инструмент премиум-класса - это бесплатное предложение от всемогущего Apache. Это лучшее оружие в вашем арсенале для легкой интеграции с существующей средой ETL.
Bonobo - это инструмент для развертывания и извлечения данных из конвейера ETL с открытым исходным кодом на основе Python. Вы можете использовать его интерфейс командной строки для извлечения данных из SQL, CSV, JSON, XML и многих других источников.
Bonobo работает со схемами полуструктурированных данных. Его особенность заключается в использовании контейнеров Docker для выполнения заданий ETL. Однако его истинное УТП заключается в его расширении SQLAlchemy и параллельной обработке источников данных.
Pandas - это библиотека пакетной обработки ETL с написанными на Python структурами данных и инструментами анализа.
Панды Python ускоряют обработку неструктурированных / полуструктурированных данных. Библиотеки используются для задач ETL с низкой интенсивностью, включая очистку данных и работу с небольшими структурированными наборами данных после преобразования из полу- или неструктурированных наборов.
Не существует универсального инструмента ETL, который бы подходил всем. Отдельные лица и компании должны принять во внимание качество своих данных, структуру, временные ограничения и наличие навыков, прежде чем выбирать инструменты вручную.
Каждый из перечисленных выше инструментов может иметь большое значение для достижения ваших целей в области ETL.
Хотите моделировать данные и создавать визуализации с помощью Python? Вам понадобятся эти библиотеки науки о данных.
Читать далее
- Программирование
- Python
- Инструменты программирования
Гаурав Сиял имеет двухлетний опыт написания, написания для ряда фирм цифрового маркетинга и документов жизненного цикла программного обеспечения.
Подписывайтесь на нашу новостную рассылку
Подпишитесь на нашу рассылку технических советов, обзоров, бесплатных электронных книг и эксклюзивных предложений!
Нажмите здесь, чтобы подписаться