Co to jest ETL?
ETL to skrót od Extract, Transform and Load. Jest to narzędzie programistyczne składające się z kilku funkcji, które wyodrębniają dane z określonych systemów źródłowych relacyjnej bazy danych, a następnie przekształcają pozyskane dane w pożądaną formę, stosując różne metody. Następnie ładuje lub zapisuje dane wynikowe w docelowej bazie danych.
Definicja ETL
Jest to proces w hurtowni danych służący do wydobywania danych z bazy danych lub systemów źródłowych oraz po przekształceniu umieszczania danych w hurtowni danych. Jest to połączenie trzech funkcji bazy danych, tj. Wyodrębnij, Przekształć i Załaduj.
- Wyodrębnij: Jest to proces odczytu danych z jednej lub wielu baz danych, w których źródło może być jednorodne lub heterogeniczne. Wszystkie dane pozyskane z różnych źródeł są konwertowane na ten sam format hurtowni danych i przekazywane do wykonania transformacji.
- Transformacja: Jest to proces przekształcania wyodrębnionych danych do postaci wymaganej jako dane wyjściowe lub w formie odpowiedniej do umieszczenia w innej bazie danych.
- Ładuj: Jest to proces zapisywania pożądanych danych wyjściowych w docelowej bazie danych.
Zrozumienie ETL
Na rynku dostępnych jest wiele narzędzi ETL. Ale trudno jest wybrać odpowiedni dla swojego projektu. Niektóre narzędzia ETL opisano poniżej:
1. Hevo: Jest to wydajna platforma do integracji danych w chmurze, która w czasie rzeczywistym przenosi dane z różnych źródeł, takich jak pamięć w chmurze, SaaS, bazy danych. Może obsługiwać duże dane i obsługuje zarówno ETL, jak i ELT.
2. QuerySurge: Jest to rozwiązanie testowe służące do automatyzacji testowania Big Data i hurtowni danych. Poprawia jakość danych i przyspiesza cykle dostarczania danych. Obsługuje testy na różnych platformach, takich jak Amazon, Cloudera, IBM i wiele innych.
3. Oracle: Oracle Data Warehouse to zbiór danych, a ta baza danych służy do przechowywania i pobierania danych lub informacji. Pomaga wielu użytkownikom skutecznie uzyskać dostęp do tych samych danych. Obsługuje wirtualizację i umożliwia również łączenie się ze zdalnymi bazami danych.
4. Panoply: jest to hurtownia danych, która automatyzuje gromadzenie danych, transformację i przechowywanie danych. Może łączyć się z dowolnym narzędziem, takim jak Looker, Chartio itp.
5. MarkLogic: Jest to rozwiązanie do hurtowni danych, które wykorzystuje szereg funkcji, aby ułatwić i przyspieszyć integrację danych. Określa złożone reguły bezpieczeństwa dla elementów w dokumentach. Pomaga importować i eksportować informacje o konfiguracji. Umożliwia także replikację danych w celu przywracania danych po awarii.
6. Amazon RedShift: Jest to narzędzie do hurtowni danych. Jest opłacalny, łatwy i prosty w użyciu. Nie ma kosztów instalacji i zwiększa niezawodność klastra hurtowni danych. Jego centra danych są w pełni wyposażone w klimatyzację.
7. Teradata Corporation: Jest to jedyne dostępne na rynku narzędzie hurtowni danych do przetwarzania masowo równoległego. Może łatwo i wydajnie zarządzać dużą ilością danych. Jest również prosty i opłacalny jak Amazon Redshift. Działa całkowicie na architekturze równoległej.
Praca z ETL
Gdy dane rosną, czas przetwarzania również rośnie. Czasami twój system blokuje się tylko na jednym procesie, a potem myślisz o poprawie wydajności ETL. Oto kilka wskazówek, które pomogą Ci zwiększyć wydajność ETL:
1. Poprawne wąskie gardła: Sprawdź liczbę zasobów wykorzystywanych przez najcięższy proces, a następnie cierpliwie przepisz kod w dowolnym miejscu wąskiego gardła, aby zwiększyć wydajność.
2. Podziel duże stoły: musisz podzielić duże stoły na fizycznie mniejsze stoły. Poprawi to czas dostępu, ponieważ drzewo indeksów byłoby w tym przypadku płytkie, a na rekordach danych można zastosować szybkie operacje na metadanych.
3. Tylko istotne dane: dane muszą być gromadzone zbiorczo, ale wszystkie zebrane dane nie mogą być przydatne. Dlatego istotne dane należy oddzielić od danych nieistotnych lub obcych, aby wydłużyć czas przetwarzania i zwiększyć wydajność ETL.
4. Przetwarzanie równoległe: w miarę możliwości należy uruchamiać proces równoległy zamiast szeregowy, aby zoptymalizować przetwarzanie i zwiększyć wydajność.
5. Ładowanie danych przyrostowo: Spróbuj załadować dane przyrostowo, tzn. Ładować tylko zmiany, a nie pełną bazę danych. Może się to wydawać trudne, ale nie niemożliwe. Zdecydowanie zwiększa wydajność.
6. Buforowanie danych: Dostęp do danych z pamięci podręcznej jest szybszy i wydajniejszy niż dostęp do danych z dysków twardych, więc dane muszą być buforowane. Pamięć podręczna ma mniejszy rozmiar, więc przechowywana jest w niej tylko niewielka ilość danych.
7. Użyj zestawu logiki: Przekształć pętlę kursora opartą na wierszu na instrukcje SQL oparte na zestawie w kodzie ETL. Zwiększy to szybkość przetwarzania i zwiększy wydajność.
Zalety ETL
- Łatwy w użyciu
- Oparty na GUI (graficzny interfejs użytkownika) i oferuje przepływ wizualny
- Lepsze w przypadku złożonych reguł i przekształceń.
- Wbudowana funkcja obsługi błędów
- Zaawansowane funkcje oczyszczania
- Oszczędzaj koszty
- Generuje wyższe przychody
- Zwiększa wydajność.
- Załaduj różne cele jednocześnie.
- Dokonuje transformacji danych zgodnie z potrzebą.
Wymagane umiejętności ETL
- SQL
- Możliwość rozwiązywania problemów
- Język skryptowy, taki jak Python.
- Kreatywność
- Umiejętności organizacyjne
- Wiedzieć, jak parametryzować zadania
- Podstawowa znajomość narzędzi i oprogramowania ETL.
Dlaczego potrzebujemy ETL?
- Pomaga w podejmowaniu decyzji poprzez analizę danych.
- Może obsługiwać złożone problemy, których tradycyjne bazy danych nie mogą rozwiązać.
- Zapewnia wspólne repozytorium danych.
- Ładuje dane z różnych źródeł do docelowej bazy danych.
- Hurtownia danych automatycznie aktualizuje się zgodnie ze zmianami w źródle danych.
- Sprawdź transformację danych, obliczenia i reguły agregacji.
- Porównuje dane źródłowe i docelowe.
- Poprawia produktywność.
Zakres ETL
ETL ma przed sobą świetlaną przyszłość, ponieważ dane gwałtownie się powiększają, dlatego możliwości zatrudnienia dla profesjonalistów z ETL również regularnie rosną. Osoba może mieć świetną karierę jako programista ETL. Czołowi MNC, tacy jak Volkswagen, IBM, Deloitte i wielu innych, pracują nad projektami ETL i dlatego wymagają profesjonalistów ETL na dużą skalę.
W jaki sposób ta technologia pomoże ci w rozwoju kariery?
Średnia pensja programisty ETL w Stanach Zjednoczonych wynosi około 127 135 dolarów rocznie. Obecnie wynagrodzenie programisty ETL wynosi od 97 000 do 134 500 USD.
Wniosek
Jeśli chcesz pracować z danymi, możesz wybrać programistę ETL lub inne profile związane z ETL jako swój zawód. Jego zapotrzebowanie rośnie ze względu na wzrost danych.
Dlatego osoby zainteresowane bazami danych i technikami hurtowni danych muszą nauczyć się ETL.
Polecane artykuły
To był przewodnik po czym jest ETL ?. Tutaj omówiliśmy Podstawową koncepcję, potrzeby, zakres, wymagane umiejętności i zalety ETL. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Czym jest Analytics predykcyjne?
- Zalety sztucznej inteligencji
- Jak działa JavaScript
- Narzędzia do wizualizacji danych