Die 7 besten Python-ETL-Instruments für Knowledge Engineering

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# Einführung

Der Aufbau von ETL-Pipelines (Extrahieren, Transformieren, Laden) ist eine der vielen Aufgaben eines Dateningenieur. Während Sie mit pure ETL-Pipelines erstellen können Python Und Pandasspezielle Instruments bewältigen die Komplexität der Planung, Fehlerbehandlung, Datenvalidierung und Skalierbarkeit viel besser.

Die Herausforderung besteht jedoch darin, zu wissen, auf welche Instruments man sich konzentrieren sollte. Einige sind für die meisten Anwendungsfälle komplex, während anderen die Funktionen fehlen, die Sie als Ihr Unternehmen benötigen Pipelines wachsen. Dieser Artikel konzentriert sich auf sieben Python-basierte ETL-Instruments, die die richtige Stability für Folgendes finden:

• Workflow-Orchestrierung und -Planung
• Leichte Aufgabenabhängigkeiten
• Modernes Workflow-Administration
• Assetbasiertes Pipeline-Administration
• Verteilte Verarbeitung im großen Maßstab

Diese Instruments werden aktiv gepflegt, verfügen über starke Communities und werden in Produktionsumgebungen verwendet. Lasst uns sie erkunden.

# 1. Orchestrieren von Arbeitsabläufen mit Apache Airflow

Wenn Ihre ETL-Jobs über einfache Skripte hinausgehen, benötigen Sie Orchestrierung. Apache Airflow ist eine Plattform für die programmgesteuerte Erstellung, Planung und Überwachung von Arbeitsabläufen und ist damit der Industriestandard für die Orchestrierung von Datenpipelines.

Das macht Airflow für Dateningenieure nützlich:

• Ermöglicht die Definition von Workflows als gerichtete azyklische Graphen (DAGs) in Python-Code und bietet Ihnen so volle Programmierflexibilität für komplexe Abhängigkeiten
• Bietet eine Benutzeroberfläche (UI) zum Überwachen der Pipeline-Ausführung, zum Untersuchen von Fehlern und zum manuellen Auslösen von Aufgaben bei Bedarf
• Enthält vorgefertigte Operatoren für häufige Aufgaben wie das Verschieben von Daten zwischen Datenbanken, das Aufrufen von APIs und das Ausführen von SQL-Abfragen

Marc Lambertis Airflow-Tutorials auf YouTube eignen sich hervorragend für Anfänger. Apache Airflow One Shot – Aufbau einer Finish-to-Finish-ETL-Pipeline mit AirFlow und Astro von Krish Naik ist ebenfalls eine hilfreiche Ressource.

# 2. Pipelines mit Luigi vereinfachen

Manchmal fühlt sich Airflow für einfachere Pipelines wie ein Overkill an. Luigi ist eine von Spotify entwickelte Python-Bibliothek zum Aufbau komplexer Pipelines von Batch-Jobs und bietet eine leichtere Different mit Schwerpunkt auf Batch-Prozessen mit langer Laufzeit.

Warum Luigi eine Überlegung wert ist:

• Verwendet einen einfachen, klassenbasierten Ansatz, bei dem jede Aufgabe eine Python-Klasse mit den Methoden „requires“, „output“ und „run“ ist
• Behandelt die Abhängigkeitsauflösung automatisch und bietet integrierte Unterstützung für verschiedene Ziele wie lokale Dateien, Hadoop Distributed File System (HDFS) und Datenbanken
• Für kleinere Groups einfacher einzurichten und zu warten

Kasse Aufbau von Datenpipelines Teil 1: Airbnbs Airflow vs. Spotifys Luigi für einen Überblick. Arbeitsabläufe erstellen – Luigi-Dokumentation enthält Beispielpipelines für häufige Anwendungsfälle.

# 3. Optimierung von Arbeitsabläufen mit Prefect

Der Luftstrom ist leistungsstark, kann jedoch bei einfacheren Anwendungsfällen schwer sein. Präfekt ist ein modernes Workflow-Orchestrierungstool, das einfacher zu erlernen und pythonischer ist und dennoch Pipelines im Produktionsmaßstab verwaltet.

Warum es sich lohnt, Prefect zu erkunden:

• Verwendet Customary-Python-Funktionen mit einfachen Dekoratoren zum Definieren von Aufgaben und ist damit intuitiver als der betreiberbasierte Ansatz von Airflow
• Bietet sofort eine bessere Fehlerbehandlung und automatische Wiederholungsversuche mit klarer Übersicht darüber, was wo schief gelaufen ist
• Bietet sowohl eine in der Cloud gehostete Choice als auch eine selbst gehostete Bereitstellung und bietet Ihnen so Flexibilität, wenn sich Ihre Anforderungen ändern

Präfekten Anleitungen Und Beispiele sollten tolle Referenzen sein. Der Präfekter YouTube-Kanal verfügt über regelmäßige Tutorials und Finest Practices vom Kernteam.

# 4. Zentrieren von Datenbeständen mit Dagster

Während sich traditionelle Orchestratoren auf Aufgaben konzentrieren, Dolch verfolgt einen datenzentrierten Ansatz, indem es Datenbestände als Bürger erster Klasse behandelt. Es handelt sich um einen modernen Daten-Orchestrator, der den Schwerpunkt auf Checks, Beobachtbarkeit und Entwicklungserfahrung legt.

Hier ist eine Liste der Funktionen von Dagster:

• Verwendet einen deklarativen Ansatz, bei dem Sie Property und ihre Abhängigkeiten definieren, wodurch die Datenherkunft klar wird und Pipelines leichter nachvollziehbar sind
• Bietet hervorragende lokale Entwicklungserfahrung mit integrierten Testtools und einer leistungsstarken Benutzeroberfläche zum Erkunden von Pipelines während der Entwicklung
• Bietet softwaredefinierte Property, die es einfach machen, zu verstehen, welche Daten vorhanden sind, wie sie erzeugt werden und wann sie zuletzt aktualisiert wurden

Dagster-Grundlagen-Tutorial führt Sie durch den Aufbau von Datenpipelines mit Property. Sie können auch vorbeischauen Dagster-Universität um Kurse zu erkunden, die praktische Muster für Produktionspipelines abdecken.

# 5. Skalierung der Datenverarbeitung mit PySpark

Die Stapelverarbeitung großer Datensätze erfordert verteilte Rechenfunktionen. PySpark ist die Python-API für Apache SparkBereitstellung eines Frameworks für die Verarbeitung riesiger Datenmengen über Cluster hinweg.

Funktionen, die PySpark für Dateningenieure unverzichtbar machen:

• Behandelt Datensätze, die nicht auf einen einzelnen Pc passen, indem die Verarbeitung automatisch auf mehrere Knoten verteilt wird
• Bietet Excessive-Degree-APIs für gängige ETL-Vorgänge wie Verknüpfungen, Aggregationen und Transformationen, die Ausführungspläne optimieren
• Unterstützt sowohl Batch- als auch Streaming-Workloads, sodass Sie dieselbe Codebasis für die Echtzeit- und Verlaufsdatenverarbeitung verwenden können

So verwenden Sie das Transformationsmuster in PySpark für modulares und wartbares ETL ist ein guter praktischer Leitfaden. Sie können auch den Beamten überprüfen Tutorials – PySpark-Dokumentation für detaillierte Anleitungen.

# 6. Übergang zur Produktion mit Mage AI

Modernes Knowledge Engineering benötigt Werkzeuge, die Einfachheit und Leistung in Einklang bringen. Magier-KI ist ein modernes Datenpipeline-Software, das die Benutzerfreundlichkeit von Notebooks mit produktionsbereiter Orchestrierung kombiniert und so den Übergang vom Prototyp zur Produktion erleichtert.

Hier erfahren Sie, warum Mage AI an Bedeutung gewinnt:

• Bietet eine interaktive Pocket book-Schnittstelle zum Erstellen von Pipelines, mit der Sie Transformationen vor der Planung interaktiv entwickeln und testen können
• Enthält integrierte Blöcke für gängige Quellen und Ziele, wodurch der Boilerplate-Code für die Datenextraktion und das Laden reduziert wird
• Bietet eine übersichtliche Benutzeroberfläche zum Überwachen von Pipelines, zum Debuggen von Fehlern und zum Verwalten geplanter Ausführungen ohne komplexe Konfiguration

Der Mage AI-Schnellstartanleitung mit Beispielen ist ein guter Anfang. Sie können auch die überprüfen Magierführer Seite für detailliertere Beispiele.

# 7. Projekte mit Kedro standardisieren

Der Übergang von Notebooks zu produktionsbereiten Pipelines ist eine Herausforderung. Kedro ist ein Python-Framework, das Finest Practices für die Softwareentwicklung in die Datenentwicklung einbringt. Es bietet Struktur und Requirements für den Bau wartbarer Pipelines.

Was Kedro nützlich macht:

• Erzwingt eine standardisierte Projektstruktur mit Trennung von Belangen, sodass Ihre Pipelines einfacher zu testen, zu warten und zusammenzuarbeiten sind
• Bietet eine integrierte Datenkatalogfunktion, die das Laden und Speichern von Daten verwaltet und Dateipfade und Verbindungsdetails abstrahiert
• Lässt sich intestine mit Orchestratoren wie Airflow und Prefect integrieren, sodass Sie lokal mit Kedro entwickeln und dann mit Ihrem bevorzugten Orchestrierungstool bereitstellen können

Der Beamte Kedro-Tutorials Und Konzepte-Leitfaden soll Ihnen den Einstieg in die Projekteinrichtung und Pipeline-Entwicklung erleichtern.

# Zusammenfassung

Diese Instruments helfen alle beim Aufbau von ETL-Pipelines und erfüllen jeweils unterschiedliche Anforderungen in Bezug auf Orchestrierung, Transformation, Skalierbarkeit und Produktionsbereitschaft. Es gibt keine einzelne „beste“ Choice, da jedes Software darauf ausgelegt ist, eine bestimmte Klasse von Problemen zu lösen.

Die richtige Wahl hängt von Ihrem Anwendungsfall, der Datengröße, der Teamreife und der betrieblichen Komplexität ab. Einfachere Pipelines profitieren von einfachen Lösungen, während größere oder kritischere Systeme eine stärkere Struktur, Skalierbarkeit und Testunterstützung erfordern.

Der effektivste Weg, ETL zu lernen, ist der Aufbau echter Pipelines. Beginnen Sie mit einem grundlegenden ETL-Workflow, implementieren Sie ihn mit verschiedenen Instruments und vergleichen Sie, wie die einzelnen Instruments Abhängigkeiten, Konfiguration und Ausführung angehen. Für ein tieferes Lernen kombinieren Sie praktische Übungen mit Kursen und Artikeln aus der Praxis des Ingenieurwesens. Viel Spaß beim Pipelinebau!

Bala Priya C ist ein Entwickler und technischer Redakteur aus Indien. Sie arbeitet gerne an der Schnittstelle von Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Zu ihren Interessen- und Fachgebieten gehören DevOps, Datenwissenschaft und Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie liebt es zu lesen, zu schreiben, zu programmieren und Kaffee zu trinken! Derzeit arbeitet sie daran, zu lernen und ihr Wissen mit der Entwickler-Neighborhood zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsbeiträge und mehr verfasst. Bala erstellt außerdem ansprechende Ressourcenübersichten und Programmier-Tutorials.