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# Einführung
Als Dateningenieur sind Sie wahrscheinlich (zumindest teilweise) für die Dateninfrastruktur Ihres Unternehmens verantwortlich. Sie bauen die Pipelines auf, pflegen die Datenbanken, sorgen für einen reibungslosen Datenfluss und beheben Fehler, wenn etwas unweigerlich kaputt geht. Aber hier ist die Sache: Wie viel Zeit Ihres Tages verbringen Sie mit der manuellen Überprüfung des Pipeline-Zustands, der Validierung von Datenlasten oder der Überwachung der Systemleistung?
Wenn Sie ehrlich sind, ist das wahrscheinlich ein riesiger Teil Ihrer Zeit. Dateningenieure verbringen viele Stunden ihres Arbeitstages mit betrieblichen Aufgaben – der Überwachung von Jobs, der Validierung von Schemata, der Verfolgung der Datenherkunft und der Reaktion auf Warnungen –, während sie an der Entwicklung besserer Systeme arbeiten könnten.
In diesem Artikel werden fünf Python-Skripte behandelt, die speziell für die Bewältigung sich wiederholender Infrastruktur- und Betriebsaufgaben entwickelt wurden, die Ihre wertvolle Entwicklungszeit verschlingen.
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# 1. Pipeline-Gesundheitsmonitor
Der Schmerzpunkt: Sie haben Dutzende ETL-Jobs, die über verschiedene Zeitpläne hinweg ausgeführt werden. Einige verkehren stündlich, andere täglich oder wöchentlich. Um zu überprüfen, ob sie alle erfolgreich abgeschlossen wurden, müssen Sie sich bei verschiedenen Systemen anmelden, Protokolle abfragen, Zeitstempel überprüfen und zusammensetzen, was tatsächlich passiert. Wenn Sie feststellen, dass ein Auftrag fehlgeschlagen ist, sind nachgelagerte Prozesse bereits fehlerhaft.
Was das Skript macht: Überwacht alle Ihre Datenpipelines an einem Ort, verfolgt den Ausführungsstatus, warnt bei Fehlern oder Verzögerungen und führt ein historisches Protokoll der Auftragsleistung. Bietet ein konsolidiertes Gesundheits-Dashboard, das zeigt, was ausgeführt wird, was fehlgeschlagen ist und was länger als erwartet dauert.
Wie es funktioniert: Das Skript stellt eine Verbindung zu Ihrem Job-Orchestrierungssystem her (wie Luftstromoder liest aus Protokolldateien), extrahiert Ausführungsmetadaten, vergleicht sie mit erwarteten Zeitplänen und Laufzeiten und markiert Anomalien. Es berechnet Erfolgsraten und durchschnittliche Laufzeiten und identifiziert Fehlermuster. Kann Benachrichtigungen per E-Mail oder Slack senden, wenn Probleme erkannt werden.
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# 2. Schemavalidator und Änderungsdetektor
Der Schmerzpunkt: Ihre Upstream-Datenquellen ändern sich ohne Vorwarnung. Eine Spalte wird umbenannt, ein Datentyp ändert sich oder ein neues Pflichtfeld wird angezeigt. Ihre Pipeline bricht zusammen, nachgelagerte Berichte schlagen fehl und Sie haben wahrscheinlich Schwierigkeiten herauszufinden, was sich wo geändert hat. Schemadrift ist ein sehr relevantes Drawback in Datenpipelines.
Was das Skript macht: Vergleicht automatisch aktuelle Tabellenschemata mit Basisdefinitionen und erkennt alle Änderungen an Spaltennamen, Datentypen, Einschränkungen oder Strukturen. Erstellt detaillierte Änderungsberichte und kann Schemaverträge durchsetzen, um zu verhindern, dass sich wichtige Änderungen in Ihrem System verbreiten.
Wie es funktioniert: Das Skript liest Schemadefinitionen aus Datenbanken oder Datendateien, vergleicht sie mit gespeicherten Basisschemata (gespeichert als JSON), identifiziert Hinzufügungen, Löschungen und Änderungen und protokolliert alle Änderungen mit Zeitstempeln. Es kann eingehende Daten vor der Verarbeitung anhand erwarteter Schemata validieren und nicht konforme Daten zurückweisen.
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# 3. Datenherkunfts-Tracker
Der Schmerzpunkt: Jemand fragt: „Woher kommt dieses Feld?“ oder „Was passiert, wenn wir diese Quelltabelle ändern?“ und du hast keine gute Antwort. Sie durchforsten SQL-Skripte, ETL-Code und Dokumentation (sofern vorhanden) und versuchen, den Datenfluss zu verfolgen. Das Verstehen von Abhängigkeiten und die Auswirkungsanalyse dauert Stunden oder Tage statt Minuten.
Was das Skript macht: Ordnet die Datenherkunft automatisch zu, indem SQL-Abfragen, ETL-Skripte und Transformationslogik analysiert werden. Zeigt Ihnen den vollständigen Pfad von den Quellsystemen bis zu den endgültigen Tabellen, einschließlich aller angewendeten Transformationen. Erstellt visuelle Abhängigkeitsdiagramme und Auswirkungsanalyseberichte.
Wie es funktioniert: Das Skript verwendet SQL-Parsing-Bibliotheken, um Tabellen- und Spaltenverweise aus Abfragen zu extrahieren, erstellt ein gerichtetes Diagramm von Datenabhängigkeiten, verfolgt die in jeder Section angewendete Transformationslogik und visualisiert die vollständige Abstammung. Es kann eine Auswirkungsanalyse durchführen, die zeigt, welche nachgelagerten Objekte von Änderungen an einer bestimmten Quelle betroffen sind.
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# 4. Datenbankleistungsanalysator
Der Schmerzpunkt: Abfragen werden langsamer als gewöhnlich ausgeführt. Ihre Tische werden immer voller. Indizes fehlen möglicherweise oder werden nicht verwendet. Sie vermuten Leistungsprobleme, aber um die Grundursache zu identifizieren, müssen Sie manuell Diagnosen durchführen, Abfragepläne analysieren, Tabellenstatistiken überprüfen und kryptische Metriken interpretieren. Es ist eine zeitaufwändige Arbeit.
Was das Skript macht: Analysiert automatisch die Datenbankleistung, indem es langsame Abfragen, fehlende Indizes, aufgeblähte Tabellen, nicht verwendete Indizes und suboptimale Konfigurationen identifiziert. Generiert umsetzbare Empfehlungen mit geschätzten Auswirkungen auf die Leistung und stellt genau das SQL bereit, das zum Implementieren von Korrekturen erforderlich ist.
Wie es funktioniert: Das Skript fragt Datenbanksystemkataloge und Leistungsansichten ab (pg_stats für PostgreSQL, information_schema für MySQLusw.), analysiert Abfrageausführungsstatistiken, identifiziert Tabellen mit hohen sequenziellen Scan-Verhältnissen, die auf fehlende Indizes hinweisen, erkennt aufgeblähte Tabellen, die gewartet werden müssen, und generiert nach potenziellen Auswirkungen geordnete Optimierungsempfehlungen.
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# 5. Datenqualitäts-Behauptungsrahmen
Der Schmerzpunkt: Sie müssen die Datenqualität in Ihren Pipelines sicherstellen. Entspricht die Zeilenanzahl Ihren Erwartungen? Gibt es unerwartete Nullen? Halten Fremdschlüsselbeziehungen Bestand? Sie schreiben diese Prüfungen manuell für jede Tabelle, verstreut über Skripte, ohne konsistentes Framework oder Reporting. Wenn Prüfungen fehlschlagen, erhalten Sie vage Fehler ohne Kontext.
Was das Skript macht: Bietet einen Rahmen für Datenqualitätsaussagen als Code definieren: Schwellenwerte für die Zeilenanzahl, Eindeutigkeitsbeschränkungen, referenzielle Integrität, Wertebereiche und benutzerdefinierte Geschäftsregeln. Führt alle Behauptungen automatisch aus, generiert detaillierte Fehlerberichte mit Kontext und lässt sich in Ihre Pipeline-Orchestrierung integrieren, um Jobs fehlschlagen zu lassen, wenn die Qualitätsprüfungen nicht bestanden werden.
Wie es funktioniert: Das Skript verwendet eine deklarative Assertionssyntax, bei der Sie Qualitätsregeln in einfachem Python oder YAML definieren. Es führt alle Behauptungen gegen Ihre Daten aus, sammelt Ergebnisse mit detaillierten Fehlerinformationen (welche Zeilen fehlgeschlagen sind, welche Werte waren ungültig), generiert umfassende Berichte und kann in Pipeline-DAGs integriert werden, um als Qualitätstore zu fungieren und die Verbreitung fehlerhafter Daten zu verhindern.
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# Zusammenfassung
Diese fünf Skripte konzentrieren sich auf die zentralen betrieblichen Herausforderungen, mit denen Dateningenieure ständig konfrontiert sind. Hier ist eine kurze Zusammenfassung dessen, was diese Skripte tun:
- Der Pipeline-Zustandsmonitor bietet Ihnen einen zentralen Einblick in alle Ihre Datenjobs
- Der Schema-Validator erkennt wichtige Änderungen, bevor sie Ihre Pipelines beschädigen
- Der Knowledge Lineage Tracker bildet den Datenfluss ab und vereinfacht die Auswirkungsanalyse
- Der Datenbankleistungsanalysator identifiziert Engpässe und Optimierungsmöglichkeiten
- Das Datenqualitäts-Assertion-Framework stellt die Datenintegrität durch automatisierte Prüfungen sicher
Wie Sie sehen, löst jedes Skript einen bestimmten Problempunkt und kann einzeln verwendet oder in Ihre bestehende Toolchain integriert werden. Wählen Sie additionally ein Skript aus, testen Sie es zunächst in einer Nicht-Produktionsumgebung, passen Sie es an Ihr spezifisches Setup an und integrieren Sie es nach und nach in Ihren Workflow.
Viel Spaß beim Knowledge Engineering!
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-Group zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsbeiträge und mehr verfasst. Bala erstellt außerdem ansprechende Ressourcenübersichten und Programmier-Tutorials.