Автор статьи: Артем Михайлов
Привет, Хабр! Сегодня я хотел бы поговорить об ETL. ETL-процесс представляет собой серию шагов, необходимых для извлечения данных из нескольких источников, их преобразования и загрузки в целевую базу данных.
ETL является аббревиатурой терминов Извлечь, преобразовать, загрузить. Во-первых, данные извлекаются из различных источников, таких как базы данных, электронные таблицы и т. д. Как только данные извлечены из первоисточников, они переходят к следующему шагу: их необходимо преобразовать в правильный формат для дальнейшего использования. Часто информация, которую мы получаем на первом этапе, не всегда подходит для дальнейшей обработки, поэтому нам приходится «преобразовывать» данные. И, наконец, мы загружаем наши готовые данные в целевую базу данных.
В ETL можно работать с любыми типами данных: числами, текстом, датами, изображениями и т.д. Но помните, что для каждого типа данных вы должны использовать соответствующий тип данных в базе данных, чтобы поддерживать целостность и согласованность. В целом процесс загрузки данных в систему зависит от используемых в проекте технологий и типа источника данных.
Преимущества и недостатки ETL
преимущества ЭТЛ:
1. Систематизация данных. ETL-процессы позволяют структурировать данные и представлять их в более удобном для анализа виде.
2. Автоматизация. Многие процессы, которые ранее требовали ручной обработки, теперь можно автоматизировать с помощью систем ETL, что снижает риск ошибок.
3. Консолидация данных. Технологии ETL позволяют собирать данные из различных источников и объединять их в единое хранилище данных. Это упрощает анализ данных и позволяет получить более точные результаты.
4. Масштабируемость. Если вы используете систему ETL, вы можете легко масштабировать свою базу данных и обрабатывать большие объемы данных.
Меньшие ЭТЛ:
1. Сложность разработки. Процессы ETL довольно сложны в реализации, поэтому для их разработки необходимы высококвалифицированные специалисты.
2. Стоимость. Инструменты ETL обычно дороги, поэтому использование ETL может быть не по карману для небольших проектов с ограниченным бюджетом.
Как работает ETL
Этот процесс состоит из нескольких основных шагов:
1. Этап загрузки. В этот момент данные поступают в систему ETL. Он основан на процессе извлечения, однако мы сейчас рассматриваем то, что происходит «изнутри» системы, и нам важно знать, как происходит сама загрузка, а не то, как извлекаются данные. При этом данные, поступающие в систему, называются сырыми, они не обрабатываются и не проверяются, качество данных может быть произвольным, проверяется только количество строк. Если количество строк меньше исходного, произошла ошибка.
2. Этап проверки. На этом этапе система проверяет полученные данные. Это процесс проверки, в котором информация проверяется и фильтруется одна за другой в соответствии с настроенными правилами. Система анализирует полноту данных, проверяет их корректность и наличие ошибок. По окончании проверки выводятся все найденные ошибки. Если они есть, их необходимо исправить.
3. Шаг сопоставления. Этот этап относится к процессу преобразования и предназначен для преобразования полученных данных в нужный формат. После прохождения проверки данные представляются в виде таблицы, в которую добавляются необходимые столбцы и строки. Сопоставление может происходить с использованием различных алгоритмов в зависимости от используемого инструмента ETL.
4. Стадия агрегации. Этот шаг, который также является частью процесса преобразования, необходим для того, чтобы преобразованные данные можно было перенести в новое хранилище без ошибок. Изменяя отношения между данными, информация агрегируется в новую таблицу. Результатом агрегации является новая таблица, в которой данные представлены в формате, необходимом для нового хранилища.
5. Разгрузка. Этот шаг реализует процесс загрузки, когда преобразованные и очищенные данные выгружаются из ETL-системы и отправляются в новое хранилище. Для этого используются коннекторы и различные части системного интерфейса и хранилища ETL.
Как выглядит реализация запроса ETL?
Итак, первое, что нам нужно сделать, это точно определить, чего мы хотим достичь с помощью ETL. Например, мы можем захотеть выгрузить данные из нашей базы данных, обработать их (например, очистить данные) и перезагрузить их в базу данных.
Следующий шаг – выбор инструментов. Обычно для ETL используются специальные инструменты, такие как Apache Nifi, Talend, Apache Spark и т.д. Но в принципе можно использовать стандартные средства СУБД, такие как PostgreSQL или Oracle.
Теперь перейдем к настройке нашего ETL-запроса. Первым шагом является выбор источника данных. Это может быть файл CSV, база данных или даже API. Затем мы создаем запрос на выборку данных, который необходимо выполнить для исходных данных.
Затем мы обрабатываем исходные данные. Этот шаг может включать фильтрацию исходных данных, преобразование данных и выполнение очистки. На этом этапе мы можем использовать мощный SQL или специализированные инструменты предварительной обработки данных, такие как OpenRefine или DataWrangler.
Затем мы загружаем данные в целевую базу данных. Мы можем использовать обычный SQL-запрос для вставки данных в базу данных. Важно, чтобы мы сначала создали таблицы в базе данных и убедились, что сопоставления столбцов правильные.
И, наконец, мы можем выполнить последний шаг настройки нашего ETL-запроса — обновление данных в нашей целевой базе данных. Здесь мы можем обновить данные, которые уже существуют в нашей таблице. Вы можете использовать оператор ON CONFLICT для вставки новых данных или обновления существующих записей в таблице.
Это, в общих чертах, шаги для реализации ETL-запроса. Конечно, реализация может быть немного сложнее для больших и сложных данных.
Базовые инструменты для работы с ETL
Начнем с Apache Kafka. Это один из лидеров среди инструментов обработки потоковых данных. Это позволяет синхронизировать сообщения между различными источниками, а затем обрабатывать их в режиме реального времени. Kafka также имеет технологию масштабирования, что делает ее идеальным выбором для крупных проектов. Он хорошо интегрируется с другими инструментами для работы с большими данными, такими как Apache Hadoop и Spark.
Следующим в списке стоит Apache Nifi. Этот инструмент был создан АНБ (Администрацией национальной безопасности США) около десяти лет назад и сейчас является проектом Apache Foundation. Nifi может легко обрабатывать большие объемы данных, а его графический интерфейс обеспечивает очень удобный и интуитивно понятный интерфейс для определения преобразований данных. Он также позволяет автоматически масштабировать обработку данных и имеет множество различных источников данных, включая базы данных, файлы и даже API.
И, наконец, не могу не упомянуть об Apache Spark. Spark — это быстрый и мощный инструмент обработки данных, который можно использовать для многих задач, включая ETL. Spark поддерживает потоковую обработку данных в режиме реального времени, что делает его отличным выбором для большинства проектов по науке о данных. Он также умеет работать со многими источниками данных и обеспечивает быстрый и масштабируемый процесс ETL.
В заключение, Следует отметить, что процессы ETL могут быть достаточно сложными и требуют тщательного планирования и тестирования. Но, несмотря на это, ETL однозначно станет незаменимым инструментом для профессиональных разработчиков в их повседневной деятельности.
Важно помнить, что процессы ETL — это не статический блок, а непрерывный процесс, который требует постоянной оптимизации и улучшения. В связи с этим инструменты ETL будут продолжать играть ключевую роль в технологическом прогрессе обработки данных и сохранят свою актуальность на долгие годы вперед.
В заключение рекомендую открытый урок «Навыки ИТ-аналитика: жесткие и мягкие навыки». В этом уроке мы поговорим о технических и soft skills, а также обсудим, почему аналитик должен разбираться и в бизнес-анализе, и в системном анализе. Урок будет особенно полезен для начинающих аналитиков, желающих работать в сфере ИТ.
