Что такое ETL?

ETL расшифровывается как Extract, Transform и Load. Это инструмент программирования, состоящий из нескольких функций, которые извлекают данные из указанных исходных систем реляционной базы данных, а затем преобразуют полученные данные в желаемую форму, применяя различные методы. Затем он загружает или записывает полученные данные в целевую базу данных.

Определение ETL

Это процесс в хранилище данных, используемый для извлечения данных из базы данных или исходных систем и после преобразования размещения данных в хранилище данных. Это комбинация трех функций базы данных: извлечения, преобразования и загрузки.

  • Извлечение: это процесс чтения данных из одной или нескольких баз данных, где источник может быть однородным или разнородным. Все данные, полученные из разных источников, преобразуются в один и тот же формат хранилища данных и передаются для выполнения преобразования.
  • Преобразование: это процесс преобразования извлеченных данных в форму, требуемую в качестве вывода, или в форму, подходящую для размещения в другой базе данных.
  • Загрузка: это процесс записи желаемого результата в целевую базу данных.

Понимание ETL

На рынке доступно множество инструментов ETL. Но сложно выбрать подходящий для вашего проекта. Некоторые инструменты ETL описаны ниже:

1. Hevo: это эффективная платформа интеграции облачных данных, которая в реальном времени доставляет данные из различных источников, таких как облачное хранилище, SaaS, базы данных, в хранилище данных. Он может обрабатывать большие данные и поддерживает как ETL, так и ELT.

2. QuerySurge: это решение для тестирования, используемое для автоматизации тестирования больших данных и хранилищ данных. Это улучшает качество данных и ускоряет циклы доставки данных. Он поддерживает тестирование на разных платформах, таких как Amazon, Cloudera, IBM и многих других.

3. Oracle: хранилище данных Oracle представляет собой набор данных, и эта база данных используется для хранения и извлечения данных или информации. Это помогает нескольким пользователям эффективно обращаться к одним и тем же данным. Он поддерживает виртуализацию и позволяет также подключаться к удаленным базам данных.

4. Panoply: это хранилище данных, которое автоматизирует сбор данных, преобразование данных и хранение данных. Он может подключаться к любому инструменту, как Looker, Chartio и т. Д.

5. MarkLogic: это решение для работы с хранилищами данных, использующее множество функций для упрощения и ускорения интеграции данных. Он определяет сложные правила безопасности для элементов в документах. Это помогает импортировать и экспортировать информацию о конфигурации. Это также позволяет репликации данных для аварийного восстановления.

6. Amazon RedShift: это инструмент для хранения данных. Это экономически выгодно, легко и просто в использовании. Это не требует затрат на установку и повышает надежность кластера хранилища данных. Его дата-центры полностью оснащены климат-контролем.

7. Корпорация Teradata: это единственный коммерчески доступный инструмент для массового хранения данных. Он может легко и эффективно управлять большим объемом данных. Он также прост и экономичен, как Amazon Redshift. Он полностью работает на параллельной архитектуре.

Работа с ETL

Когда данные увеличиваются, время на их обработку также увеличивается. Иногда ваша система застревает только на одном процессе, и тогда вы думаете, чтобы улучшить производительность ETL. Вот несколько советов по повышению производительности ETL:

1. Устраните узкие места: проверьте количество ресурсов, используемых самым тяжелым процессом, а затем терпеливо переписайте код, где бы ни было узкое место, для повышения эффективности.

2. Разделите большие таблицы: вы должны разделить ваши большие таблицы на физически меньшие таблицы. Это уменьшит время доступа, потому что дерево индексов в этом случае будет неглубоким, и быстрые операции с метаданными можно использовать с записями данных.

3. Только соответствующие данные: данные должны собираться оптом, но все собранные данные не должны быть полезными. Таким образом, соответствующие данные должны быть отделены от не относящихся к делу или посторонних данных, чтобы увеличить время обработки и повысить производительность ETL.

4. Параллельная обработка. По возможности следует использовать параллельный процесс вместо последовательного, чтобы можно было оптимизировать обработку и повысить эффективность.

5. Постепенная загрузка данных: попробуйте загружать данные постепенно, т.е. загружать только изменения, а не полную базу данных снова. Это может показаться сложным, но не невозможным. Это определенно увеличивает эффективность.

6. Кэширование данных. Доступ к данным кэша происходит быстрее и эффективнее, чем доступ к данным с жестких дисков, поэтому данные должны кэшироваться. Кэш-память меньше по размеру, поэтому в ней будет храниться только небольшой объем данных.

7. Используйте логику набора: преобразуйте цикл курсора на основе строки в операторы SQL на основе набора в вашем коде ETL. Это увеличит скорость обработки и повысит эффективность.

Преимущества ETL

  • Легко использовать
  • Основан на GUI (графический интерфейс пользователя) и предлагает визуальный поток
  • Лучше для сложных правил и преобразований.
  • Встроенная функция обработки ошибок
  • Расширенные функции очистки
  • Сохранить стоимость
  • Создает более высокий доход
  • Увеличивает производительность.
  • Загружайте разные цели одновременно.
  • Выполняет преобразование данных в соответствии с необходимостью.

Требуемые навыки ETL

  • SQL
  • Способность решать проблемы
  • Язык сценариев, такой как Python.
  • Творческий подход
  • Навыки организации
  • Знать, как параметризировать рабочие места
  • Базовые знания инструментов и программного обеспечения ETL.

Зачем нам нужен ETL?

  • Помогает принимать решения путем анализа данных.
  • Он может решать сложные проблемы, которые не могут быть решены с помощью традиционных баз данных.
  • Он предоставляет общий репозиторий данных.
  • Загружает данные из разных источников в целевую базу данных.
  • Хранилище данных автоматически обновляется в соответствии с изменениями в источнике данных.
  • Проверьте преобразование данных, расчеты и правила агрегирования.
  • Сравнивает данные исходной и целевой систем.
  • Улучшает производительность.

Сфера ETL

У ETL большое будущее, поскольку данные растут в геометрической прогрессии, и, следовательно, возможности трудоустройства для профессионалов ETL также регулярно увеличиваются. Человек может сделать большую карьеру в качестве разработчика ETL. Лучшие MNC, такие как Volkswagen, IBM, Deloitte и многие другие, работают над проектами ETL и поэтому нуждаются в профессионалах ETL в больших масштабах.

Как эта технология поможет вам в карьерном росте?

Средняя зарплата разработчика ETL в Соединенных Штатах составляет около 127 135 долларов в год. В настоящее время зарплата разработчика ETL колеблется от 97 000 до 134 500 долларов.

Вывод

Если вы хотите работать с данными, вы можете выбрать разработчика ETL или другие профили, связанные с ETL. Его спрос увеличивается из-за увеличения данных.

Таким образом, люди, интересующиеся базами данных и методами хранения данных, должны изучать ETL.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство к тому, что такое ETL? Здесь мы обсудили базовую концепцию, потребности, область применения, необходимые навыки и преимущества ETL. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -

  1. Что такое прогнозирующая аналитика?
  2. Преимущества искусственного интеллекта
  3. Как работает JavaScript
  4. Инструменты визуализации данных

Категория:

Разработка программного обеспечения