Lås opp det sanne potensialet til dataene dine med ETL og ELT Pipeline

Publisert av Platon

Følgere: 0

Introduksjon

Denne artikkelen vil forklare forskjellen mellom ETL (Extract, Transform, Load) og ELT (Extract, Load, Transform) når datatransformasjon skjer. I ETL trekkes data ut fra flere steder for å oppfylle kravene til måldatafilen og plasseres deretter i filen. Transformasjonsprosessen skjer utenfor målet, et eget prosesseringsverktøy eller system.

I ELT trekkes data ut fra flere kilder og plasseres i målet. Transformasjonsprosessen tar datafilen ved å bruke prosessorkraften til filen. Transformasjonen utføres etter at dataene er plassert i filen.

Oppsummert er hovedforskjellen mellom ETL og ELT rekkefølgen på operasjoner for datatransformasjon og stedet der transformasjonen skjer. ETL utfører transformasjonen før data lastes inn i målfilen, mens ELT utfører transformasjonen etter å ha lastet data inn i filen.

Læringsmål:
Her er noe potensiale i artikkelen om ETL vs. ELT-rørledninger:
1. Forstå forskjellen mellom ETL- og ELT-rørledninger, inkludert når og hvor datatransformasjoner finner sted i hver tilnærming.
2. Sammenligning av fordeler og ulemper med ETL- og ELT-rørledninger, inkludert hastighet og datakvalitet.
3. Bli kjent med virkelige eksempler på selskaper som har implementert ETL- eller ELT-rørledninger og forstå faktorene som påvirket deres valg av tilnærming.
4. Forstå fremtidige trender og fremskritt innen dataintegrasjon, inkludert den økende betydningen av cloud computing og sanntidsdatabehandling.

Få en omfattende oversikt over dataintegrasjonsprosessen, inkludert nøkkeltrinnene i å laste inn data. Evaluering av egnetheten til ETL- og ELT-rørledninger for ulike typer dataintegrasjonsscenarier, faktorer som bør tas ved å velge mellom disse tilnærmingene.

Denne artikkelen ble publisert som en del av Data Science Blogathon.

Innholdsfortegnelse

Hvorfor overgår ELT ETL?
Hvordan bestemme den beste tilnærmingen – ETL eller ELT?
Eksempel på ETL og ELT Pipeline
Sikkerhet og datastyring
Fremtidige trender og fremskritt innen dataintegrasjon
Eksempler fra det virkelige liv på selskaper som bruker ETL- eller ELT-rørledninger
konklusjonen

Hvorfor overgår ELT ETL?

Her er noen av fordelene og ulempene med ETL- og ELT-rørledninger:

Fordeler med ETL-rørledninger:

ETL-rørledninger er mye brukt, og gir en velprøvd og godt forstått løsning for dataintegrasjon.
ETL-rørledninger kan håndtere store datamengder, og lage batchbehandling og lagerapplikasjoner.
ETL-rørledninger gir data, noe som gjør det enklere å administrere og få tilgang til data.
ETL-rørledninger kan rense og validere, forbedre datakvaliteten og gjøre det enklere for analyse og beslutningstaking.

Ulemper med ETL-rørledninger:

ETL-rørledninger kan være trege og ressurskrevende, noe som gjør dem mindre egnet for sanntidsdatabehandling.
ETL-rørledninger kan være komplekse og vanskelige å administrere, og krever spesialiserte tekniske ferdigheter.
ETL-rørledninger kan være lite fleksible, noe som gjør det vanskelig å svare på endrede forretningskrav.
ETL-rørledninger kan introdusere latens i dataintegrasjonsprosessen, noe som gjør det vanskelig å få sanntidsinnsikt.

Fordeler med ELT-rørledninger:

ELT-rørledninger er designet for sanntidsdatabehandling, og gir applikasjonsinnsikt og handlinger.
ELT-rørledninger kan utnytte kraften til cloud computing, noe som gjør det mulig å overføre data i sanntid.
ELT-rørledninger kan integrere data fra flere kilder og IoT-enheter, noe som gjør det mulig å få en fullstendig oversikt over data.
ELT-rørledninger kan være mer fleksible og endre forretningskrav.

Ulemper med ELT-rørledninger:

ELT-rørledninger er en relativt ny løsning.
ELT-rørledninger kan være mer komplekse å sette opp og administrere, og krever spesialiserte tekniske ferdigheter.
ELT-rørledninger kan gi et annet nivå av datavalidering og rørledninger, noe som potensielt kan føre til lavere datakvalitet.
ELT-rørledninger er kanskje ikke egnet for batchbehandling, og datavarehus er optimalisert for sanntidsdatabehandling.

Hvordan bestemme den beste tilnærmingen – ETL eller ELT?

Når du velger mellom ETL og ELT, er det spesifikke krav. For eksempel, hvis behovet for å integrere data fra flere kilder og utføre komplekse transformasjoner, kan ETL være det bedre valget. ETL-transformasjonsevner og kan håndtere komplekse dataintegrasjonsscenarier.

Noen tips for å skille de to:

ETL fokuserer på datatransformasjon før de lastes inn i målsystemet, mens ELT fokuserer på å laste dataene og utføre målsystemet.
ETL kan være mer egnet for datatransformasjon og integrasjon fra flere kilder.
ELT kan være mer effektiv med tanke på ytelse siden transformasjonstrinnet er et målsystem designet for å håndtere store datamengder.
ELT kan være mer egnet for dataintegrasjon og må utnytte målsystemets ressurser og parallelle prosesseringsmuligheter.
ETL kan være mer skalerbar siden datatransformasjonstrinnet gjøres ved hjelp av et eget ETL-verktøy, som vi kan skalere uavhengig av målsystemet.

Eksempel på ETL og ELT Pipeline

Her er et eksempel på en ETL-prosess som bruker Python og det populære ETL-verktøyet Apache NiFi. Følgende kode trekker ut data fra en CSV-fil, utfører og laster dataene inn i en MySQL-database.

fra nifi import ProcessGroup, ExtractText, ReplaceText, PutSQL # Trekk ut data fra en CSV-fil extract = ExtractText(path="path/to/input.csv") replace = ReplaceText(search="old_value", replace="new_value") # Last inn dataene i en MySQL-database last = PutSQL(connection_url="jdbc:mysql://host:port/database", brukernavn="brukernavn", passord="passord", sql_select_query="SETT INN I tabell (kolonne1, kolonne2) VERDIER (?, ?)") # Opprett en prosessgruppe for å koble sammen prosessorene pg = ProcessGroup(prosessorer=[trekk ut, erstatt, last]) # Kjør ETL-prosessen pg.run()

Nedenfor er et eksempel på en ELT-prosess som bruker Python og SQLAlchemy-biblioteket. Følgende kode trekker ut data fra en CSV-fil, laster den inn i en PostgreSQL-database og utfører ved hjelp av SQL-spørringer.

fra sqlalchemy import create_engine import pandas # Koble til PostgreSQL databasemotoren = create_engine("postgresql://brukernavn:[e-postbeskyttet]:port/database") # Last inn dataene fra en CSV-fil til en Pandas DataFrame df = pd.read_csv("path/to/input.csv") # Last inn dataene i PostgreSQL-databasen df.to_sql("table_name", motor, if_exists="replace") # SQL-spørringer med engine.connect() som con: con.execute("UPDATE tabellnavn SET column1 = column1 + 1") con.execute("DELETE FROM table_name WHERE column2 = 'value'" )

Det er viktig å merke seg at disse eksemplene bare er ETL- og ELT-prosesser, og prosessen er mye mer kompleks i det virkelige scenariet. Det kan involvere ulike biblioteker og verktøy.

Sikkerhet og datastyring

Sikkerhet og datastyring er kritiske faktorer når du velger mellom ETL og ELT. I ETL kan datastyring av ETL-verktøyet gi mer detaljert kontroll over dataene. ETL-verktøyet kan konfigureres til å implementere sikkerhetstiltak, kryptering, datamaskering og tilgangskontroller. Dette kan gi et ekstra lag med sikkerhet for sensitive data.

På den annen side er ELT avhengig av målsystemet for datastyring. Samtidig kan målsystemet gi robuste sikkerhetstiltak, men det har et annet kontrollnivå enn et ETL-verktøy. Dessuten kan ELT-lasting av data inn i målsystemet skape en sikkerhetsrisiko hvis dataene inneholder sensitiv informasjon.

Forskrifter for datastyring, kvalitet, avstamning, katalogisering og samsvar. ETL kan gi bedre data og gir bedre kontroll over datakvaliteten og avstamningen, noe som gjør det enklere å spore dataendringer og bedre forstå dataene. På den annen side kan ELT være mer utfordrende i data. Det krever mer arbeid å spore dataendringer og forstå dataene tydelig.

Kilde: Analytics Vidhya

Fremtidige trender og fremskritt innen dataintegrering

Her er noen fremtidige trender og fremskritt innen dataintegrasjon:

Automatisering og AI-drevet dataintegrasjon: Automatisering og kunstig intelligens vil spille en stor rolle i fremtiden for dataintegrasjon, noe som gjør prosessen raskere, mer effektiv og mindre utsatt for feil. AI-algoritmer kan automatisk identifisere mønstre og anomalier i sanntids datadrevne beslutninger.
Integrasjon av Multi-cloud og Edge Computing: Med fremveksten av skyen i økende grad stole på flere skyleverandører. Dataintegrasjonsløsninger må sømløst integrere data fra flere skyer og IoT-enheter.
Fokus på datastyring: Datastyring vil bli stadig viktigere. Dataintegrasjonsløsninger må gi robuste datastyringsfunksjoner, inkludert personvern, sikkerhet og avstamning.
Større vekt på databehandling i sanntid: Med den økende etterspørselen etter sanntidsinnsikt og handlinger, vil dataintegrasjonsløsninger måtte behandle data i sanntid, inkludert IoT-enheter.
Utvidelse av plattformer med lav kode og ingen kode: Plattformer med lav kode og ingen kode vil fortsette å vokse i popularitet, noe som gjør det enklere å lage og administrere dataintegrasjonspipelines uten å kreve spesialiserte tekniske ferdigheter.
Økt bruk av blokkjedeteknologi: Blockchain teknologi kan revolusjonere dataintegrasjon, deling og samarbeid.
Fremveksten av datavirtualisering: Datavirtualisering vil bli stadig viktigere ved å få tilgang til og integrere data fra flere kilder uten å flytte dataene fysisk.

Disse trendene og fremskrittene vil spille en avgjørende rolle i å forme fremtiden til dataintegrasjon, ta bedre datadrevne beslutninger, forbedre deres generelle effektivitet i forretningslandskapet.

Eksempler fra det virkelige liv på ETL- eller ELT-rørledninger

Her er noen virkelige eksempler på ETL- eller ELT-rørledninger:

walmart Walmart bruker en ETL-pipeline for å trekke ut data, inkludert systemer for salgssteder og leverandører, rense data og laste dem inn i et sentralt datavarehus. Dette gjør at selskapet kan analysere salgsdata og beslutninger.
Netflix: Netflix bruker en ELT-pipeline for å trekke ut rådata, laste dem inn i en skybasert datainnsjø, og deretter bruke skybaserte analyseverktøy for å analysere dataene. Behandle enorme mengder data i sanntid, noe som gjør det mulig å levere personlige anbefalinger til brukere.
Amazon: Amazon bruker ETL- og ELT-rørledninger, avhengig av det spesifikke. For eksempel brukes ETL-rørledninger til å behandle store mengder data fra flere kilder og laste dem inn i et datavarehus for analyse. På den annen side brukes ELT-rørledninger til sanntidsdatabehandling og kundeadferd for å forbedre handleopplevelsen.
Google: Google bruker ELT-rørledninger for å trekke ut data i sanntid, inkludert data fra søk, annonser og andre kilder. Dette gjør at selskapet kan få innsikt i brukeratferd og ta sanntidsbeslutninger for å forbedre brukeropplevelsen.
Spotify: Spotify bruker en ELT-pipeline for å trekke ut, laste og av data generert av brukere, inkludert lyttevaner og sosiale plasseringsdata. Dette gjør at selskapet kan tilpasse brukeropplevelsen og ta datadrevne beslutninger for å forbedre den generelle brukeropplevelsen.

konklusjonen

Avslutningsvis er ETL og ELT vanlige dataintegrasjonsmetoder som brukes for å flytte fra ett system til et annet. ETL er den tradisjonelle tilnærmingen, hvor data er målsystemet. ELT er en nyere tilnærming, hvor data først lastes inn i målsystemet og deretter endres. ELT har fordeler i forhold til ETL, inkludert ytelse, mer effektiv bruk av ressurser, mer sanntids dataintegrasjon og styring.

ETL og ELT utelukker ikke hverandre og kan kombineres avhengig av ETL-lasting og ELT for sanntidsdataintegrasjon. Valget mellom ETL og ELT bør være basert på spesifikke krav.

Viktige takeaways fra denne artikkelen:

1. ETL (Extract, Transform, Load) og ELT (Extract, Load, Transform) er integrasjonsmetoder som brukes for å flytte fra ett system til et annet.
2. Vi diskuterte fordelene med ETL- og ELT-rørledninger. Som vi har nevnt at ELT er kraftigere og mer nyttig enn ETL.
3. Vi diskuterte hvordan man velger mellom ETL og ELT. Vi må diskutere og bestemme hvilken rørledning som fungerer best.
4. Vi kodet noen eksempler på ETL- og ELT-rørledninger ved hjelp av Python, der vi leser data fra en CSV-fil og legger dem inn i en MySQL database etter opptreden. Etter det avsluttet vi artikkelen.

Mediene vist i denne artikkelen eies ikke av Analytics Vidhya og brukes etter forfatterens skjønn.