Что такое ETL: как справиться с анализом big data

Nov, 2022 - 12:11 AM

Загрузка обработанной информации в корпоративное хранилище данных (КХД). Если у вас небольшие объемы данных, вы можете передавать непрерывные изменения по конвейерам данных в целевое хранилище данных. Когда скорость данных возрастает до миллионов событий в секунду, можно использовать обработку потока событий для мониторинга https://deveducation.com/ и обработки потоков данных, чтобы принимать более своевременные решения. В процессе очистки данных удаляются ошибки и исходные данные приводятся к целевому формату. Например, вы можете сопоставить пустые поля данных с числом 0, сопоставить значение данных «Родитель» с «P» или сопоставить «Дети» с «Д».

что такое ETL

Пользовательский веб-интерфейс NiFi позволяет переключаться между дизайном, управлением, обратной связью и мониторингом. В качестве одного из первых этапов моделирования данных необходимо понять, в какой степени таблицы должны быть нормализованы. В общем случае нормализованные таблицы отличаются более простыми схемами, более стандартизированными данными, а также исключают некоторые типы избыточности.

ETL

Самым большим преимуществом процесса ETL является то, что он помогает автоматически собирать, преобразовывать и консолидировать данные. Вы можете сэкономить время и силы и избавиться от необходимости вручную импортировать огромное количество строк. По нашему опыту, некоторые компании до сих пор не подготавливают готовые для бизнеса данные и не строят отчеты на необработанных данных. Основная проблема такого подхода — бесконечная отладка и переписывание SQL-запросов. На этом этапе необработанные (структурированные и частично структурированные) данные из разных источников извлекаются и помещаются в промежуточную область (временную базу данных или сервер) для последующей обработки.

В работе с Big Data всегда будет требоваться интеграция данных между разными системами. Инструменты ETL изначально и предполагались как решения для работы с большим количеством запросов, но их функциональность вышла далеко за пределы этих возможностей. Например, каждый магазин на предприятии розничной торговли хранит информацию о своей продукции, продажах, поставках.

что такое ETL

Эти модульные процессы параметризованы для обеспечения возможности передачи рабочих значений во время выполнения и централизованно хранятся, чтобы они были доступны и отображались для общего использования. Мы начали с хорошего паттерна в процессе ETL A, но два других слегка различались в своих подходах, каждый из которых упускал что-то из исходного паттерна. На самом деле разработчик (и) ETL мог намеренно целенаправленно проектировать эти процессы с различным поведением.

Выгрузка данных занимает определённое время, которое называется окном выгрузки. AWS Glue– это полностью управляемый сервис извлечения, преобразования и загрузки , который упрощает обнаружение, подготовку и объединение данных для аналитики, машинного обучения и разработки приложений. AWS Glue обладает всеми необходимыми возможностями для интеграции данных, чтобы вы могли начать анализировать и использовать свои данные в считанные минуты, а не месяцы. Это отправная точка для извлечения данных из исходных систем, таких как серверы SQL, электронные таблицы, текстовые файлы и т. После извлечения данные попадают в промежуточную область, где их можно проверить перед перемещением в системы хранения. Предлагает большой набор инструментов и решений, нацеленных на интеграцию данных.

Внедрение уведомлений по электронной почте непосредственно в процессы ETL добавляет ненужную сложность и возможные точки отказа. Управление неверными данными в ETL является требованием во многих корпоративных проектах ETL. Данные могут быть очищены в ETL, сохранены в сортировке или просто отброшены, если обнаружены недостатки.

Если загрузка ETL проходит нормально, но что-то идет не так с уведомлением по электронной почте, может показаться, что операция загрузки данных прервана, хотя на самом деле это всего лишь шаг электронной почты. Еще хуже, если уведомление по электронной почте происходит в середине загрузки с другими шагами за ним, теперь у вас остается частично завершенная загрузка — все из-за сбоя операции, даже не являющейся центральной для операций с данными. В этой статье я углублюсь в эту тему, чтобы изучить шаблоны проектирования для управления неверными данными в процессах ETL. Когда обнаружены подозрительные данные, должна срабатывать система для очистки или иного реагирования по устранению несоответствующих строкам данных. В этой статье я поделюсь некоторыми шаблонами проектирования для обработки неверных данных.

Консолидированное представление данных

Используется для больших объемов данных преобразование Преобразования выполняются в сервере ETL / области подготовки. Преобразования выполняются в целевой системе Время-Load Данные сначала загружаются в промежуточную, а затем загружаются в целевую систему. Время интенсивно.Данные загружаются в целевую систему только один раз. Быстрее.Время-трансформация Процесс ETL должен ждать завершения преобразования.

Я сторонник использования правильного инструмента для работы, и часто лучший способ обработать груз — это позволить базе данных назначения выполнить некоторые тяжелые работы. Этот типичный рабочий процесс предполагает, что каждый процесс ETL обрабатывает преобразование встроенно, обычно в памяти и до того, как данные попадают в место назначения. Каждый инструмент ETL корпоративного класса построен со сложными инструментами преобразования, способными выполнять многие из этих общих задач очистки, дедупликации и преобразования. Этот трехэтапный процесс перемещения и манипулирования данными поддается простоте, а при прочих равных условиях чем проще, тем лучше. Хотя эта блок-схема указывает на более простую конструкцию, чем встроенная архитектура очистки, это показывает только часть решения. Шаблон проектирования сортировки полезен для проблем качества данных, которые не могут быть решены в оперативном режиме.

что такое ETL

Подобный урезанный подход работает лучше всего, когда объем возможных ошибок невелик, и когда процесс может быть перезапущен без больших временных и стоимостных издержек. На этом этапе данные передаются в структуры , в которых они будут храниться постоянно. Некоторые данные могут быть переданы в специальное место для очистки, а некоторые данные могут быть помечены как плохие и отправлены в область хранения плохих данных. При работе с операциями ETL вы обычно слышите термин конвейер данных/data pipeline (или просто «конвейер/pipeline»). Легко визуализировать такой процесс, как конвейер, в который поступают необработанные данные и выходит полезная информация.

Описание ключевых процессов ETL согласно лучшим практикам

Однако это становится все менее и менее актуальным, поскольку все больше компаний переходят на облачные или гибридные архитектуры данных. Поскольку процесс ETL экономит ваше время, усилия и ресурсы, процесс ETL в конечном итоге помогает вам повысить рентабельность инвестиций. Кроме того, улучшая бизнес-аналитику, вы увеличиваете свою прибыль. Это связано с тем, что компании полагаются на процесс ETL для получения консолидированных данных и принятия более эффективных бизнес-решений.

Некоторые источники данных не могут предоставлять уведомления об обновлении, но могут идентифицировать и извлекать данные, которые были изменены за определенный период времени. В этом случае система проверяет изменения через периодические промежутки времени, например, раз в неделю, раз в месяц или в конце кампании. Частота отправки данных из источника данных в целевое хранилище данных зависит от базового механизма сбора данных об изменениях. Извлечение данных обычно происходит одним из трех следующих способов. Чтобы преодолеть эту проблему, инструменты ETL автоматически преобразовывали эти транзакционные данные в реляционные данные с взаимосвязанными таблицами. Аналитики могут использовать запросы для выявления взаимосвязей между таблицами, а также закономерностей и тенденций.

  • ETL обозначает извлечение, преобразование и загрузку, в то время как ELT обозначает извлечение, загрузку, преобразование.
  • ETL — организация и настройка передачи информации между источниками, которые отдают и принимают данные.
  • Кроме того, эти инструменты имеют такие возможности, как профилирование и очистка данных.
  • Это поможет вам сэкономить время, повысить точность и уменьшить усилия, связанные с перезапуском процесса ETL вручную.
  • Кроме того, улучшая бизнес-аналитику, вы увеличиваете свою прибыль.

Объемы данных, собираемых компаниями, с каждым днем становятся все больше и будут продолжать расти. Пока достаточно работы с локальными базами данных и пакетной загрузкой, однако очень что такое ETL скоро это перестанет удовлетворять потребности бизнеса. Таким образом, возможность масштабирования процессов ETL очень удобна и особенно актуальна для расширенной аналитики.

ETL и ELT: что такое ETL?

OLAP – это интерактивная аналитическая обработка, подготовка суммарной (агрегированной) информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу. Понятие ETL возникло в результате появления множества корпоративных информационных систем, которые необходимо интегрировать друг с другом с целью унификации и анализа хранимых в них данных. Реляционная модель представления данных, подходящая для потребностей транзакционных систем, оказалась неэффективной для комплексной обработки и анализа информации. Поиск унифицированного решения привел к развитию хранилищ и витрин данных – самостоятельных систем хранения консолидированной информации в виде измерений и показателей, что считается оптимальным для формирования аналитических запросов . При извлечении данных инструменты извлечения, преобразования и загрузки извлекают или копируют необработанные данные из различных источников и сохраняют их в зоне хранения.

Однако в большинстве случаев это не так — разница между этими шаблонами проектирования вызвана ошибкой человека, а не намерением. Отслеживание происхождения данных ETL — это необходимый, но, к сожалению, недостаточно используемый шаблон проектирования. Правильная идентификация линии передачи данных помогает создать более надежный и надежный процесс ETL, который легче контролировать, проще устранять неисправности и более понятен в своей работе. Работа с информацией о пациенте из исходного файла данных немного сложнее, чем элементы оплаты. Поскольку в данных есть известные дубликаты, перемещение данных в таблицу с детализацией на уровне пациента потребует некоторой дедупликации. Существует много методов для выполнения дедупликации, поэтому я сохраню специфику этой операции для другого дня.

При этом, несмотря на всю важность, образование в сфере data engineering продолжает оставаться весьма ограниченным. Мне повезло, поскольку я успел поработать со многими инженерами, которые терпеливо объясняли мне каждый аспект работы с данными, но не все обладают такой возможностью. Хотя это не должно быть так, область подготовки данных иногда не получает такой же уровень контроля безопасности, как хранилище данных или другие структуры, ориентированные на пользователя. Если пользователи обращаются к этому временному хранилищу данных напрямую, они могут случайно получить доступ, которого у них обычно не должно быть. Должно быть некоторое логическое, если не физическое, разделение между стойкими таблицами и теми, которые используются для подготовки ETL. Разделение их физически на разные файлы также может снизить конфликт дискового ввода-вывода во время загрузки.

Кроме того, этот шаблон может быть полезен, когда некоторые бизнес-правила зависят от агрегации всего набора данных, которые трудно обрабатывать в потоке. Детали логики ответа на ошибку будут разными для каждого процесса. В конечном счете, дизайн любого процесса загрузки ETL должен включать в себя обеспечение операций после сбоя.

Почему подход ETL так важен?

Тем не менее, правильно разработанная модульность ETL экономит время и усилия, упрощает тестирование и устранение неполадок, а также снижает текущие расходы на операции ETL. Любое значение, которое может быть изменено (например, имя FTP-сервера или место загрузки в приведенном выше примере), должно быть задано как параметр времени выполнения, а не как жестко заданное значение. Понимание того, откуда берутся данные, когда они были загружены и как они были преобразованы, крайне важно для целостности последующих данных и процесса их перемещения. Аудит ETL редко является наиболее заметным элементом архитектуры, но это необходимый страховой полис для защиты целостности данных и процесса.

При загрузке данных инструменты извлечения, преобразования и загрузки перемещают преобразованные данные из зоны хранения в целевое хранилище данных. Для большинства организаций, использующих ETL, этот процесс автоматизирован, четко определен, непрерывен и управляем пакетами. — PaaS-сервис для анализа больших данных на базе Apache Hadoop, Apache Spark, ClickHouse. Легко масштабируется, позволяет заменить дорогую и неэффективную локальную инфраструктуру обработки данных на мощную облачную инфраструктуру. Помогает обрабатывать структурированные и неструктурированные данные из разных источников, в том числе в режиме реального времени. Развернуть кластер интеграции и обработки данных в облаках можно за несколько минут, управление осуществляется через веб-интерфейс, командную строку или API.

Затем инструмент загружает данные в систему поддержки принятия решений , где аналитики могут выполнять запросы и представлять результаты анализа для составления дальнейшей бизнес-стратегии. Традиционно инструмент ETL извлекает информацию из одной или нескольких баз данных оперативной обработки транзакций , также известных как «транзакционные БД». Данные извлекаются в промежуточное хранилище, которое находится между источником и конечной БД.

Bài viết liên quan

  • Their Top Five Dating Concerns
    0

    Their Top Five Dating Concerns

    Trúc / Jan, 2023
    Most people you should not really like up to now. Really an essential stepping stone they approach with resolve, fear or even worry. Because everything most of us desire individuals to love and realize you there is a particular component of Russian roulette to matchmaking. Did you draw a dud? Is it person smart and enjoyable? Will this date drop...

    Đọc Tiếp

  • The Best Sexting Apps
    0

    The Best Sexting Apps

    Trúc / Jan, 2023
    Flirt With Your Fingers owing to These NSFW AppsThe AskMen editorial staff thoroughly researches & reviews the greatest equipment, solutions and staples forever. AskMen may get settled should you click a hyperlink in this specific article and buy an item or solution. AskMen's Editor's preference selection of the 5 Top-Rated Sexting...

    Đọc Tiếp

  • Por qué debería hacerlo no Escribir él
    0

    Por qué debería hacerlo no Escribir él

    Trúc / Jan, 2023
    Realmente es todo también fácil chat de sexo elegir un particular chico en realidad para su familia â € “nosotros creamos tales juicios rápidos a partir de esas básicas impresiones. Mientras estás en eHarmony, podría pensar que seguramente hay un número de opción, y eso significa que no debería necesito estar satisfecho con una...

    Đọc Tiếp

  • Pickup Lines for your Grocery Store
    0

    Pickup Lines for your Grocery Store

    Trúc / Jan, 2023
    Everybody's gotta consume. The grocery store is a great location to meet cute complete strangers in your area — people which may have the abi sexual near youlity to prepare! Listed below are ten collection outlines to try at supermarket. (A sense of wit is necessary.) 1. "i want to assist you with that." The absolute most useful of the...

    Đọc Tiếp

  • What We Possiamo Learn From Harmful Ladies
    0

    What We Possiamo Learn From Harmful Ladies

    Trúc / Jan, 2023
    Come ogni uomo sa che ha camminato dentro al internet dating swimming pool over una o due volte, non tutti connessioni sono sani quelli. È tutto anche facile per ottenere avvolto verso l'alto nel stile di unione che è dannoso per te e dannoso per il tuo amante pure. Questi tipi di interazioni si pensa pericoloso, e sebbene non è realmente...

    Đọc Tiếp