9 populārākie Python ETL rīki jūsu datu vajadzību apmierināšanai

Dati veido biznesa inteliģences būtību, un 2022. gads nebūs izņēmums no šī noteikuma. Python ir kļuvis par vēlamo programmēšanas un datu analīzes rīku. Turklāt Python ETL ietvars atbalsta datu konveijerus, tādējādi līdzsvarojot daudzas apakšnozares, kas cita starpā ir veltītas datu apkopošanai, strīdiem, analītikai.

Zinot Python funkcijas un tā izmantošanu ETL veicināšanā, varat saprast, kā tas var atvieglot datu analītiķa darbu.

Kas ir ETL?

ETL apzīmē Extract, Load un Transform. Tas ir secīgs process, kurā tiek iegūta informācija no vairākiem datu avotiem, pārveidota to atbilstoši prasībām un ielādēta galamērķī. Šie galamērķi var būt dažādi, sākot no krātuves repozitorija, BI rīka, datu noliktavas un daudz ko citu.

Saistīts: Labākās programmēšanas valodas AI attīstībai

ETL cauruļvads apkopo datus no uzņēmuma iekšējiem procesiem, ārējām klientu sistēmām, piegādātājiem un daudziem citiem saistītiem datu avotiem. Apkopotie dati tiek filtrēti, pārveidoti un pārveidoti salasāmā formātā, pirms tie tiek izmantoti analītikai.

Python ETL sistēma jau sen ir bijusi viena no vispiemērotākajām valodām sarežģītu matemātisko un analītisko programmu vadīšanai.

Tāpēc nav pārsteigums, ka Python pilnā bibliotēka un dokumentācija ir atbildīga par dažu efektīvāko ETL rīku izveidi mūsdienu tirgū.

Tirgus ir pārpludināts ar ETL rīkiem, no kuriem katrs gala lietotājam piedāvā atšķirīgu funkciju kopumu. Tomēr šajā sarakstā ir iekļauti daži no labākajiem Python ETL rīkiem, lai padarītu jūsu dzīvi vieglāku un vienmērīgāku.

Bubbles ir Python ETL ietvars, ko izmanto datu apstrādei un ETL konveijera uzturēšanai. Tas datu apstrādes cauruļvadu uzskata par virzītu grafiku, kas palīdz datu apkopošanā, filtrēšanā, auditēšanā, salīdzināšanā un konvertēšanā.

Kā Python ETL rīks Bubbles ļauj padarīt datus daudzpusīgākus, lai tos varētu izmantot analītikas vadīšanai vairākos departamentu lietošanas gadījumos.

Bubbles datu ietvars apstrādā datu līdzekļus kā objektus, tostarp CSV datus SQL objektos, Python iteratoros un pat sociālo mediju API objektos. Varat paļauties uz to, ka tas attīstīsies, apgūstot abstraktas, nezināmas datu kopas un dažādas datu vides/tehnoloģijas.

Metl vai Mito-ETL ir strauji paplašinās Python ETL izstrādes platforma, ko izmanto, lai izstrādātu īpaši pielāgotus koda komponentus. Šie koda komponenti var būt no RDBMS datu integrācijas, plakano failu datu integrācijas, API/pakalpojumu datu integrācijas un Pub/Sub (uz rindas) datu integrācijas.

Saistīts: Kā lietot objektorientētu programmēšanu programmā Python

Metl atvieglo netehnisku jūsu organizācijas dalībnieku savlaicīgu, uz Python balstītu, zema koda risinājumu izveidi. Šis rīks ielādē dažādas datu formas un ģenerē stabilus risinājumus vairākiem datu loģistikas lietošanas gadījumiem.

Apache Spark ir lielisks ETL rīks Python balstītai automatizācijai cilvēkiem un uzņēmumiem, kas strādā ar straumēšanas datiem. Datu apjoma pieaugums ir proporcionāls biznesa mērogojamībai, padarot automatizāciju nepieciešamu un nepielūdzamu, izmantojot Spark ETL.

Startēšanas līmeņa datu pārvaldība ir vienkārša; Tomēr process ir vienmuļš, laikietilpīgs un ir pakļauts manuālām kļūdām, it īpaši, ja jūsu bizness paplašinās.

Spark atvieglo tūlītējus risinājumus daļēji strukturētiem JSON datiem no dažādiem avotiem, pārvēršot datu veidlapas ar SQL saderīgos datos. Saistībā ar Snowflake datu arhitektūru Spark ETL konveijera darbojas kā rokas cimdā.

Saistīts: Kā bez maksas iemācīties Python

Petl ir straumes apstrādes dzinējs, kas ir ideāli piemērots jauktas kvalitātes datu apstrādei. Šis Python ETL rīks palīdz datu analītiķiem ar nelielu kodēšanas pieredzi vai bez tās ātri analizēt datu kopas, kas saglabātas CSV, XML, JSON un daudzos citos datu formātos. Varat kārtot, pievienoties un apkopot transformācijas ar minimālu piepūli.

Diemžēl Petl nevar jums palīdzēt ar sarežģītām, kategoriskām datu kopām. Tomēr tas ir viens no labākajiem Python vadītajiem rīkiem, lai strukturētu un paātrinātu ETL konveijera koda komponentus.

Riko ir piemērots Yahoo Pipes aizstājējs. Tas joprojām ir ideāli piemērots jaunizveidotiem uzņēmumiem, kuriem ir zemas tehnoloģiskās zināšanas.

Tā ir Python izstrādāta ETL konveijera bibliotēka, kas galvenokārt paredzēta nestrukturētu datu plūsmām. Riko lepojas ar sinhroni-asinhronām API, nelielu procesora nospiedumu un RSS/Atom vietējo atbalstu.

Riko ļauj komandām veikt darbības paralēli. Platformas straumes apstrādes programma palīdz izpildīt RSS plūsmas, kas sastāv no audio un emuāru tekstiem. Tas pat spēj parsēt CSV/XML/JSON/HTML failu datu kopas, kas ir biznesa informācijas neatņemama sastāvdaļa.

Luigi ir viegls, labi funkcionējošs Python ETL ietvara rīks, kas atbalsta datu vizualizāciju, CLI integrācija, datu darbplūsmas pārvaldība, ETL uzdevumu panākumu/neveiksmju uzraudzība un atkarība izšķirtspēju.

Šis daudzpusīgais rīks seko vienkāršai uzdevumam un mērķim balstītai pieejai, kur katrs mērķis satver jūsu komandu ar nākamo uzdevumu un izpilda to automātiski.

Atvērtā koda ETL rīkam Luigi efektīvi apstrādā sarežģītas, ar datiem saistītas problēmas. Rīks atrod atbalstu no mūzikas pakalpojuma Spotify pēc pieprasījuma, lai apkopotu un kopīgotu iknedēļas mūzikas atskaņošanas sarakstu ieteikumus lietotājiem.

Airflow ir ieguvis pastāvīgu klientu loku uzņēmumu un datu inženieru veterānu vidū kā datu cauruļvada iestatīšanas un uzturēšanas rīks.

Airflow WebUI palīdz plānot automatizāciju, pārvaldīt darbplūsmas un izpildīt tās, izmantojot raksturīgo CLI. Atvērtā koda rīkkopa var palīdzēt automatizēt datu darbības, organizēt ETL konveijrus efektīvai orķestrēšanai un pārvaldīt tos, izmantojot virzītos akrila grafikus (Directed Acrylic Graphs — DAG).

Premium rīks ir bezmaksas piedāvājums no visvarenā Apache. Tas ir labākais ierocis jūsu arsenālā vienkāršai integrācijai ar jūsu esošo ETL sistēmu.

Bonobo ir atvērtā koda Python bāzes ETL konveijera izvietošanas un datu ieguves rīks. Varat izmantot CLI, lai iegūtu datus no SQL, CSV, JSON, XML un daudziem citiem avotiem.

Bonobo risina daļēji strukturētu datu shēmas. Tās īpatnība ir Docker konteineru izmantošana ETL darbu izpildei. Tomēr tā patiesais USP slēpjas tā SQLAlchemy paplašinājumā un paralēlā datu avota apstrādē.

Pandas ir ETL pakešu apstrādes bibliotēka ar Python rakstītām datu struktūrām un analīzes rīkiem.

Python's Pandas paātrina nestrukturētu/daļēji strukturētu datu apstrādi. Bibliotēkas tiek izmantotas zemas intensitātes ETL uzdevumiem, tostarp datu tīrīšanai un darbam ar mazām strukturētām datu kopām pēc pārveidošanas no daļēji vai nestrukturētām kopām.

Nav neviena pareiza ETL rīka, kas derētu visiem. Privātpersonām un uzņēmumiem pirms rīku izvēles ir jāņem vērā datu kvalitāte, struktūra, laika ierobežojumi un prasmju pieejamība.

Katrs no iepriekš minētajiem rīkiem var ievērojami palīdzēt sasniegt ETL mērķus.

5 Python datu zinātnes bibliotēkas, kas jāizmanto ikvienam datu zinātniekam

Vai vēlaties modelēt datus un izveidot vizualizācijas, izmantojot Python? Jums būs nepieciešamas šīs datu zinātnes bibliotēkas.

Lasiet Tālāk

Par autoru