9 najlepších nástrojov Python ETL, ktoré sa postarajú o vaše dáta

Údaje tvoria jadro business intelligence a rok 2022 nebude výnimkou z tohto pravidla. Python sa ukázal ako preferovaný nástroj na programovanie a analýzu údajov. Rámec Python ETL navyše podporuje dátové kanály, čím vyvažuje početné podsektory venované okrem iného agregácii údajov, hádkam, analytike.

Keď poznáte funkcie Pythonu a jeho použitie pri uľahčovaní ETL, môžete si osvojiť, ako to môže uľahčiť prácu dátového analytika.

Čo je ETL?

ETL znamená extrahovať, načítať a transformovať. Ide o postupný proces extrakcie informácií z viacerých zdrojov údajov, ich transformáciu podľa požiadaviek a ich načítanie do konečného cieľa. Tieto ciele môžu siahať od úložiska, nástroja BI, dátového skladu a mnohých ďalších.

Súvisiace: Najlepšie programovacie jazyky pre vývoj AI

ETL kanál zhromažďuje údaje z vnútropodnikových procesov, externých klientskych systémov, predajcov a mnohých ďalších prepojených dátových zdrojov. Zozbierané údaje sa pred použitím na analýzu filtrujú, transformujú a konvertujú do čitateľného formátu.

Rámec Python ETL už dlho slúži ako jeden z najvhodnejších jazykov na vykonávanie zložitých matematických a analytických programov.

Nie je preto žiadnym prekvapením, že plná knižnica a dokumentácia Pythonu sú zodpovedné za vznik niektorých z najefektívnejších ETL nástrojov na dnešnom trhu.

Trh je zaplavený nástrojmi ETL, z ktorých každý ponúka koncovému používateľovi inú sadu funkcií. Nasledujúci zoznam však obsahuje niektoré z najlepších nástrojov Python ETL, ktoré vám uľahčia a zjednodušia život.

Bubbles je rámec Python ETL používaný na spracovanie údajov a údržbu potrubia ETL. S potrubím spracovania údajov zaobchádza ako s riadeným grafom, ktorý pomáha pri agregácii údajov, filtrovaní, auditovaní, porovnávaní a konverzii.

Ako nástroj Python ETL vám Bubbles umožňuje urobiť dáta všestrannejšími, takže ich možno použiť na analýzu vo viacerých prípadoch použitia oddelení.

Dátový rámec Bubbles zaobchádza s dátovými aktívami ako s objektmi, vrátane údajov CSV do objektov SQL, iterátorov Pythonu a dokonca objektov API sociálnych médií. Môžete sa spoľahnúť na to, že sa bude vyvíjať, keď sa bude učiť o abstraktných, neznámych súboroch údajov a rôznych prostrediach/technológiách údajov.

Metl alebo Mito-ETL je rýchlo sa rozširujúca vývojová platforma Python ETL používaná na vývoj komponentov kódu na mieru. Tieto komponenty kódu môžu siahať od integrácií údajov RDBMS, integrácií údajov s plochými súbormi, integrácií údajov na báze API/služieb a integrácií údajov Pub/Sub (založených na fronte).

Súvisiace: Ako používať objektovo orientované programovanie v Pythone

Metl uľahčuje netechnickým členom vašej organizácie vytváranie včasných riešení založených na jazyku Python s nízkym kódom. Tento nástroj načítava rôzne dátové formuláre a generuje stabilné riešenia pre viaceré prípady použitia dátovej logistiky.

Apache Spark je vynikajúci nástroj ETL pre automatizáciu založenú na Pythone pre ľudí a podniky, ktoré pracujú so streamovanými údajmi. Rast objemu dát je úmerný podnikovej škálovateľnosti, vďaka čomu je automatizácia nevyhnutná a neúprosná so Spark ETL.

Správa údajov na úrovni spustenia je jednoduchá; napriek tomu je tento proces monotónny, časovo náročný a náchylný na manuálne chyby, najmä keď sa vaša firma rozrastá.

Spark umožňuje okamžité riešenia pre pološtruktúrované údaje JSON z rôznych zdrojov, keď konvertuje dátové formy na údaje kompatibilné s SQL. V spojení s dátovou architektúrou Snowflake funguje potrubie Spark ETL ako ruka v ruke.

Súvisiace: Ako sa naučiť Python zadarmo

Petl je stream procesor ideálny na spracovanie údajov v zmiešanej kvalite. Tento nástroj Python ETL pomáha analytikom údajov s malými alebo žiadnymi predchádzajúcimi skúsenosťami s kódovaním rýchlo analyzovať súbory údajov uložené v CSV, XML, JSON a mnohých ďalších formátoch údajov. Transformácie môžete triediť, spájať a agregovať s minimálnym úsilím.

Bohužiaľ, Petl vám nemôže pomôcť so zložitými, kategorickými datasetmi. Napriek tomu je to jeden z najlepších nástrojov riadených Pythonom na štruktúrovanie a urýchlenie komponentov kódu potrubia ETL.

Riko je vhodnou náhradou za Yahoo Pipes. Naďalej je ideálny pre startupy s nízkou technologickou odbornosťou.

Je to knižnica ETL pipeline vytvorená v jazyku Python, ktorá je primárne navrhnutá na riešenie neštruktúrovaných dátových tokov. Riko sa môže pochváliť synchrónno-asynchrónnymi rozhraniami API, malou stopou procesora a natívnou podporou RSS/Atom.

Riko umožňuje tímom vykonávať operácie paralelne. Nástroj na spracovanie prúdov platformy vám pomáha spúšťať kanály RSS pozostávajúce zo zvukových a blogových textov. Je dokonca schopný analyzovať súbory údajov súborov CSV/XML/JSON/HTML, ktoré sú neoddeliteľnou súčasťou business intelligence.

Luigi je ľahký, dobre fungujúci rámcový nástroj Python ETL, ktorý podporuje vizualizáciu údajov, Integrácia CLI, správa pracovného toku údajov, monitorovanie úspechu/neúspechu úloh ETL a závislosti rozhodnutie.

Tento mnohostranný nástroj sleduje priamu úlohu a cieľový prístup, kde každý cieľ drží váš tím pri ďalšej úlohe a automaticky ju vykonáva.

V prípade nástroja ETL s otvoreným zdrojom Luigi efektívne rieši zložité problémy založené na údajoch. Tento nástroj má podporu od hudobnej služby Spotify na vyžiadanie na zhromažďovanie a zdieľanie odporúčaní týždenných zoznamov hudobných skladieb používateľom.

Airflow si získal stabilnú légiu patrónov medzi podnikmi a skúsenými dátovými inžiniermi ako nástroj na nastavenie a údržbu dátového potrubia.

Airflow WebUI pomáha plánovať automatizáciu, spravovať pracovné toky a vykonávať ich prostredníctvom vlastného CLI. Sada nástrojov s otvoreným zdrojovým kódom vám môže pomôcť automatizovať operácie s údajmi, organizovať vaše kanály ETL pre efektívnu orchestráciu a spravovať ich pomocou riadených akrylových grafov (DAG).

Prémiový nástroj je bezplatná ponuka od všemocného Apache. Je to najlepšia zbraň vo vašom arzenáli pre jednoduchú integráciu s vaším existujúcim rámcom ETL.

Bonobo je open source nástroj na nasadenie a extrakciu dát ETL založený na Pythone. Jeho CLI môžete využiť na extrahovanie údajov z SQL, CSV, JSON, XML a mnohých ďalších zdrojov.

Bonobo sa zaoberá pološtruktúrovanými dátovými schémami. Jeho špecialitou je použitie kontajnerov Docker na vykonávanie úloh ETL. Jeho skutočný USP však spočíva v jeho rozšírení SQLAlchemy a paralelnom spracovaní zdroja údajov.

Pandas je knižnica na dávkové spracovanie ETL s dátovými štruktúrami a analytickými nástrojmi napísanými v jazyku Python.

Python's Pandas urýchľuje spracovanie neštruktúrovaných/pološtruktúrovaných údajov. Knižnice sa používajú na úlohy ETL s nízkou intenzitou vrátane čistenia údajov a práce s malými štruktúrovanými súbormi údajov po transformácii z polo alebo neštruktúrovaných súborov.

Neexistuje žiadny správny univerzálny nástroj ETL. Jednotlivci a podniky musia pred výberom nástrojov vziať do úvahy kvalitu svojich údajov, štruktúru, časové obmedzenia a dostupnosť zručností.

Každý z vyššie uvedených nástrojov vám môže pomôcť dosiahnuť vaše ciele ETL.

5 dátových vedeckých knižníc pre Python by mal používať každý dátový vedec

Chcete modelovať dáta a vytvárať vizualizácie v Pythone? Budete potrebovať tieto knižnice vedy o údajoch.

Prečítajte si ďalej

O autorovi