Kaj je ETL?

ETL pomeni Extract, Transform in Load. To je orodje za programiranje, sestavljeno iz več funkcij, ki izvlečejo podatke iz določenih izvornih sistemov Relacijske baze podatkov in nato z različnimi metodami pretvorijo pridobljene podatke v želeno obliko. Nato dobljene podatke naloži ali zapiše v ciljno bazo podatkov.

Opredelitev ETL

Gre za postopek shranjevanja podatkov, ki se uporablja za pridobivanje podatkov iz zbirke podatkov ali izvornih sistemov in po pretvorbi podatkov v skladišče podatkov. To je kombinacija treh funkcij baze podatkov, tj. Ekstrahiranje, preoblikovanje in nalaganje.

  • Izvleček: To je postopek branja podatkov iz posameznih ali več baz podatkov, kjer je vir lahko homogen ali heterogen. Vsi podatki, pridobljeni iz različnih virov, se pretvorijo v isto obliko podatkovnega skladišča in pošljejo za izvedbo preobrazbe.
  • Preoblikovanje: To je postopek pretvorbe pridobljenih podatkov v obliko, ki je potrebna kot izhod ali v obliko, ki je primerna za namestitev v drugo bazo podatkov.
  • Nalaganje: To je postopek vnosa želenega izhoda v ciljno bazo podatkov.

Razumevanje ETL

Na trgu je na voljo veliko orodij ETL. Toda težko je izbrati ustreznega za svoj projekt. Nekatera orodja ETL so opisana spodaj:

1. Hevo: To je učinkovita platforma za integracijo podatkov v oblaku, ki podatke v različnih časih, kot so shranjevanje v oblaku, SaaS, podatkovne baze, v realnem času prinaša v skladišče podatkov. Zmore obdelati velike podatke in podpira tako ETL kot ELT.

2. QuerySurge: Je rešitev za testiranje, ki se uporablja za avtomatizacijo testiranja Big Data in Data Warehouses. Izboljša kakovost podatkov in pospeši cikle dostave podatkov. Podpira testiranje na različnih platformah, kot so Amazon, Cloudera, IBM in številne druge.

3. Oracle: Oracle skladišče podatkov je zbirka podatkov in ta baza podatkov se uporablja za shranjevanje in pridobivanje podatkov ali informacij. Več uporabnikom omogoča učinkovit dostop do istih podatkov. Podpira virtualizacijo in omogoča tudi povezovanje z oddaljenimi bazami podatkov.

4. Panoply: To je podatkovno skladišče, ki avtomatizira zbiranje, preoblikovanje in shranjevanje podatkov. Lahko se poveže s katerim koli orodjem, kot so Looker, Chartio itd.

5. MarkLogic: To je rešitev za shranjevanje podatkov, ki uporablja vrsto funkcij za lažjo in hitrejšo integracijo podatkov. Določa zapletena varnostna pravila za elemente v dokumentih. Pomaga pri uvozu in izvozu podatkov o konfiguraciji. Omogoča tudi podvajanje podatkov za obnovo po nesrečah.

6. Amazon RedShift: je orodje za shranjevanje podatkov. Je stroškovno učinkovit, enostaven in enostaven za uporabo. Stroškov namestitve ni in povečuje zanesljivost grozda zbirk podatkov. Njeni podatkovni centri so v celoti opremljeni s klimatsko kontrolo.

7. Teradata Corporation: je edino orodje za shranjevanje podatkov za množično vzporedno obdelavo. Z lahkoto in učinkovito upravlja z veliko količino podatkov. Je tudi preprost in stroškovno učinkovit kot Amazon Redshift. Popolnoma deluje na vzporedni arhitekturi.

Delo z ETL

Ko se podatki povečajo, se poveča tudi čas za njihovo obdelavo. Včasih se vaš sistem zatakne samo pri enem postopku in potem mislite izboljšati učinkovitost ETL-a. Tu je nekaj nasvetov za izboljšanje uspešnosti ETL:

1. Pravilni ozki grli: Preverite število virov, ki jih uporablja najtežji postopek, in nato potrpežljivo napišite kodo, kjer koli je ozko grlo, za večjo učinkovitost.

2. Razdelite velike tabele: Velike tabele morate razdeliti na fizično manjše tabele. To bo izboljšalo čas dostopa, ker bi bilo drevo indeksov v tem primeru plitvo in hitre podatke o metapodatkih je mogoče uporabiti v zapisih podatkov.

3. Samo ustrezni podatki: Podatki morajo biti zbrani v razsutem stanju, vendar vsi zbrani podatki ne smejo biti uporabni. Zato je treba ustrezne podatke ločiti od nepomembnih ali tujih podatkov, da se poveča čas obdelave in poveča učinkovitost ETL.

4. Vzporedna obdelava: Kadar je le mogoče, vzporedite postopek namesto serijskega, tako da lahko optimizirate obdelavo in povečate učinkovitost.

5. Postopno nalaganje podatkov: Poskusite naložiti podatke postopno, tj. Naložite samo spremembe in ne celotne baze podatkov znova. Morda se zdi težko, vendar ne nemogoče. Vsekakor povečuje učinkovitost.

6. Podatki o predpomnjenju: Dostop do predpomnilnikov je hitrejši in učinkovitejši kot dostop do podatkov s trdih diskov, zato jih je treba predpomniti. Pomnilnik predpomnilnika je manjših velikosti, zato bo v njem shranjena le majhna količina podatkov.

7. Uporabite nastavljeno logiko: Pretvorite kazalko zanke, ki temelji na vrstico, v nastavljene SQL izjave v ETL kodi. Povečala bo hitrost obdelave in povečala učinkovitost.

Prednosti ETL

  • Enostaven za uporabo
  • Temelji na GUI (grafični uporabniški vmesnik) in ponuja vizualni pretok
  • Boljše za zapletena pravila in preobrazbe.
  • Vgrajena funkcionalnost ravnanja z napakami
  • Napredne funkcije čiščenja
  • Prihranite stroške
  • Ustvari višji prihodek
  • Izboljša zmogljivost.
  • Hkrati naložite različne cilje.
  • Izvede preoblikovanje podatkov glede na potrebe.

Zahtevane ETL spretnosti

  • SQL
  • Sposobnost reševanja problemov
  • Jezik skripta, kot je Python.
  • Ustvarjalnost
  • Organizacijske veščine
  • Znati, kako parametrirati delovna mesta
  • Osnovno znanje o orodjih in programski opremi ETL.

Zakaj potrebujemo ETL?

  • Pomaga pri sprejemanju odločitev z analizo podatkov.
  • Obvladuje zapletene težave, ki jih tradicionalne baze podatkov ne morejo obravnavati.
  • Ponuja skupno skladišče podatkov.
  • V ciljno bazo podatkov naloži podatke iz različnih virov.
  • Skladišče podatkov se samodejno posodablja glede na spremembe v viru podatkov.
  • Preverite pravila o preoblikovanju podatkov, izračunih in združevanju.
  • Primerja podatke o izvornih in ciljnih sistemih.
  • Izboljša produktivnost.

Obseg ETL

ETL ima svetlo prihodnost, saj se podatki eksponentno širijo, zato se tudi redno povečujejo možnosti zaposlitve za strokovnjake, ki se ukvarjajo z ETL. Oseba ima lahko veliko kariero kot razvijalec ETL. Vrhunski MNC-ji, kot so Volkswagen, IBM, Deloitte in mnogi drugi, delajo na projektih ETL in zato zahtevajo strokovnjake ETL v velikem obsegu.

Kako vam bo ta tehnologija pomagala pri karierni rasti?

Povprečna plača razvijalca ETL v ZDA znaša približno 127.135 USD na leto. Trenutno se plača razvijalca ETL giblje med 97.000 in 134.500 dolarjev.

Zaključek

Če želite sodelovati s podatki, lahko za svoj poklic izberete razvijalca ETL ali druge profile, povezane z ETL. Njegovo povpraševanje narašča zaradi povečanja podatkov.

Tako se morajo ljudje, ki jih zanimajo baze in tehnike shranjevanja podatkov, naučiti ETL.

Priporočeni članki

To je vodnik za Kaj je ETL ?. Tu smo razpravljali o osnovnem konceptu, potrebah, obsegu, zahtevanih veščinah in prednostih ETL. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -

  1. Kaj je prediktivna analitika?
  2. Prednosti umetne inteligence
  3. Kako deluje JavaScript
  4. Orodja za vizualizacijo podatkov

Kategorija:

Razvoj programske opreme