A 9 legjobb Python ETL eszköz az adatszükségletek kielégítésére

Az adatok képezik az üzleti intelligencia lényegét, és 2022 sem lesz kivétel ez alól. A Python a programozás és az adatelemzés kedvelt eszközévé vált. Ezenkívül a Python ETL keretrendszer támogatja az adatfolyamokat, így egyensúlyba hozható számos olyan alszektor között, amelyek többek között az adatok összesítésével, vitázásával és elemzésével foglalkoznak.

A Python funkcióinak és az ETL-könnyítésben való használatának ismeretében megtudhatja, hogyan könnyítheti meg az adatelemző munkáját.

Mi az ETL?

Az ETL az Extract, Load és Transform rövidítése. Ez egy szekvenciális folyamat, amelynek során több adatforrásból kinyerjük az információkat, a követelményeknek megfelelően átalakítjuk, majd betöltjük a végső rendeltetési helyre. Ezek a célhelyek tárhelytártól, BI-eszköztől, adattárháztól és sok mástól kezdve lehetnek.

Összefüggő: A legjobb programozási nyelvek a mesterséges intelligencia fejlesztéséhez

Az ETL-folyamat vállalaton belüli folyamatokból, külső kliensrendszerekből, szállítókból és sok más kapcsolódó adatforrásból gyűjt adatokat. Az összegyűjtött adatokat a rendszer kiszűri, átalakítja és olvasható formátumba konvertálja, mielőtt elemzéshez felhasználná.

A Python ETL keretrendszer régóta az egyik legalkalmasabb nyelv összetett matematikai és elemző programok végrehajtására.

Ezért nem meglepő, hogy a Python teljes könyvtára és dokumentációja felelős a mai piacon a leghatékonyabb ETL-eszközök megszületéséért.

A piacot elárasztják az ETL-eszközök, amelyek mindegyike más-más funkciókat kínál a végfelhasználó számára. A következő lista azonban a legjobb Python ETL-eszközöket tartalmazza, amelyek megkönnyítik és gördülékenyebbé teszik az életét.

A Bubbles egy Python ETL keretrendszer, amelyet adatok feldolgozására és az ETL-folyamat karbantartására használnak. Az adatfeldolgozási folyamatot irányított grafikonként kezeli, amely segít az adatok összesítésében, szűrésében, ellenőrzésében, összehasonlításában és átalakításában.

Python ETL-eszközként a Bubbles lehetővé teszi az adatok sokoldalúbbá tételét, így több osztályos felhasználási esetben is használható elemzésekre.

A Bubbles adatkeretrendszer az adateszközöket objektumként kezeli, beleértve a CSV-adatokat SQL-objektumokhoz, Python-iterátorokhoz és még közösségi média API-objektumokhoz is. Számíthat rá, hogy fejlődik, miközben megismeri az absztrakt, ismeretlen adatkészleteket és a különféle adatkörnyezeteket/technológiákat.

A Metl vagy Mito-ETL egy gyorsan terjedő Python ETL fejlesztői platform, amelyet egyedi kódkomponensek fejlesztésére használnak. Ezek a kódösszetevők az RDBMS-adatintegrációtól, a lapos fájl adatintegrációtól, az API/szolgáltatás alapú adatintegrációtól és a Pub/Sub (Várólista alapú) adatintegrációtól terjedhetnek.

Összefüggő: Az objektumorientált programozás használata Pythonban

A Metl megkönnyíti a szervezet nem műszaki tagjai számára, hogy időszerű, Python-alapú, alacsony kódú megoldásokat hozzanak létre. Ez az eszköz különféle adatűrlapokat tölt be, és stabil megoldásokat generál több adatlogisztikai felhasználási esetre.

Az Apache Spark egy kiváló ETL-eszköz a Python-alapú automatizáláshoz az adatok streamelésével dolgozó emberek és vállalatok számára. Az adatmennyiség növekedése arányos az üzleti skálázhatósággal, ami szükségessé és könyörtelenné teszi az automatizálást a Spark ETL segítségével.

Az indítási szintű adatok kezelése egyszerű; mindazonáltal a folyamat monoton, időigényes, és hajlamos a kézi hibákra, különösen akkor, ha a vállalkozás bővül.

A Spark azonnali megoldásokat tesz lehetővé a különböző forrásokból származó, félig strukturált JSON-adatokhoz, mivel az adatlapokat SQL-kompatibilis adatokká alakítja. A Snowflake adatarchitektúrával együtt a Spark ETL csővezeték úgy működik, mint egy kesztyűben.

Összefüggő: Hogyan tanuljuk meg a Python-t ingyen

A Petl egy adatfolyam-feldolgozó motor, amely ideális vegyes minőségű adatok kezelésére. Ez a Python ETL eszköz segít a csekély vagy semmilyen előzetes kódolási tapasztalattal nem rendelkező adatelemzőknek gyorsan elemezni a CSV, XML, JSON és sok más adatformátumban tárolt adatkészleteket. Az átalakításokat minimális erőfeszítéssel rendezheti, összekapcsolhatja és összesítheti.

Sajnos a Petl nem tud segíteni összetett, kategorikus adatkészletekkel. Mindazonáltal ez az egyik legjobb Python-vezérelt eszköz az ETL-folyamatkód-összetevők strukturálására és felgyorsítására.

A Riko a Yahoo Pipes helyettesítője. Továbbra is ideális az alacsony technológiai szakértelemmel rendelkező induló vállalkozások számára.

Ez egy Python által készített ETL-folyamattár, amelyet elsősorban a strukturálatlan adatfolyamok kezelésére terveztek. A Riko szinkron-aszinkron API-kkal, apró processzorterülettel és RSS/Atom natív támogatással büszkélkedhet.

A Riko lehetővé teszi a csapatok számára, hogy párhuzamosan hajtsanak végre műveleteket. A platform adatfolyam-feldolgozó motorja segít hang- és blogszövegekből álló RSS-hírcsatornák végrehajtásában. Még CSV/XML/JSON/HTML fájl adatkészletek elemzésére is képes, amelyek az üzleti intelligencia szerves részét képezik.

A Luigi egy könnyű, jól működő Python ETL keretrendszer, amely támogatja az adatok megjelenítését, CLI-integráció, adatmunkafolyamat-kezelés, ETL-feladat siker/hiba figyelése és függőség felbontás.

Ez a sokoldalú eszköz egy egyszerű feladat- és célalapú megközelítést követ, ahol minden célpont átsegíti csapatát a következő feladaton, és automatikusan végrehajtja azt.

Egy nyílt forráskódú ETL-eszköz esetében Luigi hatékonyan kezeli az összetett adatvezérelt problémákat. Az eszköz a Spotify igény szerinti zenei szolgáltatástól kapott támogatást a heti zenei lejátszási listák ajánlásainak összesítéséhez és megosztásához a felhasználókkal.

Az Airflow folyamatos mecénások hadát szerezte meg a vállalatok és a veterán adatmérnökök körében, mint adatfolyam-beállítási és karbantartási eszköz.

Az Airflow WebUI segít ütemezni az automatizálást, kezelni a munkafolyamatokat és végrehajtani azokat az inherens CLI-n keresztül. A nyílt forráskódú eszköztár segítségével automatizálhatja az adatműveleteket, megszervezheti az ETL-folyamatokat a hatékony hangszerelés érdekében, és kezelheti azokat irányított akrilgrafikonok (DAG) segítségével.

A prémium eszköz a mindenható Apache ingyenes ajánlata. Ez a legjobb fegyver az arzenáljában a meglévő ETL keretrendszerrel való egyszerű integráció érdekében.

A Bonobo egy nyílt forráskódú, Python-alapú ETL-folyamat-telepítési és adatkinyerési eszköz. A CLI segítségével adatokat nyerhet ki SQL-ből, CSV-ből, JSON-ból, XML-ből és sok más forrásból.

A Bonobo félig strukturált adatsémákkal foglalkozik. Különlegessége abban rejlik, hogy Docker-tárolókat használ ETL-feladatok végrehajtására. Az igazi USP azonban az SQLAlchemy kiterjesztésében és a párhuzamos adatforrás-feldolgozásban rejlik.

A Pandas egy ETL kötegelt feldolgozó könyvtár Python által írt adatstruktúrákkal és elemző eszközökkel.

A Python Pandas felgyorsítja a strukturálatlan/félig strukturált adatok feldolgozását. A könyvtárakat alacsony intenzitású ETL-feladatokhoz használják, beleértve az adattisztítást és a kis strukturált adatkészletekkel való munkát a félig vagy strukturálatlan készletekből történő átalakítás után.

Nincs megfelelő, mindenre alkalmas ETL-eszköz. Az egyéneknek és a vállalkozásoknak figyelembe kell venniük adatminőségüket, struktúrájukat, időbeli korlátaikat és a készségek rendelkezésre állását, mielőtt kiválasztják eszközeiket.

A fent felsorolt ​​eszközök mindegyike sokat segíthet az ETL-célok elérésében.

5 adattudományi könyvtár a Python számára, amelyet minden adatkutatónak használnia kell

Szeretnél adatokat modellezni és vizualizációkat létrehozni a Python segítségével? Szüksége lesz ezekre az adattudományi könyvtárakra.

Olvassa el a következőt

A szerzőről