数据管道

扩展和优化数据管道的6个最佳实践

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在当今竞争激烈的市场世界中,数据是一个组织提升其地位最关键的阶梯。数据无处不在,以适当的格式收集和记录数据的需求对于进一步分析和得出可操作的见解,以做出数据驱动的业务决策至关重要。这就是数据工程师需要解决的问题。

据大数据新闻门户网站报道Datanami数据工程师已经成为有价值的资源,他们可以利用数据的价值实现业务目标。他们在复杂的环境中扮演着战略角色,这对整个组织来说是至关重要的。此外,数据工程师负责数据管理——确保数据到达终端用户,以生成报告、见解、仪表盘,并向其他下游系统提供数据。

通常,使用ETL (Extract, Transform, Load)工具来创建数据管道和迁移大量数据。但在大数据丰富的当今世界,实时数据分析对于快速评估和采取必要行动至关重要。因此,公司正在寻求数据工程师的专业知识,以指导数据策略和管道优化,而不是手工编写ETL代码和清理数据。

本博客将介绍在使用用例优化ETL工具以更好地理解时需要记住的重要技巧。

如何优化你的数据管道

在移动大量数据时,会遇到一些挑战,但优化数据的主要目标是减少数据丢失和ETL运行停机时间。以下是如何有效优化数据管道:

  1. 并行处理数据流:并发或同时的数据流可以节省很多时间,而不是按顺序运行所有的数据。如果数据流彼此不依赖,这是可能的。例如,需要将15个结构化数据表从一个源导入到另一个源。但是,数据表并不相互依赖,所以我们可以并行地运行三批表,而不是按顺序逐个运行所有表。因此,每个批处理可以同时运行5个表。这将管道的运行时间减少到1/3理查德·道金斯连续运行的。
数据流
  1. 应用数据质量检查:数据质量在任何级别都可能受到损害,因此数据工程师必须努力确保数据质量高。这类检查的一个例子是使用基于模式的测试,其中可以使用预定义的检查来测试每个数据表,包括列数据类型和是否存在空/空数据。如果数据正确匹配,可产生所需的输出;否则,数据将被拒绝。另外,为了避免重复记录,可以在表中引入索引。
基于模式的测试流程图
基于模式的测试流程图
  1. 创建通用的管道:团队内外的多个小组通常需要相同的核心数据来进行分析。如果某个特定的管道/代码被重复,那么相同的代码段可以被重用。如果需要构建新的管道,我们可以在任何需要的地方使用现有的代码。这允许我们重用管道资产来创建新的管道,而不必从头开始开发它们。

要使管道泛型,参数化的值而不是硬编码应该实践。使用参数,这样只需简单地更改值就可以轻松地运行作业。例如,数据库连接细节可能因不同的团队而不同,连接值也可能改变。在这种情况下,以参数的形式传递这些值会很有用。团队现在可以通过更改连接参数和运行作业轻松使用该管道。

  1. 介绍电子邮件通知:在手动监视作业执行时,我们需要仔细查看日志文件,这很乏味。这个问题的解决方案是发送一个电子邮件通知,它将提供与作业的运行状态相关的信息发送一个电子邮件万一失败。这从而缩短响应时间,并在较短的时间内从故障点重新启动工作以更大的准确性。
日志通过邮件创建ETL作业
  1. 实现文档:假设有一个新成员加入了团队,他需要马上处理现有的项目。他希望了解到目前为止已经完成的工作,并提出需求,但是团队还没有对数据进行文档化流。这使得新成员很难理解当前的工作流和流程,从而导致交付延迟。所以,一个文档化良好的流程可以作为理解整个工作流的指南.为了更好地理解,最好使用流程图。考虑下面给出的ETL流程。它展示了数据流的三个基本步骤。
  1. 从数据源提取数据到暂存区域,
  2. 暂存区数据的转换,
  3. 将转换后的数据加载到数据仓库
数据仓库中的ETL工作流
  1. 使用流而不是批处理例如企业通常一整天都在积累数据。因此,定期的批量摄入可能会错过某些事件。这可能会产生严重的后果,如欺诈检测失败/异常。相反,建立连续的流输入以减少管道延迟,并使业务能够使用最近的数据。

还有更多的东西需要探索

上面的技巧是通用的,但可以加以管理以适应任何数据优化挑战。此外,还有许多其他方法来优化您的管道,包括优化转换数据过滤在通过管道运行之前,以减少负载。最后,尽管在构建数据管道时,全面的数据处理很重要,但数据工程师需要确保操作团队能够使用和管理管道。这些数据工程金博宝188可靠吗最佳实践可以确保您的数据管道是可伸缩的、有效的、可重用的,并可用于生产,供数据科学家等数据消费者用于分析。