Hvad er ETL?

ETL står for Extract, Transform and Load. Det er et programmeringsværktøj, der består af flere funktioner, der uddrager dataene fra specificerede Relational Database-kildesystemer og derefter omdanner de erhvervede data til den ønskede form ved anvendelse af forskellige metoder. Derefter indlæses eller skrives de resulterende data i måldatabasen.

ETL-definition

Det er en proces i datalagring, der bruges til at udtrække data fra databasen eller kildesystemerne og efter at have transformeret placeringen af ​​data til datavarehus. Det er en kombination af tre databasefunktioner, dvs. Uddrag, Transform og Indlæs.

  • Uddrag: Dette er processen med at læse data fra enkelt eller flere databaser, hvor kilden kan være homogen eller heterogen. Alle data, der er erhvervet fra forskellige kilder, konverteres til det samme datalagerformat og videresendes for at udføre transformationen.
  • Transform: Dette er processen med at omdanne de ekstraherede data til den form, der kræves som en output eller i den form, der er egnet til at placere i en anden database.
  • Load: Dette er processen med at skrive den ønskede output til måldatabasen.

Forståelse af ETL

Der er mange ETL-værktøjer tilgængelige på markedet. Men det er vanskeligt at vælge det passende til dit projekt. Nogle ETL-værktøjer er beskrevet nedenfor:

1. Hevo: Det er en effektiv Cloud Data Integration Platform, der bringer data fra forskellige kilder såsom Cloud Storage, SaaS, Databases til datalageret i realtid. Det kan håndtere store data og understøtter både ETL og ELT.

2. QuerySurge: Det er en testløsning, der bruges til at automatisere testen af ​​Big Data og Data Warehouses. Det forbedrer datakvaliteten og fremskynder dataleveringscyklusserne. Det understøtter test på forskellige platforme som Amazon, Cloudera, IBM og mange flere.

3. Oracle: Oracle data warehouse er en samling af data, og denne database bruges til at gemme og hente data eller information. Det hjælper flere brugere med at få adgang til de samme data effektivt. Det understøtter virtualisering og tillader også forbindelse til eksterne databaser.

4. Panoply: Det er et datavarehus, der automatiserer dataindsamling, datatransformation og datalagring. Det kan oprette forbindelse til ethvert værktøj som Looker, Chartio osv.

5. MarkLogic: Det er en datalagringsløsning, der bruger en række funktioner til at gøre dataintegration lettere og hurtigere. Det specificerer komplekse sikkerhedsregler for elementer i dokumenterne. Det hjælper med at importere og eksportere konfigurationsoplysninger. Det tillader også datareplikering til gendannelse af katastrofer.

6. Amazon RedShift: Det er et datalagerværktøj. Det er omkostningseffektivt, let og enkelt at bruge. Der er ingen installationsomkostninger og forbedrer pålideligheden af ​​datavarehusklyngen. Dets datacentre er fuldt udstyret med klimakontrol.

7. Teradata Corporation: Det er det eneste Massively Parallel Processing-kommercielt tilgængelige datalagerværktøj. Det kan administrere en stor mængde data let og effektivt. Det er også enkelt og omkostningseffektivt som Amazon Redshift. Det fungerer fuldstændigt på parallel arkitektur.

Arbejder med ETL

Når data øges, øges også tiden til at behandle dem. Nogle gange sidder dit system kun fast på en proces, og så tænker du at forbedre ydelsen til ETL. Her er nogle tip til at forbedre din ETL-ydelse:

1. Korrekt flaskehalse: Kontroller antallet af ressourcer, der bruges af den tyngste proces, og skriv derefter tålmodig koden, uanset hvor flaskehalsen er, for at forbedre effektiviteten.

2. Opdel store tabeller: Du skal opdele dine store borde i fysisk mindre borde. Dette forbedrer adgangstiden, fordi indekstræet ville være lavt i dette tilfælde, og hurtige metadatafunktioner kan bruges på dataposter.

3. Kun relevante data: Data skal indsamles i bulk, men alle indsamlede data må ikke være nyttige. Så relevante data skal adskilles fra irrelevante eller fremmede data for at øge behandlingstiden og for at forbedre ETL-ydelsen.

4. Parallel behandling: Du skal køre en parallel proces i stedet for seriel når det er muligt, så behandlingen kan optimeres og effektiviteten kan øges.

5. Indlæsning af data trinvis: Prøv at indlæse data trinvist, dvs. indlæse kun ændringerne og ikke den fulde database igen. Det kan virke vanskeligt, men ikke umuligt. Det øger bestemt effektiviteten.

6. Cache-data : Adgang til cache-data er hurtigere og effektiv end adgang til data fra harddiske, så data skal cache. Cachehukommelsen er mindre i størrelse, så der gemmes kun en lille mængde data i den.

7. Brug sætlogik: Konverter den rækkebaserede markørsløjfe til sætbaserede SQL-sætninger i din ETL-kode. Det øger behandlingshastigheden og forbedrer effektiviteten.

Fordele ved ETL

  • Let at bruge
  • Baseret på GUI (grafisk brugergrænseflade) og tilbyder visuel flow
  • Bedre til komplekse regler og transformationer.
  • Indbygget funktionshåndtering af fejl
  • Avancerede rensefunktioner
  • Spar omkostninger
  • Genererer højere indtægter
  • Forbedrer ydelsen.
  • Indlæs forskellige mål på samme tid.
  • Udfører datatransformation efter behov.

Påkrævet ETL-færdigheder

  • SQL
  • Problemløsningsevne
  • Skriftligt sprog som Python.
  • Kreativitet
  • Organiseringsevner
  • Ved, hvordan man parametriserer job
  • Grundlæggende viden om ETL-værktøjer og software.

Hvorfor har vi brug for ETL?

  • Hjælper med at tage beslutninger ved at analysere data.
  • Det kan håndtere komplekse problemer, som ikke kan håndteres af traditionelle databaser.
  • Det giver et fælles dataregister.
  • Indlæser data fra forskellige kilder i måldatabasen.
  • Datavarehus opdateres automatisk i henhold til ændringerne i datakilden.
  • Kontroller datatransformation, beregninger og aggregeringsregler.
  • Sammenlign kilde- og målsystemdata.
  • Forbedrer produktiviteten.

ETL Omfang

ETL har en lys fremtid, da data udvides eksponentielt, og derfor øges jobmulighederne for ETL-fagfolk også regelmæssigt. En person kan have en god karriere som ETL-udvikler. Top MNC'er som Volkswagen, IBM, Deloitte og mange flere arbejder på ETL-projekter og kræver derfor ETL-fagfolk i stor skala.

Hvordan denne teknologi vil hjælpe dig i karrierevækst?

Den gennemsnitlige løn for en ETL-udvikler er omkring $ 127.135 om året i USA. I øjeblikket varierer lønnen for en ETL-udvikler fra $ 97.000 til $ 134.500.

Konklusion

Hvis du vil arbejde med data, kan du vælge ETL-udvikler eller andre profiler relateret til ETL som dit erhverv. Dens efterspørgsel stiger på grund af stigningen i data.

Så folk, der er interesseret i databaser og datalagringsteknikker, skal lære ETL.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til Hvad er ETL ?. Her diskuterede vi grundlæggende koncept, behov, rækkevidde, krævede færdigheder og fordele ved ETL. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -

  1. Hvad er forudsigelig analyse?
  2. Fordele ved kunstig intelligens
  3. Sådan fungerer JavaScript
  4. Værktøjer til datavisualisering

Kategori:

Softwareudvikling