Što je ETL?

ETL je skraćenica za Extract, Transform i Load. To je programski alat koji se sastoji od nekoliko funkcija koje podatke izvlače iz određenih izvornih sustava relacijske baze podataka, a potom različite podatke primjenjuju u željeni oblik koristeći različite metode. Zatim učitava ili upisuje rezultirajuće podatke u ciljanu bazu podataka.

Definicija ETL-a

To je proces skladištenja podataka koji se koristi za izvlačenje podataka iz baze podataka ili izvornih sustava i nakon transformacije stavljanja podataka u skladište podataka. To je kombinacija tri funkcije baze podataka, npr. Extract, Transform i Load.

  • Ekstrakt: Ovo je postupak čitanja podataka iz jedne ili više baza podataka, gdje izvor može biti homogen ili heterogen. Svi podaci dobiveni iz različitih izvora pretvaraju se u isti format skladišta podataka i prosljeđuju se za provođenje transformacije.
  • Transform: Ovo je postupak pretvaranja izvađenih podataka u oblik potreban kao izlaz ili u oblik pogodan za smještaj u drugu bazu podataka.
  • Učitavanje: Ovo je postupak upisivanja željenog izlaza u ciljanu bazu podataka.

Razumijevanje ETL-a

Na tržištu su dostupni mnogi ETL alati. Ali teško je odabrati odgovarajuću za svoj projekt. Neki ETL alati su opisani u nastavku:

1. Hevo: To je učinkovita platforma za integraciju podataka u oblaku koja u stvarnom vremenu donosi podatke iz različitih izvora, kao što su Cloud Cloud, SaaS, Baze podataka. Može obraditi velike podatke i podržava ETL i ELT.

2. QuerySurge: To je testiranje rješenje koje se koristi za automatizaciju testiranja velikih podataka i skladišta podataka. Poboljšava kvalitetu podataka i ubrzava cikluse isporuke podataka. Podržava testiranje na različitim platformama kao što su Amazon, Cloudera, IBM i mnoge druge.

3. Oracle: Oracle skladište podataka je skup podataka i ova se baza podataka koristi za pohranu i dohvaćanje podataka ili informacija. Višestrukim korisnicima pomaže učinkovito pristupiti istim podacima. Podržava virtualizaciju i omogućuje povezivanje s udaljenim bazama podataka.

4. Panoly: To je skladište podataka koje automatizira prikupljanje podataka, transformaciju i pohranu podataka. Može se povezati s bilo kojim alatom poput Looker-a, Chartio-a itd.

5. MarkLogic: To je rješenje za skladištenje podataka koje koristi niz značajki za lakšu i bržu integraciju podataka. Određuje složena sigurnosna pravila za elemente u dokumentima. Pomaže uvoz i izvoz informacija o konfiguraciji. Također omogućuje replikaciju podataka radi oporavka od katastrofe.

6. Amazon RedShift: To je alat za skladištenje podataka. To je isplativo, jednostavno i jednostavno za korištenje. Nema troškova instalacije i povećava pouzdanost klastera skladišta podataka. Njegovi podatkovni centri u potpunosti su opremljeni klimatskom kontrolom.

7. Teradata Corporation: To je jedini alat za pohranu podataka koji se masovno paralelno obrađuje na tržištu. Može lako i učinkovito upravljati velikom količinom podataka. Također je jednostavan i isplativ kao Amazon Redshift. U potpunosti djeluje na paralelnu arhitekturu.

Rad sa ETL-om

Kada se podaci povećavaju, vrijeme obrade također se povećava. Ponekad se vaš sustav zaglavi samo u jednom procesu i tada mislite poboljšati performanse ETL-a. Evo nekoliko savjeta za poboljšanje performansi ETL-a:

1. Ispravite uska grla: Provjerite broj resursa koji se koriste najtežim postupkom i zatim strpljivo prepisite kôd gdje god je usko grlo kako biste povećali učinkovitost.

2. Podijelite velike tablice: Velike tablice morate podijeliti u fizički manje tablice. To će poboljšati vrijeme pristupa jer će stablo indeksa u ovom slučaju biti plitko, a brze operacije metapodataka mogu se upotrijebiti u zapisima podataka.

3. Samo relevantni podaci: Podaci se moraju skupljati skupno, ali svi prikupljeni podaci ne smiju biti korisni. Stoga se relevantni podaci moraju odvojiti od nebitnih ili stranih podataka da bi se povećalo vrijeme obrade i poboljšala učinkovitost ETL-a.

4. Paralelna obrada: Kad god je to moguće, trebali biste pokrenuti paralelni proces umjesto serijskog kako biste optimizirali obradu i povećali učinkovitost.

5. Postupno učitavanje podataka: Pokušajte postepeno učitati podatke, tj. Ponovno učitavati samo promjene, a ne cijelu bazu podataka. Možda se čini teško, ali ne i nemoguće. To definitivno povećava učinkovitost.

6. Predmemoriranje podataka: Pristup podacima predmemorije brži je i učinkovitiji od pristupa podacima s tvrdih diskova pa podaci moraju biti u predmemoriranju. Memorija predmemorije je manjih dimenzija, pa će se u njoj pohraniti samo mala količina podataka.

7. Upotrijebite postavljenu logiku: Pretvorite petlju petlje na temelju retka u SQL izraze temeljene na postavkama u vašem ETL kodu. Povećat će brzinu obrade i povećati učinkovitost.

Prednosti ETL-a

  • Jednostavan za korištenje
  • Na temelju GUI (grafičko korisničko sučelje) i nude vizualni tok
  • Bolje za složena pravila i transformacije.
  • Ugrađena funkcija rukovanja pogreškama
  • Napredne funkcije čišćenja
  • Uštedite troškove
  • Donosi veći prihod
  • Poboljšava performanse.
  • Istovremeno učitavajte različite ciljeve.
  • Izvodi transformaciju podataka prema potrebi.

Potrebne ETL vještine

  • SQL
  • Sposobnost rješavanja problema
  • Jezik skripte kao što je Python.
  • Kreativnost
  • Vještine organiziranja
  • Znati parametrizirati poslove
  • Osnovno poznavanje ETL alata i softvera.

Zašto nam treba ETL?

  • Pomaže u donošenju odluka analizom podataka.
  • Može se nositi sa složenim problemima koji se ne mogu nositi s tradicionalnim bazama podataka.
  • Pruža zajedničko spremište podataka.
  • Učitava podatke iz različitih izvora u ciljanu bazu podataka.
  • Skladište podataka se automatski ažurira prema promjenama u izvoru podataka.
  • Provjerite transformaciju podataka, proračune i pravila združivanja.
  • Usporedi podatke izvora i ciljnih sustava.
  • Poboljšava produktivnost.

Opseg ETL-a

ETL ima svijetlu budućnost jer se podaci eksponencijalno proširuju, a samim tim i mogućnosti zaposlenja za ETL profesionalce također se redovito povećavaju. Osoba može imati sjajnu karijeru kao programer ETL-a. Vrhunski MNC-ovi poput Volkswagena, IBM-a, Deloitte-a i mnogih drugih rade na ETL projektima i zato zahtijevaju velike profesionalce ETL-a.

Kako će vam ova tehnologija pomoći u razvoju karijere?

Prosječna plaća programera za ETL iznosi oko 127.135 dolara godišnje u Sjedinjenim Državama. Trenutno se plaća ETL programera kreće od 97 000 do 134 500 dolara.

Zaključak

Ako želite raditi s podacima, možda biste odabrali programera ETL-a ili druge profile povezane sa ETL-om kao svoju profesiju. Njegova potražnja raste zbog porasta podataka.

Dakle, ljudi zainteresirani za baze podataka i tehnike skladištenja podataka moraju naučiti ETL.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za Što je ETL ?. Ovdje smo razgovarali o osnovnom konceptu, potrebama, opsegu, potrebnim vještinama i prednostima ETL-a. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -

  1. Što je prediktivna analitika?
  2. Prednosti umjetne inteligencije
  3. Kako funkcionira JavaScript
  4. Alati za vizualizaciju podataka

Kategorija:

Razvoj softvera