डेटा पाइपलाइन की मॉनिटरिंग

Python में ETL और ELT

Jake Roach

Data Engineer

डेटा पाइपलाइन की मॉनिटरिंग

डेटा पाइपलाइनों को डेटा में बदलाव और execution की विफलताओं के लिए मॉनिटर करना चाहिए

Missing data
डेटा टाइप बदलना
पैकेज deprecation या functionality बदलना

डेटा पाइपलाइन के लिए लॉगिंग वर्कफ़्लो.

डेटा पाइपलाइन performance की लॉगिंग

execution पर performance डॉक्यूमेंट करें
समाधान फेल होने पर एक शुरुआती बिंदु देता है

import logging
logging.basicConfig(format='%(levelname)s: %(message)s', level=logging.DEBUG)

# Create different types of logs
logging.debug(f"Variable has value {path}")
logging.info("Data has been transformed and will now be loaded.")

DEBUG: Variable has value raw_file.csv
INFO: Data has been transformed and will now be loaded.

warnings और errors की लॉगिंग

import logging
logging.basicConfig(format='%(levelname)s: %(message)s', level=logging.DEBUG)

# Create different types of logs
logging.warning("Unexpected number of rows detected.")
logging.error("{ke} arose in execution.")

WARNING: Unexpected number of rows detected.
ERROR: KeyError arose in execution.

try-except से exceptions संभालना

try:
    # Execute some code here
    ...

except:
    # Logging about failures that occured
    # Logic to execute upon exception
    ...

errors होने पर कोड चलाने का तरीका देता है

try-except से specific exceptions संभालना

except क्लॉज़ में specific exception पास करें

try:
    # Try to filter by price_change
    clean_stock_data = transform(raw_stock_data)
    logging.info("Successfully filtered DataFrame by 'price_change'")

except KeyError as ke:
    # Handle the error, create new column, transform
    logging.warning(f"{ke}: Cannot filter DataFrame by 'price_change'")
    raw_stock_data["price_change"] = raw_stock_data["close"] - raw_stock_data["open"]
    clean_stock_data = transform(raw_stock_data)

अभ्यास करते हैं!

Python में ETL और ELT