Введение в конвейеры ETL и ELT

ETL и ELT в Python

Jake Roach

Data Engineer

Схема бизнес-аналитики, машинного обучения и ИИ.

Конвейеры данных

...отвечают за перемещение данных из источника в место назначения, преобразовывая их по пути.

Источники и места назначения конвейера данных.

ETL

Извлечение, преобразование, загрузка
Традиционный шаблон проектирования конвейеров данных
Источники могут быть табличными или нетабличными
Используется Python с pandas

ELT

Извлечение, загрузка, преобразование
Более новый подход
Хранилища данных
Обычно табличные данные

Извлечение, преобразование, загрузка (ETL)

def load(data_frame, target_table):
    # Some custom-built Python logic to load data to SQL
    data_frame.to_sql(name=target_table, con=POSTGRES_CONNECTION)
    print(f"Loading data to the {target_table} table")

# Now, run the data pipeline
extracted_data = extract(file_name="raw_data.csv")
transformed_data = transform(data_frame=extracted_data)
load(data_frame=transformed_data, target_table="cleaned_data")

Extracting data from raw_data.csv
Transforming data to remove 'null' records
Loading data to the cleaned_data table

Извлечение, загрузка, преобразование (ELT)

...
def transform(source_table, target_table):
    data_warehouse.run_sql("""
        CREATE TABLE {target_table} AS
          SELECT
              <field-name>, <field-name>, ...
          FROM {source_table};
    """)

# Similar to ETL pipelines, call the extract, load, and transform functions
extracted_data = extract(file_name="raw_data.csv")
load(data_frame=extracted_data, table_name="raw_data")
transform(source_table="raw_data", target_table="cleaned_data")

Также мы рассмотрим...

Схема, показывающая темы, которые будут рассмотрены далее в курсе.

Давайте потренируемся!

ETL и ELT в Python