معرفی بهترین ابزارهای ETL در Python

چند سالی است که پایتون بر فضای ETL تسلط دارد. به راحتی بیش از صد ابزار Python ETL وجود دارد که به عنوان چارچوب، کتابخانه یا نرم افزار برای ETL عمل می کند. چرا؟ زیرا همه کاره است، استفاده از آن آسان است و دارای اکوسیستم غنی از کتابخانه ها و ابزار است.

 

پایتون همچنین دارای یک انجمن بزرگ برای کمک به شما با ETL در پایتون است. چرخه توسعه سریع آن شما را قادر می سازد تا نمونه سازی سریع فرآیندهای ETL را انجام دهید.

 

ابزارهای Python ETL ابزارهای عمومی ETL هستند که در پایتون نوشته شده اند و از دیگر کتابخانه های پایتون برای استخراج، بارگذاری و تبدیل انواع مختلف جداول داده های وارد شده از منابع داده های متعدد مانند XML، CSV، Text یا JSON و غیره به انبار داده پشتیبانی می کنند. دریاچه های داده و غیره پایتون یک زبان پرکاربرد برای ایجاد pipelines داده است و مدیریت آن آسان است. ابزارهای Python ETL سریع، قابل اعتماد هستند و عملکرد بالایی دارند.

برای خرید لایسنس تبلو Tableau کلیک کنید

 

اهمیت ابزار پایتون ETL

برخی از دلایل استفاده از ابزار Python ETL عبارتند از:

• اگر می خواهید ابزار خود را برای ETL کدنویسی کنید و با برنامه نویسی در پایتون راحت هستید.
• الزامات ETL شما ساده و به راحتی قابل اجرا است.
• شما شرایط بسیار خاصی دارید و فقط می توانید با استفاده از پایتون به ETL بپردازید.

 

 

ابزارهای برتر پایتون ETL

در این بخش، ابزارهای مختلف Python ETL را بررسی خواهید کرد.

در اینجا لیستی از 9 بهترین ابزار Python ETL آورده شده است.

• Apache Airflow
• Luigi
• Pandas
• Bonobo
• Petl
• PySpark
• Odo
• mETL
• Riko

 

 

۱- ابزار Apache Airflow

Apache Airflow یک ابزار اتوماسیون متن باز است که بر روی پایتون ساخته شده است که برای راه اندازی و نگهداری pipelines استفاده می شود. از نظر فنی، جریان هوا یک ابزار ETL نیست، بلکه به شما امکان می‌دهد pipelines ETL  خود را با استفاده از DAG (گراف‌های غیر چرخشی جهت‌دار) سازماندهی و مدیریت کنید. DAGs به شما این امکان را می دهد که یک شاخه را بیش از یک بار اجرا کنید یا حتی در صورت لزوم از شاخه ها در دنباله خود رد شوید.

 

یک تنظیم معمولی جریان هوا چیزی شبیه به این خواهد بود:

Metadata database > Scheduler > Executor > Workers

 

پایگاه داده فراداده گردش کار/وظایف شما را ذخیره می کند، Scheduler که به عنوان یک سرویس اجرا می شود از تعاریف DAG برای انتخاب وظایف استفاده می کند و مجری تصمیم می گیرد که کدام کارگر وظیفه را اجرا کند. کارگران منطق گردش کار/وظیفه شما را اجرا می کنند.

Apache Airflow می تواند به طور یکپارچه با جعبه ابزار ETL موجود شما ادغام شود زیرا برای مدیریت و سازمان بسیار مفید است. Apache Airflow زمانی معنا پیدا می کند که می خواهید کارهای طولانی ETL را انجام دهید یا ETL شما چندین مرحله دارد، Airflow به شما امکان می دهد از هر نقطه در طول فرآیند ETL راه اندازی مجدد کنید. با این حال، باید واضح باشد که Apache Airflows یک کتابخانه نیست، بنابراین نیاز به استقرار دارد و بنابراین ممکن است برای مشاغل کوچک ETL مناسب نباشد.

یکی از عناصر کلیدی Airflow این است که می توانید به راحتی تمام گردش های کاری DAG را از طریق Airflow WebUI مدیریت کنید. این بدان معناست که شما می توانید گردش کار خودکار را بدون نیاز به مدیریت و نگهداری آنها برنامه ریزی کنید. شما همچنین می توانید آن را با استفاده از یک رابط خط فرمان اجرا کنید.

 

۲- ابزار Luigi

Luigi همچنین یک ابزار منبع باز پایتون ETL است که به شما امکان می دهد pipelines پیچیده را توسعه دهید. چندین مزیت دارد که شامل ابزارهای بصری خوب، بازیابی شکست از طریق نقاط بازرسی و رابط خط فرمان می شود.

 

تفاوت اصلی Luigi و Airflow در نحوه تعیین Dependencies و اجرای Tasks است. Luigi با Tasks و Targets کار می کند.

Tasks از Targets استفاده می کند که توسط یک Task تمام شده تولید می شود. بنابراین، یک Task یک Target را حذف می کند، سپس Task دیگری آن Target را مصرف می کند و دیگری را حذف می کند. این اجازه می دهد تا کل فرآیند ساده باشد و گردش کار ساده باشد. این برای کارهای ساده ETL درست است اما برای کارهای پیچیده مناسب نیست.

 

۳- ابزار Pandas

Pandas یک کتابخانه پایتون است که ساختارهای داده و ابزارهای تجزیه و تحلیل را در اختیار شما قرار می دهد. این فرآیندهای ETL مانند پاکسازی داده ها را با افزودن فریم های داده به سبک R ساده می کند. با این حال، وقت گیر است زیرا باید کد خود را بنویسید. می توان از آن برای نوشتن اسکریپت های ساده به راحتی استفاده کرد و یکی از ابزارهای پرکاربرد Python ETL است.

با این حال، وقتی صحبت از حافظه و مقیاس‌پذیری به میان می‌آید، عملکرد Pandas ممکن است مطابق انتظارات نباشد.

 

زمانی که نیاز به استخراج سریع داده‌ها، تمیز کردن و تبدیل آن‌ها و نوشتن آن در پایگاه داده SQL/Excel/CSV دارید، باید از Panda استفاده کنید. هنگامی که شروع به کار با مجموعه داده های بزرگ می کنید، معمولاً استفاده از رویکرد مقیاس پذیرتر منطقی تر است.

 

۴- ابزار Bonobo

Bonobo سبک وزن و آسان برای استفاده است. شما قادر خواهید بود pipelines را به سرعت و به صورت موازی مستقر کنید. Bonobo می تواند برای استخراج داده ها از منابع متعدد در قالب های مختلف از جمله CSV، JSON، XML، XLS، SQL و غیره استفاده شود. این تبدیل از اصول یونیکس اتمی پیروی می کند. یکی از بهترین ویژگی های Bonobos این است که کاربران جدید مجبور نیستند API جدیدی یاد بگیرند. استفاده از آن مخصوصاً اگر پیش زمینه پایتون داشته باشید بسیار آسان است. همچنین توانایی مدیریت طرحواره های نیمه پیچیده را دارد. یکی از بزرگترین نکات مثبت این است که منبع باز و مقیاس پذیر است.

 

Bonobo زمانی مناسب است که به کارهای ساده و سبک ETL نیاز دارید و زمان لازم برای یادگیری یک API جدید را ندارید. یکی دیگر از نکات کلیدی که باید به آن توجه داشت این است که Bonobo دارای یک Docker رسمی است که به شما امکان می دهد مشاغل را در Docker Containers اجرا کنید. علاوه بر این، امکان اجرای CLI را نیز فراهم می کند.

 

۵- ابزار Petl

petl یک راه حل مناسب Python ETL است. می توانید داده ها را از چندین منبع استخراج کنید و جداول بسازید. از نظر نحوه کار کاملاً شبیه به پانداها است، اگرچه کاملاً همان سطح تجزیه و تحلیل را ارائه نمی دهد. petl قادر به مدیریت مجموعه داده های بسیار پیچیده است، از حافظه سیستم استفاده می کند و همچنین می تواند به راحتی مقیاس بندی کند. بهترین حالت استفاده برای استفاده از petl زمانی است که شما اصول ETL را بدون تجزیه و تحلیل می خواهید و کار به زمان حساس نیست.

 

۶- ابزار PySpark

در میان تمام ابزارهای Python ETL، PySpark یکی از همه کاره ترین رابط های طراحی شده برای Apache Spark را دارد که به کاربران اجازه می دهد از API های Python برای نوشتن برنامه های Spark استفاده کنند. این مورد نیاز است زیرا Apache Spark به زبان Scala نوشته شده است و برای کار با Apache Spark با استفاده از Python، یک رابط مانند PySpark مورد نیاز است.

 

PySpark به کاربران کمک می کند تا با مجموعه داده های توزیع شده انعطاف پذیر (RDD) به Apache Spark و Python متصل شوند. PySpark از اکثر ویژگی های Apache Spark مانند Spark SQL، DataFrame، Streaming، MLlib (Machine Learning) و Spark Core پشتیبانی می کند.

 

۷- ابزار Odo

Odo یک ابزار پایتون است که داده ها را از یک فرمت به فرمت دیگر تبدیل می کند و عملکرد بالایی را ارائه می دهد در حالی که مجموعه داده های عظیمی را در مجموعه داده های مختلف بارگذاری می کند. این شامل ساختارهای درون حافظه مانند آرایه NumPy، فریم‌های داده، فهرست‌ها و غیره است. کاربران اگر به دنبال ایجاد pipelines ساده هستند اما می‌خواهند مجموعه داده‌های CSV بزرگ را بارگیری کنند، باید Odo را امتحان کنند. همچنین از داده‌های خارج از پایتون مانند فایل‌های CSV/JSON/HDF5، پایگاه‌های داده SQL، داده‌های روی ماشین‌های راه دور و سیستم فایل Hadoop پشتیبانی می‌کند.

 

۸- ابزار mETL

mETL یک ابزار پایتون ETL است که برای بارگذاری داده های انتخابی برای CEU طراحی شده است. این یک ابزار ETL مبتنی بر وب است که به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا اجزای سفارشی ایجاد کنند که بتوانند مطابق با الزامات یکپارچه سازی داده ها توسط یک سازمان اجرا و ادغام کنند. این می تواند هر نوع داده ای را بارگیری کند و با فرمت های فایل گسترده همراه با بسته های انتقال داده و انتقال داده ارائه می شود. کاربران می توانند از mETL برای ادغام داده های مبتنی بر سرویس، ادغام فایل های مسطح، ادغام داده های ناشر-مشترک و غیره استفاده کنند.

 

۹- ابزار Riko

Riko یک موتور پردازش جریان است که در پایتون برای تجزیه و تحلیل و پردازش جریان های داده های ساختاریافته نوشته شده است. Riko بهترین گزینه برای مدیریت فیدهای RSS است زیرا از اجرای موازی با استفاده از APIهای همزمان و ناهمزمان خود پشتیبانی می کند. همچنین با پشتیبانی CLI برای اجرای پردازنده های جریانی همراه است. این مدل از Yahoo pipes ساخته شده و جایگزین آن شده است و می‌تواند به بسیاری از شرکت‌ها کمک کند تا برنامه‌های هوش تجاری ایجاد کنند که براساس تقاضا با پایگاه‌های اطلاعاتی مشتریان در هنگام اتصال به انبارهای داده تعامل دارند.

 

نحوه انتخاب بهترین ابزار پایتون ETL

هنگام انتخاب بهترین ابزار Python ETL برای پروژه های مهندسی داده خود، یکی را انتخاب کنید که:

• تمام منابع داده های متعددی را که می توان از آنها داده های خام استخراج کرد، پوشش می دهد.
• می تواند pipelines پیچیده را برای تمیز کردن و تبدیل داده ها مدیریت کند.
• تمام مقصدهای داده (پایگاه های داده SQL، انبارهای داده، دریاچه های داده و سیستم های فایل) را که داده های خود را در آنها بارگیری می کنید، پوشش می دهد.
• برای صرفه جویی در زمان، اگر چندین کار به طور همزمان در حال اجرا باشند، می تواند به راحتی مقیاس شود.
• توسعه پذیر است – نه تنها برای مهندسی داده، بلکه توسط دانشمندان داده برای توسعه طرح‌واره‌های پیچیده برای پروژه‌های علم داده نیز قابل استفاده است.
• به راحتی نظارت می شوند؛ قابلیت مشاهده برای اشکال زدایی و اطمینان از کیفیت داده بسیار مهم است.

 

دوره آموزشی زبان برنامه نویسی پایتون »کلیک کنید» یک برنامه جامع است که بر توسعه سریع نرم‌افزارهای کاربردی، برنامه‌نویسی شی‌گرا و کاربری ماژول و….  با استفاده از ابزار Python تمرکز دارد.

 

سپاسگذاریم از وقتی که برای خواندن این مقاله گذاشتید

.

 

برای خرید لایسنس پاور بی ای Power BI کلیک کنید

.

برای مشاهده ویدیوهای آموزشی داده کاوی و هوش تجاری ما را در شبکه های اجتماعی دنبال کنید

Youtube Chanel :VISTA Data Mining 

Aparat Chanel: VISTA Data Mining 

Instagram Chanel: VISTA Data Mining

Telegram Chanel: VISTA Data Mining 

Linkedin Chanel: VISTA Company