6 ابزار برتر پایتون ETL
استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL) یکی از اجزای حیاتی انبار داده است، زیرا امکان انتقال کارآمد داده بین سیستم ها را فراهم می کند. در سناریوی فعلی، پایتون محبوب ترین زبان برای ETL در نظر گرفته می شود. ابزارهای متعدد ETL مبتنی بر پایتون در بازار موجود است که می‌توان از آنها برای تعریف گردش‌های کاری انبار داده استفاده کرد. با این حال، انتخاب ابزار مناسب ETL یا نیازهای شما می تواند یک کار دلهره آور باشد. شما می توانید از طیف گسترده ای از راه حل های ETL، از جمله راه حل های نوشته شده در جاوا اسکریپت، جاوا، آپاچی هادوپ، و برو انتخاب کنید. اما پایتون پرکاربردترین زبان در فضای ETL است. این یک زبان برنامه نویسی سطح بالا و همه منظوره است که توسط بسیاری از بزرگترین برندهای جهان استفاده می شود.
در سال 2024، بیش از صد ابزار پایتون برای ETL در دسترس خواهد بود، از جمله چارچوب ها، کتابخانه ها و نرم افزارها. شش مورد از بهترین ابزارهای Python ETL در زیر فهرست شده اند، اما به خاطر داشته باشید که برای استفاده از آنها باید دانش اولیه پایتون را داشته باشید. به طور متوسط، یادگیری اصول اولیه پایتون 8 هفته زمان می برد.
چرا از پایتون برای Pipelines ETL استفاده کنیم؟
پایتون یک زبان برنامه نویسی همه کاره است که به طور گسترده برای Pipelines ETL در سال 2024 استفاده می شود. دلایل زیادی وجود دارد که چرا سازمان ها تصمیم می گیرند Pipelines ETL را با پایتون راه اندازی کنند. یکی از دلایل اصلی این است که پایتون برای برخورد با schema های پیچیده و حجم زیادی از داده‌های بزرگ مناسب است و آنها را به انتخاب بهتری برای سازمان‌های مبتنی بر داده تبدیل می‌کند. مطمئناً می‌توانید از چیزی مانند SQLAlchemy برای اجرای ETL در پایتون استفاده کنید. اما این فرآیند زمان بر و طاقت فرسا است. علاوه بر این، پایتون دارای یک جامعه بزرگ و فعال از توسعه دهندگان است که به طور مداوم در حال ایجاد و به روز رسانی ابزارها و کتابخانه های ETL هستند.
در حالی که امکان استفاده از ابزار ETL برای راه اندازی Pipelines ETL وجود دارد، پایتون گزینه های انعطاف پذیری و سفارشی سازی بیشتری را ارائه می دهد. با پایتون، می توانید یک ابزار ETL بسازید که متناسب با نیازهای خاص شما باشد. همچنین، پایتون به شما اجازه می دهد تا کارهای ساده ETL را با حداقل کدنویسی انجام دهید، که می تواند برای پروژه های در مقیاس کوچک مفید باشد.
فقط سه موقعیت وجود دارد که پایتون برای ETL معنا دارد:
- شما تجربه ای با پایتون دارید و می خواهید یک ابزار ETL را از ابتدا بسازید.
- شما الزامات ساده ETL دارید و می خواهید یک راه حل سبک وزن داشته باشید.
- شما یک نیاز منحصر به فرد دارید که فقط با کدنویسی سفارشی یک راه حل ETL با استفاده از پایتون برطرف می شود.
بسیاری از ابزارهای ETL مبتنی بر پایتون در سال 2024 در دسترس هستند و شش ابزار برتر پایتون ETL در زیر فهرست شده‌اند. این ابزارها بر اساس قابلیت استفاده، محبوبیت و تنوع انتخاب شده اند.
1- Apache Airflow برای گردش های کاری مبتنی بر پایتون
Apache Airflow یک ابزار اتوماسیون گردش کار مبتنی بر پایتون منبع باز است که برای راه اندازی و نگهداری pipelines داده قدرتمند استفاده می شود. این به خودی خود یک ابزار ETL نیست، اما pipelines ETL را با استفاده از نمودارهای غیر چرخشی جهت دار (DAG) مدیریت، ساختار و سازماندهی می کند. DAG ها برای ایجاد روابط و وابستگی ها بین وظایف استفاده می شوند، که امکان اجرای یک شاخه واحد را چندین بار و حذف شاخه ها از دنباله ها در صورت لزوم فراهم می کند.
به عنوان مثال، می توانید وظیفه A را پس از کار B اجرا کنید و وظیفه C را هر 2 دقیقه یکبار اجرا کنید. یا وظیفه A و B را هر 2 دقیقه یکبار اجرا کنید و وظیفه C را بعد از کار B اجرا کنید.
معماری معمولی Apache Airflow شامل:
– پایگاه داده فراداده > زمانبند > مجری (executor) > کاربران
پایگاه داده ابرداده گردش کار/وظایف (DAG) را ذخیره می کند، زمانبند (معمولاً به عنوان یک سرویس اجرا می شود) از تعاریف DAG برای انتخاب وظایف استفاده می کند، مجری تعیین می کند که کدام کارگر وظایف را اجرا می کند، و کارگران فرآیندهایی هستند که منطق گردش کار/وظایف را اجرا می کنند.
Apache Airflow افزودنی ارزشمندی برای جعبه ابزار شما است زیرا برای مدیریت و سازمان مفید است. همچنین دارای قلاب ها و عملگرهایی برای Google Cloud و AWS است که آن را برای محیط های انبارداری ابری مفید می کند. با این حال، شایان ذکر است که Apache Airflow یک کتابخانه نیست، بنابراین نیاز به استقرار دارد، که ممکن است برای مشاغل کوچک ETL عملی نباشد.
2- Luigi برای Pipelines پیچیده پایتون
Luigi یک ابزار منبع باز و مبتنی بر پایتون است که برای ساخت pipeline پیچیده استفاده می شود. Luigi که توسط Spotify برای خودکارسازی بارهای سنگین ساخته شده است، توسط شرکت های مبتنی بر داده مانند Stripe و Red Hat استفاده می شود.
سه مزیت اصلی برای استفاده از Luigi وجود دارد:
- مدیریت وابستگی با تجسم عالی
- بازیابی شکست از طریق استفاده از پست های بازرسی
- ادغام رابط خط فرمان
تفاوت اصلی بین Luigi و Airflow در روشی است که این ابزارهای برتر Python ETL وظایف و وابستگی ها را اجرا می کنند. در Luigi ، «وظایف» و «هدف‌ها» را خواهید یافت و وظایف، اهداف را مصرف می‌کنند. این رویکرد مبتنی بر هدف برایETL ساده مبتنی بر پایتون عالی است، اما Luigi ممکن است با وظایف بسیار پیچیده دست و پنجه نرم کند.
Luigi برای خودکارسازی فرآیندهای ساده ETL، مانند گزارش‌ها، بهترین گزینه است، زیرا می‌تواند آنها را به سرعت و با حداقل تنظیمات مدیریت کند. با این حال، ساختار دقیق pipeline مانند آن توانایی آن را برای رسیدگی به وظایف پیچیده محدود می کند. علاوه بر این، حتی فرآیندهای ساده ETL به سطح معینی از مهارت‌های کدنویسی پایتون نیاز دارند.
3- pandas برای ساختارهای داده و ابزارهای تجزیه و تحلیل
اگر مدتی است که با ابزارهای برتر پایتون ETL کار می‌کنید، ممکن است درباره pandas بدانید. pandas یک کتابخانه منبع باز پر استفاده است که ساختارهای داده و ابزارهای تجزیه و تحلیل را برای پایتون فراهم می کند. این به ویژه برای وظایف ETL مفید است، زیرا فریم های داده به سبک R را اضافه می کند که فرآیندهای ETL مانند پاکسازی و تبدیل داده ها را آسان تر می کند. با pandas ، می‌توانید به راحتی اسکریپت‌های ساده را برای بارگیری داده‌ها از منابع مختلف، پاکسازی و تبدیل داده‌ها و نوشتن داده‌ها در قالب‌های مختلف مانند پایگاه‌های داده Excel، CSV یا SQL تنظیم کنید.
با این حال، شایان ذکر است که پانداها ممکن است بهترین انتخاب برای پردازش داده در مقیاس بزرگ و عملیات درون حافظه نباشند. در حالی که می توان pandas را با استفاده از تکه های موازی مقیاس کرد، اما به سادگی استفاده از سایر ابزارهای برتر پایتون ETL مانند Apache Airflow نیست.
pandas چه زمانی معنا پیدا می کنند؟
pandas برای کارهایETL هنگام کار با مجموعه داده های کوچک تا متوسط و هنگامی که تمرکز اصلی روی پاکسازی، تبدیل و دستکاری داده ها است، ایده آل است. این به ویژه هنگام استخراج داده ها، تمیز کردن، تبدیل آنها، و نوشتن آن در اکسل، یک فایل CSV یا یک پایگاه داده SQL مفید است. با این حال، برای پردازش داده ها در مقیاس بزرگ و عملیات درون حافظه، استفاده از ابزارهای تخصصی تر توصیه می شود.
4- petl به عنوان یک راه حل ETL پایتون
به طور کلی، petl یکی از ساده ترین ابزارهای برتر پایتون ETL است. این یک ابزار متن باز Python ETL است که فرآیند ساخت جداول، استخراج داده ها از منابع مختلف و انجام وظایف مختلف ETL را ساده می کند. از نظر عملکرد مشابه pandas است، اما بدون همان سطح از قابلیت های تجزیه و تحلیل داده ها.
petl به دلیل توانایی خود در مدیریت کارآمد مجموعه داده های پیچیده، استفاده از حافظه سیستم و ارائه مقیاس پذیری قابل اعتماد شناخته شده است. با این حال، به سرعت سایر ابزارهای ETL موجود در بازار نیست. در مقایسه با ساخت ETL با استفاده از SQLAlchemy یا سایر راه حل های کدگذاری سفارشی، هنوز گزینه ای آسان برای استفاده در نظر گرفته می شود.
چه زمانی petl معنا پیدا می کند؟
petl انتخاب خوبی برای زمانی است که شما به عملکرد پایهETL بدون نیاز به تجزیه و تحلیل پیشرفته نیاز دارید و سرعت عامل مهمی نیست.
5- Bonobo به عنوان یک چارچوب سبک ETL پایتون
Bonobo یک چارچوب Python ETL سبک و با کاربری آسان است که امکان استقرار سریع pipelines داده و اجرای موازی را فراهم می کند. از طیف گسترده ای از منابع داده، از جمله CSV، JSON، XML، XLS، و SQL پشتیبانی می کند و به اصول یونیکس اتمی پایبند است. یکی از مزایای اصلی استفاده از Bonobo این است که به حداقل یادگیری یک API جدید نیاز دارد و آن را برای کسانی که دانش اولیه پایتون دارند قابل دسترسی است. می توان از آن برای ساخت نمودارها، ایجاد کتابخانه ها و خودکارسازی فرآیندهای دسته ای سادهETL استفاده کرد. با وجود سادگی، Bonobo منبع باز، مقیاس پذیر است و می تواند schema های داده نیمه پیچیده را مدیریت کند.
چه زمانی Bonobo معنا پیدا می کند؟
Bonobo برای مشاغل ساده و سبک ETL و برای کسانی که زمان یا منابع لازم برای یادگیری یک API جدید را ندارند ایده آل است.
6- Bubbles به عنوان یک چارچوب پایتون برای ETL
Bubbles یک چارچوب همه کاره پایتون است که فرآیندهای ETL را ساده می کند. برخلاف دیگر ابزارهای برتر پایتون ETL، Bubbles از ابرداده برای توصیف pipelines استفاده می‌کند و می‌تواند برای یکپارچه‌سازی داده‌های مختلف، پاکسازی داده‌ها، ممیزی داده‌ها و موارد دیگر استفاده شود.
اگرچه Bubbles به زبان Python نوشته شده است، اما Bubbles منحصراً به آن محدود نمی شود و می تواند با زبان های دیگر استفاده شود.یکی از مزایای کلیدی حباب‌ها، آگنوستیک بودن فن‌آوری آن است که به کاربران اجازه می‌دهد صرفاً روی فرآیندهای ETL تمرکز کنند بدون اینکه نگران فناوری اساسی یا دسترسی به داده باشند.
Bubbles چه زمانی معنا پیدا می کند؟
Bubbles یک انتخاب عالی برای کسانی است که به یک راه اندازی سریعETL نیاز دارند و می خواهند آزادی تمرکز صرفاً بر روی فرآیندهای ETL را بدون محدود شدن توسط فناوری اساسی داشته باشند.
برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.