Grundlagen des Data Engineering: Ein praktischer Leitfaden

Ein praktischer Leitfaden zum Aufbau einer Data-Engineering-ETL-Pipeline. Dieser Leitfaden bietet einen praktischen Ansatz zum Verständnis und zur Implementierung der Grundlagen des Data Engineering und deckt die Bereiche Speicherung, Verarbeitung, Automatisierung und Überwachung ab.

Was ist Data Engineering?

Data Engineering konzentriert sich auf die Organisation, Verarbeitung und Automatisierung von Datenworkflows, um Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse für die Analyse und Entscheidungsfindung umzuwandeln. Dieser Leitfaden behandelt:

1. Datenspeicherung: Definieren, wo und wie Daten gespeichert werden.
2. Datenverarbeitung:Techniken zur Bereinigung und Transformation von Rohdaten.
3. Workflow-Automatisierung:Implementierung einer nahtlosen und effizienten Workflow-Ausführung.
4. Systemüberwachung:Gewährleistung der Zuverlässigkeit und des reibungslosen Betriebs der gesamten Datenpipeline.

Lassen Sie uns jede Phase erkunden!

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Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung

Bevor wir beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie Folgendes haben:

1. Umgebungseinrichtung:
   • Ein Unix-basiertes System (macOS) oder ein Windows-Subsystem für Linux (WSL).
   • Python 3.11 (oder höher) installiert.
   • PostgreSQL-Datenbank installiert und lokal ausgeführt.
2. Voraussetzungen:
   • Grundlegende Befehlszeilenkenntnisse.
   • Grundlegende Python-Programmierkenntnisse.
   • Administratorrechte für die Softwareinstallation und -konfiguration.
3. Architektonischer Überblick:

Das Diagramm veranschaulicht die Interaktion zwischen den Pipeline-Komponenten. Dieses modulare Design nutzt die Stärken jedes Tools: Airflow für die Workflow-Orchestrierung, Spark für die verteilte Datenverarbeitung und PostgreSQL für die strukturierte Datenspeicherung.

1. Notwendige Tools installieren:
   • PostgreSQL:

     <code class="language-bash">brew update
     brew install postgresql</code>

   • PySpark:

     <code class="language-bash">brew install apache-spark</code>

   • Luftstrom:

     <code class="language-bash">python -m venv airflow_env
     source airflow_env/bin/activate  # macOS/Linux
     pip install "apache-airflow[postgres]==" --constraint "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-2.10.4/constraints-3.11.txt"
     airflow db migrate</code>

Sobald die Umgebung vorbereitet ist, gehen wir näher auf die einzelnen Komponenten ein.

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1. Datenspeicherung: Datenbanken und Dateisysteme

Datenspeicherung ist die Grundlage jeder Data-Engineering-Pipeline. Wir betrachten zwei Hauptkategorien:

• Datenbanken: Effizient organisierte Datenspeicherung mit Funktionen wie Suche, Replikation und Indizierung. Beispiele hierfür sind:
  • SQL-Datenbanken: Für strukturierte Daten (z. B. PostgreSQL, MySQL).
  • NoSQL-Datenbanken: Für schemalose Daten (z. B. MongoDB, Redis).
• Dateisysteme:Geeignet für unstrukturierte Daten, bietet weniger Funktionen als Datenbanken.

PostgreSQL einrichten

1. Starten Sie den PostgreSQL-Dienst:

<code class="language-bash">brew update
brew install postgresql</code>

2. Erstellen Sie eine Datenbank, verbinden Sie sich und erstellen Sie eine Tabelle:

<code class="language-bash">brew install apache-spark</code>

3. Beispieldaten einfügen:

<code class="language-bash">python -m venv airflow_env
source airflow_env/bin/activate  # macOS/Linux
pip install "apache-airflow[postgres]==" --constraint "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-2.10.4/constraints-3.11.txt"
airflow db migrate</code>

Ihre Daten sind jetzt sicher in PostgreSQL gespeichert.

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2. Datenverarbeitung: PySpark und verteiltes Computing

Datenverarbeitungs-Frameworks verwandeln Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse. Apache Spark ist mit seinen verteilten Rechenfunktionen eine beliebte Wahl.

• Verarbeitungsmodi:
  • Stapelverarbeitung: Verarbeitet Daten in Stapeln fester Größe.
  • Stream-Verarbeitung: Verarbeitet Daten in Echtzeit.
• Gemeinsame Tools:Apache Spark, Flink, Kafka, Hive.

Datenverarbeitung mit PySpark

1. Java und PySpark installieren:

<code class="language-bash">brew services start postgresql</code>

2. Daten aus einer CSV-Datei laden:

Erstellen Sie eine sales.csv Datei mit den folgenden Daten:

<code class="language-sql">CREATE DATABASE sales_data;
\c sales_data
CREATE TABLE sales (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    item_name TEXT,
    amount NUMERIC,
    sale_date DATE
);</code>

Verwenden Sie das folgende Python-Skript, um die Daten zu laden und zu verarbeiten:

<code class="language-sql">INSERT INTO sales (item_name, amount, sale_date)
VALUES ('Laptop', 1200, '2024-01-10'),
       ('Phone', 800, '2024-01-12');</code>

3. Hochwertige Verkäufe filtern:

<code class="language-bash">brew install openjdk@11 && brew install apache-spark</code>

4. Postgres-DB-Treiber einrichten: Laden Sie bei Bedarf den PostgreSQL-JDBC-Treiber herunter und aktualisieren Sie den Pfad im Skript unten.

5. Verarbeitete Daten in PostgreSQL speichern:

<code class="language-bash">brew update
brew install postgresql</code>

Die Datenverarbeitung mit Spark ist abgeschlossen.

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3. Workflow-Automatisierung: Airflow

Automatisierung optimiert das Workflow-Management durch Planung und Abhängigkeitsdefinition. Tools wie Airflow, Oozie und Luigi erleichtern dies.

Automatisierung von ETL mit Airflow

1. Luftstrom initialisieren:

<code class="language-bash">brew install apache-spark</code>

2. Erstellen Sie einen Workflow (DAG):

<code class="language-bash">python -m venv airflow_env
source airflow_env/bin/activate  # macOS/Linux
pip install "apache-airflow[postgres]==" --constraint "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-2.10.4/constraints-3.11.txt"
airflow db migrate</code>

Dieser DAG wird täglich ausgeführt, führt das PySpark-Skript aus und enthält einen Überprüfungsschritt. Bei Fehlern werden E-Mail-Benachrichtigungen gesendet.

3. Überwachen Sie den Arbeitsablauf: Platzieren Sie die DAG-Datei im dags/-Verzeichnis von Airflow, starten Sie die Airflow-Dienste neu und überwachen Sie sie über die Airflow-Benutzeroberfläche unter http://localhost:8080.

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4. Systemüberwachung

Überwachung gewährleistet die Zuverlässigkeit der Pipeline. Die Alarmierung von Airflow oder die Integration mit Tools wie Grafana und Prometheus sind wirksame Überwachungsstrategien. Verwenden Sie die Airflow-Benutzeroberfläche, um Aufgabenstatus und Protokolle zu überprüfen.

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Fazit

Sie haben gelernt, die Datenspeicherung einzurichten, Daten mit PySpark zu verarbeiten, Arbeitsabläufe mit Airflow zu automatisieren und Ihr System zu überwachen. Datentechnik ist ein entscheidender Bereich, und dieser Leitfaden bietet eine solide Grundlage für die weitere Erforschung. Denken Sie daran, die bereitgestellten Referenzen für detailliertere Informationen zu konsultieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGrundlagen des Data Engineering: Ein praktischer Leitfaden. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!