Jadual Kandungan
Apakah Kejuruteraan Data?
Menyediakan Persekitaran Pembangunan Anda
1. Penyimpanan Data: Pangkalan Data dan Sistem Fail
Menyediakan PostgreSQL
2. Pemprosesan Data: PySpark dan Pengkomputeran Teragih
Memproses Data dengan PySpark
3. Automasi Aliran Kerja: Aliran Udara
Mengautomasikan ETL dengan Aliran Udara
4. Pemantauan Sistem
Kesimpulan
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Asas Kejuruteraan Data: Panduan Hands-On

Asas Kejuruteraan Data: Panduan Hands-On

Jan 13, 2025 pm 10:33 PM

Panduan praktikal untuk membina saluran paip ETL kejuruteraan data. Panduan ini menyediakan pendekatan langsung untuk memahami dan melaksanakan asas kejuruteraan data, meliputi penyimpanan, pemprosesan, automasi dan pemantauan.

Apakah Kejuruteraan Data?

Kejuruteraan data menumpukan pada mengatur, memproses dan mengautomasikan aliran kerja data untuk mengubah data mentah kepada cerapan berharga untuk analisis dan membuat keputusan. Panduan ini merangkumi:

  1. Storan Data: Menentukan tempat dan cara data disimpan.
  2. Pemprosesan Data: Teknik untuk membersihkan dan mengubah data mentah.
  3. Automasi Aliran Kerja: Melaksanakan pelaksanaan aliran kerja yang lancar dan cekap.
  4. Pemantauan Sistem: Memastikan kebolehpercayaan dan operasi lancar keseluruhan saluran paip data.

Jom terokai setiap peringkat!


Menyediakan Persekitaran Pembangunan Anda

Sebelum kami bermula, pastikan anda mempunyai perkara berikut:

  1. Persediaan Persekitaran:
    • Sistem berasaskan Unix (macOS) atau Windows Subsystem untuk Linux (WSL).
    • Python 3.11 (atau lebih baru) dipasang.
    • Pangkalan data PostgreSQL dipasang dan dijalankan secara setempat.
  2. Prasyarat:
    • Kecekapan baris arahan asas.
    • Pengetahuan pengaturcaraan Python asas.
    • Keistimewaan pentadbiran untuk pemasangan dan konfigurasi perisian.
  3. Gambaran Keseluruhan Seni Bina: Data Engineering Foundations: A Hands-On Guide

Rajah menggambarkan interaksi antara komponen saluran paip. Reka bentuk modular ini memanfaatkan kekuatan setiap alat: Aliran udara untuk orkestrasi aliran kerja, Spark untuk pemprosesan data teragih dan PostgreSQL untuk penyimpanan data berstruktur.

  1. Memasang Alat yang Diperlukan:
    • PostgreSQL:
      brew update
      brew install postgresql
      Salin selepas log masuk
      Salin selepas log masuk
      Salin selepas log masuk
    • PySpark:
      brew install apache-spark
      Salin selepas log masuk
      Salin selepas log masuk
      Salin selepas log masuk
    • Aliran Udara:
      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
      Salin selepas log masuk
      Salin selepas log masuk
      Salin selepas log masuk

Data Engineering Foundations: A Hands-On Guide

Dengan persekitaran yang disediakan, mari kita mendalami setiap komponen.


1. Penyimpanan Data: Pangkalan Data dan Sistem Fail

Storan data ialah asas kepada mana-mana saluran paip kejuruteraan data. Kami akan mempertimbangkan dua kategori utama:

  • Pangkalan data: Storan data tersusun dengan cekap dengan ciri seperti carian, replikasi dan pengindeksan. Contohnya termasuk:
    • Pangkalan Data SQL: Untuk data berstruktur (cth., PostgreSQL, MySQL).
    • Pangkalan Data NoSQL: Untuk data tanpa skema (cth., MongoDB, Redis).
  • Sistem Fail: Sesuai untuk data tidak berstruktur, menawarkan ciri yang lebih sedikit daripada pangkalan data.

Menyediakan PostgreSQL

  1. Mulakan Perkhidmatan PostgreSQL:
brew update
brew install postgresql
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Data Engineering Foundations: A Hands-On Guide

  1. Buat Pangkalan Data, Sambung dan Buat Jadual:
brew install apache-spark
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
  1. Masukkan Data Contoh:
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
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Data Engineering Foundations: A Hands-On Guide

Data anda kini disimpan dengan selamat dalam PostgreSQL.


2. Pemprosesan Data: PySpark dan Pengkomputeran Teragih

Rangka kerja pemprosesan data mengubah data mentah menjadi cerapan yang boleh diambil tindakan. Apache Spark, dengan keupayaan pengkomputeran yang diedarkan, adalah pilihan yang popular.

  • Mod Pemprosesan:
    • Pemprosesan Kelompok: Memproses data dalam kelompok bersaiz tetap.
    • Pemprosesan Strim: Memproses data dalam masa nyata.
  • Alat Biasa: Apache Spark, Flink, Kafka, Hive.

Memproses Data dengan PySpark

  1. Pasang Java dan PySpark:
brew services start postgresql
Salin selepas log masuk
  1. Muat Data daripada Fail CSV:

Buat fail sales.csv dengan data berikut:

CREATE DATABASE sales_data;
\c sales_data
CREATE TABLE sales (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    item_name TEXT,
    amount NUMERIC,
    sale_date DATE
);
Salin selepas log masuk

Gunakan skrip Python berikut untuk memuatkan dan memproses data:

INSERT INTO sales (item_name, amount, sale_date)
VALUES ('Laptop', 1200, '2024-01-10'),
       ('Phone', 800, '2024-01-12');
Salin selepas log masuk

Data Engineering Foundations: A Hands-On Guide Data Engineering Foundations: A Hands-On Guide

  1. Tapis Jualan Bernilai Tinggi:
brew install openjdk@11 && brew install apache-spark
Salin selepas log masuk

Data Engineering Foundations: A Hands-On Guide Spark UI - High-Value Sales

  1. Sediakan pemacu DB Postgres: Muat turun pemacu PostgreSQL JDBC jika perlu dan kemas kini laluan dalam skrip di bawah.

  2. Simpan Data Diproses ke PostgreSQL:

brew update
brew install postgresql
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Data Engineering Foundations: A Hands-On Guide Data Engineering Foundations: A Hands-On Guide Data Engineering Foundations: A Hands-On Guide

Pemprosesan data dengan Spark selesai.


3. Automasi Aliran Kerja: Aliran Udara

Automasi memperkemas pengurusan aliran kerja menggunakan penjadualan dan definisi pergantungan. Alat seperti Aliran Udara, Oozie dan Luigi memudahkan perkara ini.

Mengautomasikan ETL dengan Aliran Udara

  1. Mulakan Aliran Udara:
brew install apache-spark
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Data Engineering Foundations: A Hands-On Guide Create Airflow User

  1. Buat Aliran Kerja (DAG):
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
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

DAG ini berjalan setiap hari, melaksanakan skrip PySpark dan termasuk langkah pengesahan. Makluman e-mel dihantar apabila gagal.

  1. Pantau Aliran Kerja: Letakkan fail DAG dalam direktori dags/ Aliran Udara, mulakan semula perkhidmatan Aliran Udara dan pantau melalui UI Aliran Udara di http://localhost:8080.

Data Engineering Foundations: A Hands-On Guide


4. Pemantauan Sistem

Pemantauan memastikan kebolehpercayaan saluran paip. Amaran aliran udara, atau penyepaduan dengan alatan seperti Grafana dan Prometheus, adalah strategi pemantauan yang berkesan. Gunakan UI Aliran Udara untuk menyemak status tugas dan log.

Data Engineering Foundations: A Hands-On Guide


Kesimpulan

Anda telah belajar untuk menyediakan storan data, memproses data menggunakan PySpark, mengautomasikan aliran kerja dengan Aliran Udara dan memantau sistem anda. Kejuruteraan data ialah bidang yang penting, dan panduan ini menyediakan asas yang kukuh untuk penerokaan selanjutnya. Ingat untuk merujuk rujukan yang disediakan untuk mendapatkan maklumat yang lebih mendalam.

Atas ialah kandungan terperinci Asas Kejuruteraan Data: Panduan Hands-On. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1669
14
Tutorial PHP
1273
29
Tutorial C#
1256
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

See all articles