Asas Kejuruteraan Data: Panduan Hands-On
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:
- Storan Data: Menentukan tempat dan cara data disimpan.
- Pemprosesan Data: Teknik untuk membersihkan dan mengubah data mentah.
- Automasi Aliran Kerja: Melaksanakan pelaksanaan aliran kerja yang lancar dan cekap.
- 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:
-
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.
-
Prasyarat:
- Kecekapan baris arahan asas.
- Pengetahuan pengaturcaraan Python asas.
- Keistimewaan pentadbiran untuk pemasangan dan konfigurasi perisian.
-
Gambaran Keseluruhan Seni Bina:
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.
-
Memasang Alat yang Diperlukan:
- PostgreSQL:
brew update brew install postgresql
Salin selepas log masukSalin selepas log masukSalin selepas log masuk - PySpark:
brew install apache-spark
Salin selepas log masukSalin selepas log masukSalin 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 masukSalin selepas log masukSalin selepas log masuk
- PostgreSQL:
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
- Mulakan Perkhidmatan PostgreSQL:
brew update brew install postgresql
- Buat Pangkalan Data, Sambung dan Buat Jadual:
brew install apache-spark
- 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
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
- Pasang Java dan PySpark:
brew services start postgresql
- 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 );
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');
- Tapis Jualan Bernilai Tinggi:
brew install openjdk@11 && brew install apache-spark
-
Sediakan pemacu DB Postgres: Muat turun pemacu PostgreSQL JDBC jika perlu dan kemas kini laluan dalam skrip di bawah.
-
Simpan Data Diproses ke PostgreSQL:
brew update brew install postgresql
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
- Mulakan Aliran Udara:
brew install apache-spark
- 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
DAG ini berjalan setiap hari, melaksanakan skrip PySpark dan termasuk langkah pengesahan. Makluman e-mel dihantar apabila gagal.
-
Pantau Aliran Kerja: Letakkan fail DAG dalam direktori
dags/
Aliran Udara, mulakan semula perkhidmatan Aliran Udara dan pantau melalui UI Aliran Udara dihttp://localhost:8080
.
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.
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!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

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

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Fastapi ...

Menggunakan Python di Terminal Linux ...

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Mengenai Pythonasyncio ...

Memahami Strategi Anti-Crawling of Investing.com Ramai orang sering cuba merangkak data berita dari Investing.com (https://cn.investing.com/news/latest-news) ...

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Perbincangan mengenai sebab -sebab mengapa fail saluran paip tidak dapat ditulis apabila menggunakan crawler scapy apabila belajar dan menggunakan crawler scapy untuk penyimpanan data yang berterusan, anda mungkin menghadapi fail saluran paip ...
