Vad är ETL?
ETL står för Extract, Transform and Load. Det är ett programmeringsverktyg som består av flera funktioner som extraherar data från specificerade Relational Database-källsystem och sedan omvandlar den förvärvade informationen till önskad form genom att använda olika metoder. Den laddar eller skriver sedan de resulterande uppgifterna i måldatabasen.
ETL-definition
Det är en process i datalagring som används för att extrahera data från databasen eller källsystemen och efter att ha förvandlat data till datalager. Det är en kombination av tre databasfunktioner, dvs Extract, Transform and Load.
- Extrahera: Detta är processen för att läsa data från enstaka eller flera databaser där källan kan vara homogen eller heterogen. All data som erhållits från olika källor konverteras till samma datalagerformat och skickas för att utföra omvandlingen.
- Transform: Detta är processen för att transformera de extraherade data till den form som krävs som en utgång eller i den form som är lämplig att placera i en annan databas.
- Belastning: Detta är processen för att skriva önskad utgång till måldatabasen.
Förstå ETL
Det finns många ETL-verktyg tillgängliga på marknaden. Men det är svårt att välja lämpligt för ditt projekt. Vissa ETL-verktyg beskrivs nedan:
1. Hevo: Det är en effektiv Cloud Data Integration Platform som tar med sig data från olika källor som Cloud-lagring, SaaS, databaser till datalageret i realtid. Den kan hantera stora data och stöder både ETL och ELT.
2. QuerySurge: Det är en testlösning som används för att automatisera testningen av Big Data och Data Warehouse. Det förbättrar datakvaliteten och påskyndar leveranscyklerna. Det stöder testning på olika plattformar som Amazon, Cloudera, IBM och många fler.
3. Oracle: Oracle data warehouse är en insamling av data och denna databas används för att lagra och hämta data eller information. Det hjälper flera användare att få tillgång till samma data effektivt. Det stöder virtualisering och gör det också möjligt att ansluta till fjärrdatabaser.
4. Panoply: Det är ett datalager som automatiserar datainsamling, datatransformation och datalagring. Den kan anslutas till valfritt verktyg som Looker, Chartio, etc.
5. MarkLogic: Det är en datalagringslösning som använder en rad funktioner för att underlätta dataintegrering enklare och snabbare. Den anger komplexa säkerhetsregler för element i dokumenten. Det hjälper till att importera och exportera konfigurationsinformationen. Det tillåter också datareplikering för katastrofåterställning.
6. Amazon RedShift: Det är ett datalagerverktyg. Det är kostnadseffektivt, enkelt och enkelt att använda. Det finns ingen installationskostnad och förbättrar tillförlitligheten i datalagerhusklustret. Dess datacentra är fullt utrustade med klimatkontroll.
7. Teradata Corporation: Det är det enda Massively Parallel Processing-kommersiellt tillgängliga datalagringsverktyget. Den kan hantera en stor mängd data enkelt och effektivt. Det är också enkelt och kostnadseffektivt som Amazon Redshift. Det fungerar helt på parallellarkitektur.
Arbetar med ETL
När data ökar ökar också tiden för att bearbeta dem. Ibland fastnar ditt system bara på en process och då tror du att förbättra ETL: s prestanda. Här är några tips för att förbättra din ETL-prestanda:
1. Rätt flaskhalsar: Kontrollera antalet resurser som används i den tyngsta processen och skriv sedan tålmodigt koden var flaskhalsen är, för att förbättra effektiviteten.
2. Dela upp stora bord: Du måste dela in dina stora bord i fysiskt mindre bord. Detta kommer att förbättra åtkomsttiden eftersom indexträdet skulle vara grunt i detta fall och snabba metadatafunktioner kan användas i dataposter.
3. Endast relevant information: Uppgifter måste samlas in i bulk men all insamlad information får inte vara användbar. Så relevant data måste separeras från irrelevanta eller främmande data för att öka behandlingstiden och för att förbättra ETL-prestanda.
4. Parallell bearbetning: Du bör köra en parallell process istället för seriell när det är möjligt så att behandlingen kan optimeras och effektiviteten kan ökas.
5. Ladda data stegvis: Försök ladda data stegvis, dvs. ladda bara ändringarna och inte hela databasen igen. Det kan verka svårt men inte omöjligt. Det ökar definitivt effektiviteten.
6. Cachardata: Att få åtkomst till cachedata är snabbare och effektivare än åtkomst till data från hårddiskar så att data måste cache. Cacheminnet är mindre i storlek så att bara en liten mängd data lagras i det.
7. Använd uppsättningslogik: Konvertera den radbaserade markörslingan till setbaserade SQL-satser i din ETL-kod. Det kommer att öka behandlingshastigheten och skulle förbättra effektiviteten.
Fördelar med ETL
- Lätt att använda
- Baserat på GUI (grafiskt användargränssnitt) och erbjuder visuellt flöde
- Bättre för komplexa regler och omvandlingar.
- Inbyggd funktionshanteringsfunktion
- Avancerade rengöringsfunktioner
- Spara kostnad
- Genererar högre intäkter
- Förbättrar prestanda.
- Ladda olika mål samtidigt.
- Utför datatransformation enligt behov.
Obligatoriska ETL-färdigheter
- SQL
- Problemlösningsförmåga
- Skriptspråk som Python.
- Kreativitet
- Organisera färdigheter
- Vet hur du parametrerar jobb
- Grundläggande kunskaper om ETL-verktyg och programvara.
Varför behöver vi ETL?
- Hjälper till att fatta beslut genom att analysera data.
- Den kan hantera komplexa problem som inte kan hanteras av traditionella databaser.
- Det tillhandahåller ett gemensamt dataförråd.
- Laddar data från olika källor i måldatabasen.
- Datavaruhuset uppdateras automatiskt enligt förändringarna i datakällan.
- Verifiera datatransformation, beräkningar och aggregeringsregler.
- Jämför käll- och målsystemdata.
- Förbättrar produktiviteten.
ETL-omfattning
ETL har en ljus framtid eftersom data expanderar exponentiellt och därför ökas också jobbmöjligheterna för ETL-proffs regelbundet. En person kan ha en bra karriär som ETL-utvecklare. Topp MNC: s som Volkswagen, IBM, Deloitte och många fler arbetar med ETL-projekt och kräver därför ETL-proffs i stor skala.
Hur denna teknik hjälper dig i karriärtillväxt?
Den genomsnittliga lönen för en ETL-utvecklare är cirka $ 127, 135 per år i USA. För närvarande varierar lönen för en ETL-utvecklare från $ 97 000 till $ 134 500.
Slutsats
Om du vill arbeta med data kan du välja ETL-utvecklare eller andra profiler relaterade till ETL som ditt yrke. Dess efterfrågan ökar på grund av ökningen av data.
Så människor som är intresserade av databaser och datalagringstekniker måste lära sig ETL.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till Vad är ETL ?. Här diskuterade vi grundläggande koncept, behov, omfattning, erforderliga färdigheter och fördelar med ETL. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Vad är Predictive Analytics?
- Fördelar med artificiell intelligens
- Hur JavaScript fungerar
- Verktyg för datavisualisering