Автор статьи: Артем Михайлов

Привет, Хабр! Сегодня я бы хотел рассказать об ETL. ETL-процессы — это серия действий, которые нужны для извлечения данных из нескольких источников, их преобразования и загрузки в целевую базу данных. 

ETL — это акроним от терминов Extract, Transform, Load. Сначала происходит извлечение данных из разных источников, например, из баз данных, электронных таблиц и т.д. После того, как данные были извлечены из исходных источников, они переходят на следующий этап: их нужно преобразовать в нужный формат для дальнейшего использования. Зачастую информация, которую мы получаем на первом этапе, не всегда подходит для дальнейшей обработки, поэтому нам нужно произвести "трансформацию" данных. И в завершении — мы загружаем наши готовые данные в целевую базу данных. 

В ETL ты можешь работать с любым типом данных: числовыми, текстовыми, датами, изображениями и многими другими. Но помни, что для каждого типа данных необходимо использовать соответствующий тип данных в базе данных, чтобы сохранить целостность и согласованность. В целом процесс загрузки данных в систему зависит от технологий, используемых в проекте и от типа источника данных.

Плюсы и минусы ETL

Плюсы ETL:

1. Систематизация данных. ETL-процессы позволяют структурировать данные и привести их в более удобный для анализа вид.

2. Автоматизация. Многие процессы, которые раньше требовали ручной обработки, теперь могут быть автоматизированы при помощи ETL-систем, что снижает риски ошибок.

3. Консолидация данных. ETL-технологии позволяют собирать данные из различных источников и объединять их в одном хранилище данных. Это упрощает анализ данных и позволяет получить более точные результаты.

4. Масштабируемость. Если ты используешь ETL-систему, то можешь легко масштабировать свою базу данных и обрабатывать большие объемы данных.

Минусы ETL:

1. Сложность разработки. ETL-процессы достаточно сложны в реализации, поэтому для их разработки нужны высококвалифицированные специалисты.

2. Стоимость. ETL-инструменты обычно стоят дорого, так что использование ETL может быть недоступно для маленьких проектов с ограниченным бюджетом.

Принцип работы ETL

Этот процесс состоит из нескольких основных шагов: 

1. Шаг загрузки. На этом этапе данные попадают в ETL-систему. В ее основе лежит процесс Extract, однако, теперь рассматриваем происходящее «изнутри» системы, и для нас важно, как проходит сама загрузка, а не извлечение данных. При этом данные, которые попадают в систему, называются сырыми, они не обработаны и не проверены, качество данных может быть произвольным, их только сверяют по количеству строк. Если количество строк меньше, чем было в источнике, произошел сбой.

2. Этап валидации. На этом этапе система проводит проверку полученных данных. Это процесс валидации, при котором информация по очереди проверяется и фильтруется в соответствии с настроенными правилами. Система анализирует полноту данных, проверяет их корректность и наличие ошибок. В конце валидации выдаются отчеты обо всех найденных ошибках. Если они есть, их нужно исправить.

3. Этап мэппинга. Этот этап относится к процессу Transform и призван преобразовать полученные данные в нужный формат. После прохождения валидации данные представляются в виде таблицы, к которой добавляются нужные столбцы и строки. Мэппинг может происходить с использованием различных алгоритмов в зависимости от использованного ETL-инструмента.

4. Этап агрегации. Этот этап, также являющийся частью процесса Transform, необходим для того, чтобы преобразованные данные можно было перенести в новое хранилище без ошибок. За счет изменения связей между данными, информация агрегируется в новую таблицу. Результат агрегации – новая таблица, в которой данные представлены в требуемом формате для нового хранилища.

5. Выгрузка. Этот этап реализует процесс Load, когда преобразованные и очищенные данные выгружаются из ETL-системы и отправляются в новое хранилище. Для этого используются коннекторы и различные части интерфейса ETL-системы и хранилища.

Как выглядит реализация ETL запроса

Итак, первое, что нам нужно сделать, это определить, что именно мы хотим достигнуть с помощью ETL. Например, мы можем хотеть выгрузить данные из нашей базы данных, обработать их (например, провести очистку данных) и загрузить их обратно в базу данных.

Следующий шаг — выбор инструментов. Обычно для ETL используются специальные инструменты, такие как Apache Nifi, Talend, Apache Spark и т.д. Но в принципе можно использовать и стандартные инструменты СУБД, такие как PostgreSQL или Oracle.

Теперь мы переходим к настройке нашего ETL запроса. Первым этапом будет выбор источника данных. Может быть, это файл CSV, база данных или даже API. Далее мы создаем запрос на выборку данных, который нужно провести над исходными данными.

Затем мы обрабатываем исходные данные. Этот шаг может включать в себя фильтрацию исходных данных, трансформацию данных и проведение очистки. На этом этапе мы можем использовать мощный SQL или специализированные инструменты предобработки данных, такие как OpenRefine или DataWrangler.

Затем мы загружаем данные в целевую базу данных. Мы можем использовать обычный SQL-запрос для вставки данных в базу данных. Важно, чтобы мы предварительно создали таблицы в базе данных и удостоверились, что соответствия столбцов верны.

И наконец, мы можем выполнить последний шаг настройки нашего ETL запроса — обновление данных в нашей целевой базе данных. Тут мы можем обновлять данные, которые уже существуют в нашей таблице. Можно использовать оператор ON CONFLICT для вставки новых данных или обновления существующих записей в таблице.

Таковы в общих чертах шаги, которые нужно выполнить для реализации ETL запроса. Конечно, реализация может быть несколько сложнее для больших и более сложных данных

Основные инструменты для работы с ETL

Начнем с Apache Kafka. Он является одним из лидеров среди инструментов потоковой обработки данных. Он позволяет синхронизировать сообщения между различными источниками, а затем обрабатывать их в режиме реального времени. Kafka также обладает технологией масштабирования, что делает его идеальным выбором для крупных проектов. Он хорошо интегрируется с другими инструментами big data, такими как Apache Hadoop и Spark.

Следующим в списке является Apache Nifi. Этот инструмент около десяти лет назад был создан компанией NSA (Национальное управление США по вопросам безопасности), а теперь является проектом Apache Foundation. Nifi может легко обрабатывать большие объемы данных, а его графический интерфейс предоставляет очень удобный, интуитивно понятный интерфейс для определения преобразований данных. Он также позволяет автоматически масштабировать обработку данных и имеет множество различных источников данных, включая базы данных, файлы и даже API.

Ну и, наконец, не могу не упомянуть Apache Spark. Spark — это быстрый и мощный инструмент обработки данных, который может использоваться для решения многих задач, включая ETL. Spark поддерживает работу с данными в режиме реального времени и потоковой обработки данных, что делает его отличным выбором для большинства проектов обработки данных. Он также умеет работать с многими источниками данных и обеспечивает быстрый и масштабируемый ETL-процесс.

В заключение, необходимо отметить, что ETL-процессы могут быть довольно сложными и требуют осторожного планирования и тестирования. Но, не смотря на это, профессиональным разработчикам ETL безусловно станет незаменимыми инструментом в их повседневной деятельности. 

Важно помнить, что ETL-процессы — это не статичный блок, а скорее постоянный процесс, который требует непрерывной оптимизации и улучшения. В этом отношении, инструменты ETL будут продолжать играть ключевую роль в технологическом продвижении в области обработки данных и будут оставаться актуальными на протяжении многих лет.

В заключение рекомендую открытый урок «Навыки аналитика в IT: hard и soft skills». На этом уроке поговорим о hard и soft skills, а также разберем, почему аналитик должен разбираться как в бизнес-анализе, так и системном. Занятие будет особенно полезно начинающим аналитикам, которые хотят работать в IT сфере.

• Записаться на открытый урок