Hva er ETL?

ETL står for Extract, Transform and Load. Det er et programmeringsverktøy som består av flere funksjoner som henter ut dataene fra spesifiserte kildesystemer for relasjonsdatabase og deretter transformerer innsamlede data til ønsket form ved å bruke forskjellige metoder. Den laster eller skriver deretter de resulterende dataene i måldatabasen.

ETL-definisjon

Det er en prosess i datavarehus som brukes til å trekke ut data fra databasen eller kildesystemene og etter å ha transformert dataene til datavarehus. Det er en kombinasjon av tre databasefunksjoner, dvs. Extract, Transform and Load.

  • Utdrag: Dette er prosessen med å lese data fra enkelt- eller flere databaser der kilden kan være homogen eller heterogen. Alle data hentet fra forskjellige kilder konverteres til samme datavarehusformat og sendes for å utføre transformasjonen.
  • Transform: Dette er prosessen med å transformere de ekstraherte dataene til det skjemaet som kreves som en utgang eller i den form som er egnet til å plassere i en annen database.
  • Last: Dette er prosessen med å skrive ønsket utdata til måldatabasen.

Forståelse av ETL

Det er mange ETL-verktøy tilgjengelig i markedet. Men det er vanskelig å velge riktig prosjekt. Noen ETL-verktøy er beskrevet nedenfor:

1. Hevo: Det er en effektiv Cloud Data Integration Platform som bringer data fra forskjellige kilder som Cloud lagring, SaaS, Databases til datavarehuset i sanntid. Den kan håndtere store data og støtter både ETL og ELT.

2. QuerySurge: Det er en testløsning som brukes til å automatisere testing av Big Data og Data Warehouse. Det forbedrer datakvaliteten og akselererer leveringssyklusene. Den støtter testing på forskjellige plattformer som Amazon, Cloudera, IBM og mange flere.

3. Oracle: Oracle data warehouse er en samling av data, og denne databasen brukes til å lagre og hente data eller informasjon. Det hjelper flere brukere med å få tilgang til de samme dataene effektivt. Den støtter virtualisering og gjør det mulig å koble til eksterne databaser.

4. Panoply: Det er et datavarehus som automatiserer datainnsamling, datatransformasjon og datalagring. Den kan kobles til ethvert verktøy som Looker, Chartio, etc.

5. MarkLogic: Det er en datalagringsløsning som bruker en rekke funksjoner for å gjøre integrering av data enklere og raskere. Den spesifiserer komplekse sikkerhetsregler for elementer i dokumentene. Det hjelper til med å importere og eksportere konfigurasjonsinformasjonen. Det tillater også datareplikering for katastrofegjenoppretting.

6. Amazon RedShift: Det er et datavarehusverktøy. Det er kostnadseffektivt, enkelt og enkelt å bruke. Det er ingen installasjonskostnader og forbedrer påliteligheten til datavarehusklyngen. Datasentrene er fullt utstyrt med klimakontroll.

7. Teradata Corporation: Det er det eneste Massively Parallel Processing kommersielt tilgjengelige datalagerverktøyet. Den kan administrere en stor datamengde enkelt og effektivt. Det er også enkelt og kostnadseffektivt som Amazon Redshift. Det fungerer fullstendig på parallell arkitektur.

Jobber med ETL

Når data øker, øker også tiden for å behandle dem. Noen ganger blir systemet ditt bare fast på en prosess, og da tenker du å forbedre ytelsen til ETL. Her er noen tips for å forbedre ETL-ytelsen din:

1. Riktig flaskehals: Kontroller antall ressurser som brukes av den tyngste prosessen, og skriv deretter tålmodig koden uansett hvor flaskehalsen er, for å forbedre effektiviteten.

2. Del store tabeller: Du må dele de store bordene i fysisk mindre bord. Dette vil forbedre tilgangstiden fordi indeksetreet vil være grunt i dette tilfellet og raske Metadata-operasjoner kan brukes på dataregistreringer.

3. Bare relevante data: Data må samles i bulk, men all data som samles inn, må ikke være nyttig. Så relevante data må skilles fra irrelevante eller fremmede data for å øke behandlingstiden og for å forbedre ETL-ytelsen.

4. Parallell prosessering: Du bør kjøre en parallell prosess i stedet for seriell når det er mulig, slik at behandlingen kan optimaliseres og effektiviteten kan økes.

5. Laster data trinnvis: Prøv å laste inn data trinnvis, dvs. bare laste inn endringene og ikke hele databasen igjen. Det kan virke vanskelig, men ikke umulig. Det øker definitivt effektiviteten.

6. Bufringsdata: Tilgang til cache-data er raskere og mer effektivt enn tilgang til data fra harddisker, så data må bufres. Bufferminnet er mindre i størrelse, så bare en liten mengde data blir lagret i det.

7. Bruk angitt logikk: Konverter den radbaserte markørsløyfen til settbaserte SQL-setninger i ETL-koden. Det vil øke behandlingshastigheten og vil øke effektiviteten.

Fordeler med ETL

  • Lett å bruke
  • Basert på GUI (grafisk brukergrensesnitt) og tilbyr visuell flyt
  • Bedre for komplekse regler og transformasjoner.
  • Innebygd feilhåndteringsfunksjonalitet
  • Avanserte rensefunksjoner
  • Spar kostnad
  • Gir høyere inntekter
  • Forbedrer ytelsen.
  • Last inn forskjellige mål på samme tid.
  • Utfører datatransformasjon etter behov.

Påkrevd ETL-ferdigheter

  • SQL
  • Problemløsningsevne
  • Skriptspråk som Python.
  • kreativitet
  • Organiseringsferdigheter
  • Vet hvordan du kan parametrere jobber
  • Grunnleggende kunnskap om ETL-verktøy og programvare.

Hvorfor trenger vi ETL?

  • Hjelper med å ta beslutninger ved å analysere data.
  • Den kan håndtere komplekse problemer som ikke kan håndteres av tradisjonelle databaser.
  • Det gir et vanlig dataregister.
  • Laster inn data fra forskjellige kilder i måldatabasen.
  • Datavarehus oppdateres automatisk i henhold til endringene i datakilden.
  • Kontroller datatransformasjon, beregninger og aggregeringsregler.
  • Sammenlign data fra kildesystemer og målsystemer.
  • Forbedrer produktiviteten.

ETL Omfang

ETL har en lys fremtid ettersom data utvides eksponentielt og dermed øker også jobbmulighetene for ETL-fagfolk regelmessig. En person kan ha en flott karriere som ETL-utvikler. Topp MNC-er som Volkswagen, IBM, Deloitte og mange flere jobber med ETL-prosjekter og krever derfor ETL-fagfolk i stor skala.

Hvordan denne teknologien vil hjelpe deg i karrierevekst?

Gjennomsnittslønnen til en ETL-utvikler er omtrent $ 127, 135 per år i USA. For tiden varierer lønnen til en ETL-utvikler fra $ 97 000 til $ 134 500.

Konklusjon

Hvis du vil jobbe med data, kan du velge ETL-utvikler eller andre profiler relatert til ETL som ditt yrke. Etterspørselen øker på grunn av økningen i data.

Så folk som er interessert i databaser og datalagringsteknikker må lære ETL.

Anbefalte artikler

Dette har vært en guide til Hva er ETL ?. Her diskuterte vi grunnleggende konsept, behov, omfang, påkrevde ferdigheter og fordeler ved ETL. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -

  1. Hva er Predictive Analytics?
  2. Fordeler med kunstig intelligens
  3. Slik fungerer JavaScript
  4. Verktøy til visualisering av data

Kategori:

Programvare utvikling