Содержание
Вместо того, чтобы получить суммы, мы просто склеили значения. Чтобы такого не происходило, будем преобразовывать формат данных в целочисленные. Выясним, какая страна смогла набрать наибольшее https://deveducation.com/ число медалей, отсортировав сразу таблицу по новому столбцу по убыванию, с помощью функцииsort. Также используем символ\, чтобы разбить команду на несколько строк для улучшения читаемости.
EasyMorph не дотягивает по функциональности, а все инструменты, оказавшиеся в центре нашей диаграммы, прекрасно работают, но не являются универсальными. Фактически, я называл бы достаточно сбалансированными решениями Loginom и Pentaho, но тут возникает ещё один важный момент, о котором обязательно нужно поговорить. Наконец, естественное желание — получить недорогой (а лучше — полностью бесплатный) инструмент, причем не только на время “пробного периода”, а насовсем, чтобы пользоваться им без ограничений. Визуализация результатов анализа — это очень важно, но роль загрузки данных нельзя недооценивать. За последние 5 лет, которые я занимаюсь BI (как с технической, так и с бизнесовой стороны), я провел более 500 интервью с клиентами, на которых мы обсуждали задачи и потребности конкретных компаний.
Файл С Расширением Etl
Кстати, продвинутая аналитика и Data Science тоже строятся на экосистеме Python. И если что-то было предварительно создано на Python, результаты можно легко передать разработчику уже для внедрения в продуктив. Другими словами, проведенная в ViXtract работа на Python может быть дальше использована в AirFlow для развития в Enterprise-системе. Возможно, разработчику etl это нужно будет переписать код в соответствии со стандартами продуктива, но затраты на коммуникации уменьшаются на порядок. В состав ViXtract входит предустановленная СУБД PostgreSQL, её удобно использовать как промежуточное хранилище данных, из которого их уже забирает BI-система. Похожие подходы могут быть использованы и с любой другой СУБД.
- Через несколько секунд созданный файл появится в панели файлов слева, и вы сможете просмотреть или скачать его.
- Выгрузка данных занимает определённое время, которое называется окном выгрузки.
- И в большинстве из них мои собеседники подчеркивали, что визуализация — это очень нужная и полезная вещь, но самые большие проблемы и трудозатраты возникают при загрузке и очистке данных.
- Я считаю, что это очень хорошие системы для своих задач, и если вы сторонник визуальной ETL — на них можно остановиться.
Мы начали выстраивать цепочку преобразования таблицы, это удобно, так как можно просмотреть результат работы на каждом этапе. Иногда, наоборот, удобнее объединить цепочку сразу в одной команде. Например, совместим изменение заголовка с сортировкой по количеству золотых медалей. В ViXtract имеется сразу несколько ядер (aka настроенных окружений).
Продукты Etl
Кроме этого в дистрибутиве есть уроки и туториалы, в том числе, готовые примеры интеграций, с которых можно начать работу. В планах — добавить в пакет обучающие видеоролики, и я надеюсь, что вы тоже захотите подключиться к этому проекту, ведь ViXtract — это полностью открытый продукт, выпущенный под open-source лицензией. В ходе нашего Beta-тестирования ViXtract аналитики начали сами решать задачи по загрузке данных из разных источников и их очистке. Раньше эти люди предпочитали написать задачу и отдать её разработчикам — мол, пусть готово будет через неделю, но зато без проблем.
Сразу можем добавить расчёт продолжительности функциейaddfield. PETLподдерживает множество источников данных, мы рассмотрим несколько типовых примеров. Эти же примеры доступны в виде готовых тетрадок на GitHub или в установленном ViXtract, там их можно попробовать. Но, увы, ни одна из этих систем не удовлетворяет перечисленным 5 критериям. Oracle и Informatica оказываются слишком дорогими и сложными.
JupyterHub помогает, когда ты разбираешься с кодом, пробуешь что-то новое, экспериментируешь. Я считаю, что это очень хорошие системы для своих задач, и если вы сторонник визуальной ETL — на них можно остановиться. Начальным этапом процесса ETL является процедура извлечения записи из источников данных и подготовка их к процессу преобразования.
Смотреть Что Такое “etl” В Других Словарях:
Например, одно из них можно использовать для разработки, а другое — для продуктива. Таким образом, вы можете установить много различных библиотек в одном окружении, а для продуктива оставить только проверенные. Окружения можно легко добавлять и изменять, а если вам интересно узнать о самом процессе работы с данными через ViXTract, вы всегда можете задать вопрос в Telegram сообществе ViXtract. По сути, это среда разработки, которая позволяет работать с кодом в интерактивном режиме. Она очень удобна для тех, кто не является профессиональным разработчиком, не накопил готовых навыков программирования на уровне спинномозговых рефлексов.
Конечно, визуальный ETL имеет свои преимущества — это наглядность и простота, но только на первом этапе. Как только возникает потребность сделать что-то сложное, картинки становятся слишком запутанными, и мы все равно начинаем писать код. А поскольку в визуальных ETL нет отладчиков и других полезных примочек для кодинга, делать это приходится в откровенно неудобных условиях.
Кроме этого существуют ETL-инструменты, встроенные или связанные с конкретными BI-системами. В их число входят, например, Tableau Prep или Power Query, который используется совместно с Power BI. В числе бесплатных и демократичных решений — Pentaho Data Integration, бывший Kettle, и Loginom.
А сейчас они могут сами сделать все необходимое за полчаса. И мне хотелось бы, чтобы вы тоже оценили ViXtract, оставили свое мнение о нём, а может быть — подключились к разработке этого инструмента. Так что если вам тоже интересна эта тема, подписывайтесь на наш блог и подключайтесь к обсуждению.
Видим, что в полученном JSON сама таблица с данными лежит в разделеdataset. Кроме того, дополнительно рассчитаем новый показатель — результативность страны, определив её как среднее число медалей за игру. Для распределения загружаемых данных на потоке используются средства данных. Они фиксируют состояние данных в некоторые моменты времени и определяют, какие данные были изменены или дополнены.
Расширение Файла Etl
Если копнуть глубже, то все эти (и другие) ETL-инструменты можно разбить на два больших класса — визуальные и скриптовые. Визуальный ETL позволяет делать схемы из готовых блоков, а скриптовый позволяет задавать параметры на специальном языке программирования, уже оптимизированном для обработки данных. Библиотека PETL была разработана на Python специально для обработки данных. Она берёт на себя огромное количество рутинных задач, например, разбор CSV файлов различных форматов или создание схемы в БД при выгрузке данных.
Файлы
Инструмент должен быть универсальным и работать с разными BI системами. Другие типы файлов могут также использовать расширение файла .etl. Кроме трех основных, сборка включает в себя вспомогательные технические компоненты, такие как PostgreSQL для хранения обработанных данных и Nginx для организации веб-доступа.
И в большинстве из них мои собеседники подчеркивали, что визуализация — это очень нужная и полезная вещь, но самые большие проблемы и трудозатраты возникают при загрузке и очистке данных. Чтобы открыть этот файл, Windows необходимо знать, какую программу вы хотите использовать для его открытия… Для более точного определения формата и программ для открытия файла используйте функцию определения формата файла по расширению и по данным (заголовку) файла. После извлечения данные помещаются в так называемую «промежуточную область», где для каждого источника данных создаётся своя таблица или отдельный файл, или и то и другое. Извлечение данных средствами той системы, в которой они хранятся.
Реальний Цикл Etl
Если вы не знаете как настроить сопоставления файлов .etl, проверьте FAQ. Поток обновления (дополнения) — в хранилище данных передается информация, которая существовала ранее, но была изменена или дополнена. Перемещение данных от источника к получателю называют потоком данных. Требования к организации потока данных описываются аналитиком. ETL следует рассматривать не только как процесс переноса данных из одного приложения в другое, но и как инструмент подготовки данных к анализу. Уберём часть столбцов, все, содержащие’Adj’, переведём все значения в числа (где это возможно), вычислим разницу курса на определённую дату.
При разработке процедуры извлечения данных в первую очередь необходимо определить частоту выгрузки данных из OLTP-систем или отдельных источников. Выгрузка данных занимает определённое время, которое называется окном выгрузки. Объединим обе таблицы и выберем данные только по бульдозерам, сразу уберём строки с состоянием «Отсутствие данных».
Через несколько секунд созданный файл появится в панели файлов слева, и вы сможете просмотреть или скачать его. В этом примере мы используемList comprehension, инструмент Python, который позволяет делать довольно сложные преобразования в наглядном функциональном стиле и без циклов. Теперь обработанный файл можно скачать или загрузить в BI-систему. Теперь мы можем посчитать общее количество медалей и сохранить его в новом столбце, используя функциюaddfield. Выбор между визуальным и скриптовым ETL — это настоящий холивар, достойный противостояния «Android vs iOS». Лично я отношусь к той категории, которая считает, что за скриптовыми ETL — будущее.
В интерфейсе Jupyter можно сформулировать задачу на преобразование данных. Для этого мы просто создаем тетрадку (набор коротких блоков кода, которые можно запускать интерактивно) и загружаем при необходимости исходные файлы данных. В категории наиболее сложных и дорогих систем доминируют Oracle и Informatica. Это открытый продукт, не требующий оплаты, но зато кривая входа для него оказывается довольно крутой.
Чтобы всем этим было проще пользоваться, мы объединили три инструмента в ViXtract. В поиске ответа на этот вопрос для себя самих и для наших клиентов. Мы отметили на диаграмме наиболее известные решения, подходящие для этой задачи. Они расположены от бесплатных к дорогим, от простых до корпоративных систем Enterprise-класса.
