digitális világunk napi adathalmazokat bocsát ki, olyan információkat, amelyek elengedhetetlenek a kormányok működéséhez, a vállalkozások boldogulásához, és ahhoz, hogy megkapjuk a helyes dolgot, amit megrendeltünk (beleértve a megfelelő színt is) kedvenc online piacterünkről.

nem csak hatalmas mennyiségű adat létezik, hanem számtalan folyamat is alkalmazható rá, és olyan sok dolog, ami elromolhat. Ez az oka annak, hogy az adatelemzők és az adatmérnökök az adatcsatornázáshoz fordulnak.

ez a cikk mindent megad, amit tudnia kell az adatcsatornázásról, beleértve azt is, hogy mit jelent, hogyan van összeállítva, az adatvezeték-eszközöket, miért van szükségünk rájuk, és hogyan kell megtervezni. Kezdjük azzal, hogy mi az, és miért kell törődnünk vele.

Post Graduate Program Data Engineering

az átjáró, hogy egyre Data Engineering ExpertView természetesen

kapcsolat

miért van szükségünk Adatvezetékekre?

az adatközpontú vállalkozásoknak az adatokat hatékonyan kell áthelyezniük egyik helyről a másikra, és a lehető leggyorsabban hasznosítható információvá kell alakítaniuk. Sajnos a tiszta adatáramlásnak számos akadálya van, például szűk keresztmetszetek (amelyek késleltetést eredményeznek), adatkorrupció vagy több adatforrás, amelyek ütköző vagy redundáns információkat eredményeznek.

az Adatvezetékek elvégzik a problémák megoldásához szükséges összes kézi lépést, és a folyamatot zökkenőmentes, automatizált munkafolyamattá alakítják. Bár nem minden vállalkozásnak vagy szervezetnek van szüksége adatvezetékre, a folyamat minden olyan vállalat számára a leghasznosabb, amely:

  • nagy mennyiségű adat vagy sok forrásból származó adat létrehozása, függése vagy tárolása
  • túlságosan bonyolult vagy valós idejű adatelemzéstől függ
  • a felhő használata adattárolásra
  • a silózott adatforrások fenntartása

továbbá az adatvezetékek javítják a biztonságot azáltal, hogy csak az engedélyezett csapatokra korlátozzák a hozzáférést. A lényeg az, hogy minél jobban függ egy vállalat az adatoktól, annál inkább szüksége van egy adatvezetékre, amely az egyik legkritikusabb üzleti elemző eszköz.

mi az adatfolyam?

tudjuk, milyen csővezetékek, nagy csöves rendszerek, amelyek nagy távolságokon szállítják az erőforrásokat egyik helyről a másikra. A csővezetékekről általában az olaj vagy a földgáz összefüggésében hallunk. Gyors, hatékony módszerek nagy mennyiségű anyag mozgatására egyik pontról a másikra.

az Adatvezetékek ugyanazon az elven működnek; csak folyadékokkal vagy gázokkal foglalkoznak, nem pedig információkkal. Az adatvezetékek az adatfeldolgozási lépések sorozata, amelyek közül sok speciális szoftverrel valósul meg. A folyamat meghatározza, hogyan, mit és hol gyűjtik az adatokat. A Data pipelining automatizálja az adatok kinyerését, átalakítását, érvényesítését és kombinációját, majd betölti azokat további elemzés és megjelenítés céljából. A teljes csővezeték biztosítja a sebességet az egyik végétől a másikig, kiküszöbölve a hibákat, semlegesítve a szűk keresztmetszeteket vagy a késleltetést.

mellesleg léteznek big data csővezetékek is. A Big data-t az öt V (variety, volume, velocity, veracity és value) jellemzi. A Big data csővezetékek olyan skálázható csővezetékek, amelyek egy vagy több big data “v” jellemzőinek kezelésére szolgálnak, még az adatok különböző formátumokban történő felismerésére és feldolgozására is, például struktúrában, strukturálatlanban és félig strukturált formában.

All About Data Pipeline Architecture

a data pipeline architektúrát úgy definiáljuk, mint a pontos, végrehajtható betekintéshez használt adatok rögzítésére, rendszerezésére és elküldésére tervezett teljes rendszert. Az architektúra létezik, hogy a legjobb lefektetett tervezés kezelni az összes adat események, így elemzés, jelentés, és a használat könnyebb.

az adatelemzők és a mérnökök a csővezeték architektúrát alkalmazzák, hogy lehetővé tegyék az adatok fejlesztését az üzleti intelligencia (BI) és az analitika, valamint a célzott funkciók számára. Az üzleti intelligencia és az analitika az adatokat arra használja, hogy betekintést és hatékonyságot szerezzen a valós idejű információkban és trendekben.

az adatok által támogatott funkciók olyan kulcsfontosságú témákat ölelnek fel, mint az ügyfelek utazása, a célzott ügyfélviselkedés, a robotizált folyamatautomatizálás és a felhasználói élmények.

az adatfolyam-architektúrát részekre és folyamatokra bontjuk, beleértve:

források

ez a rész az, ahol minden kezdődik, ahol az információ származik. Ez a szakasz potenciálisan különböző forrásokat foglal magában, mint például az alkalmazás API-k, a felhő, a relációs adatbázisok, a NoSQL és az Apache Hadoop.

csatlakozik

a különböző forrásokból származó adatok gyakran kombinálódnak a csővezetéken keresztül. Joins felsorolja a kritériumokat és a logikát, hogy ezek az adatok hogyan állnak össze.

kitermelés

az adatelemzők bizonyos konkrét adatokat kérhetnek nagyobb mezőkben, például egy körzetszámot a telefonszám kapcsolattartó mezőben. Néha egy vállalkozásnak több értéket kell összeállítania vagy kivonnia.

szabványosítás

tegyük fel, hogy van néhány adat mérföldben, más adatok kilométerben. A szabványosítás biztosítja, hogy minden adat ugyanazt a mértékegységet kövesse, és elfogadható méretben, betűtípusban és színben jelenjen meg.

javítás

ha vannak adatai, akkor hibái lesznek. Lehet, hogy valami olyan egyszerű, mint egy Irányítószám, amely nem létezik, vagy zavaró betűszó. A korrekciós fázis eltávolítja a sérült rekordokat is.

Loads

Miután az adatokat megtisztították, betöltődik a megfelelő elemzési rendszerbe, általában egy adattárházba, egy másik relációs adatbázisba vagy egy Hadoop keretrendszerbe.

automatizálás

az adatvezetékek folyamatosan vagy ütemezetten alkalmazzák az automatizálási folyamatot. Az automatizálási folyamat kezeli a hibák észlelését, az állapotjelentéseket és a felügyeletet.

Big Data Hadoop and Spark Developer Course (ingyenes)

Ismerje meg a Big Data alapjait a legjobb szakértőktől – ingyen jelentkezz be most

kapcsolat

Data Pipeline Tools: an Overview

az adatvezeték-eszközök és megoldások sokféle formában léteznek, de mindegyiknek ugyanaz a három követelménye:

  • adatok kinyerése több releváns adatforrásból
  • tisztítsa meg, változtassa meg és gazdagítsa az adatokat, hogy készen álljon az elemzésre
  • töltse be az adatokat egyetlen információforrásba, általában egy adattóba vagy egy adattárházba

íme a négy legnépszerűbb típusú adatvezeték-eszköz, beleértve néhány konkrét terméket:

batch

a kötegelt feldolgozási eszközök a legalkalmasabbak nagy mennyiségű adat rendszeres ütemezett időközönként történő mozgatására, de nem igényelnek valós időben. A népszerű csővezeték eszközök a következők:

  • Informatica PowerCenter
  • IBM InfoSphere DataStage

Cloud-native

ezeket az eszközöket felhőalapú adatok kezelésére optimalizálták, mint például az Amazon Web Services (AWS) vödrök. Mivel a felhő az eszközöket is tárolja, a szervezetek megtakarítják a házon belüli infrastrukturális költségeket. A felhőalapú natív adatvezetési eszközök a következők:

  • Blendo
  • Confluent

nyílt forráskódú

a klasszikus példa arra, hogy “azt kapod, amiért fizetsz”, a nyílt forráskódú eszközök saját fejlesztésű erőforrások, amelyeket a szervezet tapasztalt munkatársai építenek vagy testre szabnak. A nyílt forráskódú eszközök a következők:

  • Apache Kafka
  • Apache Airflow
  • Talend

valós idejű

ahogy a neve is sugallja, ezeket az eszközöket úgy tervezték, hogy az adatokat valós időben kezeljék. Ezek a megoldások tökéletesek olyan streaming forrásokból származó adatok feldolgozására, mint például a csatlakoztatott eszközök (például a tárgyak internete) vagy a pénzügyi piacok telemetriai adatai. A valós idejű adatvezeték eszközök a következők:

  • összefolyó
  • Hevo adatok
  • StreamSets

adatvezeték példák

Íme három konkrét adatvezeték példa, amelyeket a műszaki és nem technikai felhasználók egyaránt használnak:

B2B adatcsere csővezeték

a vállalkozások összetett strukturált vagy strukturálatlan dokumentumokat, köztük NACHA és EDI dokumentumokat, valamint SWIFT és HIPAA tranzakciókat küldhetnek és fogadhatnak más vállalkozásoktól. A vállalatok a B2B adatcsere-csővezetékeket használják olyan űrlapok cseréjére, mint a beszerzési megrendelések vagy a szállítási állapotok.

adatminőségi csővezeték

a felhasználók az adatminőségi csővezetékeket kötegelt vagy streaming módban futtathatják, a használati esetektől függően. Az adatminőségi csővezetékek olyan funkciókat tartalmaznak, mint például az összes új ügyfélnév rendszeres időközönként történő szabványosítása. Az ügyfél címének valós idejű érvényesítése a hitelkérelem jóváhagyása során az adatminőség-folyamat részének tekinthető.

MDM csővezeték

a törzsadatok kezelése (MDM) az adatok egyeztetésén és összevonásán alapul. Ez a folyamat magában foglalja a különböző forrásokból származó adatok gyűjtését és feldolgozását, a duplikált rekordok ferretálását és az eredmények egyetlen aranylemezbe történő egyesítését.

adatvezeték tervezése és szempontjai, vagy hogyan kell felépíteni egy adatvezeték

mielőtt elkezdené az adatvezeték építésének tényleges üzleti tevékenységét, először meg kell határoznia azokat a konkrét tényezőket, amelyek befolyásolják a tervezést. Kérdezd meg magadtól:

  • mi a csővezeték célja? Miért van szüksége a csővezetékre,és mit szeretne elérni? Egyszer mozgatja az adatokat, vagy megismétli?
  • milyen adatokról van szó? Mennyi adattal szeretne dolgozni? Az adatok strukturált vagy strukturálatlan, streaming vagy tárolt?
  • hogyan fogják felhasználni az adatokat? Az adatokat jelentéskészítésre, elemzésre, adattudományra, üzleti intelligenciára, automatizálásra vagy gépi tanulásra fogják használni?

miután jobban megértette a tervezési tényezőket, választhat az adatfeldolgozó csővezeték-architektúra létrehozásának három elfogadott eszköze közül.

Adatelőkészítő eszközök

a felhasználók hagyományos adatelőkészítő eszközökre, például táblázatokra támaszkodnak az adatok jobb megjelenítéséhez és kezeléséhez. Sajnos ez azt is jelenti, hogy a felhasználóknak manuálisan kell kezelniük minden új adatkészletet, vagy összetett makrókat kell létrehozniuk. Szerencsére vannak olyan vállalati adatelőkészítő eszközök, amelyek az adatelőkészítési lépéseket adatvezetékekké változtathatják.

tervezőeszközök

használhat olyan eszközöket, amelyek adatfeldolgozási csővezetékeket építenek fel a játék építőelemeinek virtuális megfelelőjével, egy könnyen használható felület segítségével.

kézi kódolás

a felhasználók adatfeldolgozó keretrendszereket és olyan nyelveket használnak, mint a Kafka, a MapReduce, az SQL és a Spark. Vagy használhat olyan szabadalmaztatott keretrendszereket, mint az AWS Glue és a Databricks Spark. Ez a megközelítés megköveteli a felhasználóktól, hogy tudják, hogyan kell programozni.

végül ki kell választania, hogy melyik adatvezeték-tervezési minta működik a legjobban az Ön igényeinek, és végre kell hajtania. Ezek a következők:

nyers Adatterhelés

ez az egyszerű kialakítás tömeges, módosítatlan adatokat helyez át egyik adatbázisból a másikba

Extract-Transform-Load

ez a kialakítás kivonja az adatokat egy adattárból, és átalakítja (pl.

Extract-Load-Transform

ez a kialakítás olyan, mint az ETL, de a lépések megváltoznak, hogy időt takarítsanak meg és elkerüljék a késleltetést. Az adatok átalakulása a céladatbázisban történik

Adatvirtualizáció

míg a legtöbb csővezeték a tárolt adatok fizikai másolatait hozza létre, a virtualizáció az adatokat nézetként továbbítja anélkül, hogy fizikailag külön másolatot tartana

adatfolyam feldolgozása

ez a folyamat az eseményadatokat folyamatos, időrendi sorrendben továbbítja. A folyamat elemzi az eseményeket, elkülönítve az egyes egyedi eseményeket egy különálló rekordba, lehetővé téve a jövőbeni felhasználás értékelését

szeretné megkezdeni karrierjét nagy Adatmérnökként? Nézze meg a Big Data Engineer tanfolyamot, és szerezzen tanúsítványt.

szeretne Adatmérnök lenni?

Simplilearn kínál posztgraduális Program Data Engineering, hogy megadja neked a szükséges készségeket, hogy legyen egy adat mérnök, hogy meg tudja csinálni az adatok pipelining. Ez a program, amelyet a Purdue Egyetemmel és az IBM-mel együttműködve tartanak, a Hadoop keretrendszer használatával történő elosztott feldolgozásra, a Spark használatával végzett nagyszabású adatfeldolgozásra, a Kafka adatvezetékeire, valamint az AWS és Azure felhőinfrastruktúra Big Data-jára összpontosít.

az Adatmérnökök évente átlagosan 102 864 USD fizetést kereshetnek a Glassdoor szerint. Az adatok olyan fontos szerepet játszanak az életünkben, és az adatmérnökök az igény szerinti szakemberek, akik mindent zökkenőmentesen működtetnek.

Vélemény, hozzászólás?

Az e-mail-címet nem tesszük közzé.

lg