Python 在数据工程中是如何使用的？

Python的易用性、可读性和广泛的库支持使其成为数据工程应用的热门选择。本文将全面分析Python在数据工程中的多种应用。

数据提取、转换和加载 (ETL)

数据工程的基本步骤是数据提取、转换和加载 (ETL)，包括从多个源获取数据、对其进行适当格式化以及将其传输到合适的系统，通常是数据库或数据仓库。该系统是建立集中式数据存储库的关键。应用程序可用于报告、分析和决策。

下面将详细检查ETL过程中涉及的每个阶段

提取

ETL过程的初始阶段是提取，它涉及从多个分散的源获取数据。

这些资源可能包括

• 数据库：NoSQL (MongoDB) 和关系型 (MySQL, PostgreSQL 等) 数据库。
• Web服务和API，称为API，它们使用户可以访问在线应用程序中的数据。
• 文件：CSV、JSON、XML和日志文件是结构化和非结构化文件的示例。
• 网络抓取：使用BeautifulSoup和Scrapy等程序，从网站提取数据。

提取阶段的目的是收集原始数据，并确保在不改变其原始状态的情况下可以访问它以进行进一步处理。

转换

转换原始数据的过程包括清理、过滤和组织信息，使其成为可用于分析的结构或格式。

重要的转换任务包括以下内容

• 消除重复、管理缺失值以及修复差异都属于数据清理的范畴。
• 数据集成是将来自多个源和格式的数据集成到一个单一、连贯的数据集中。
• 数据聚合是编译信息的进程，以创建总计、平均值或其他统计指标。
• 数据丰富是将新信息添加到数据集的过程，例如为地址添加位置信息。

在此阶段，NumPy常用于数值运算，pandas常用于数据处理。转换确保数据可靠、一致且准备好进行检查。

加载

ETL过程的最后阶段是加载，包括将转换后的数据放入目标系统。

此框架可以是

• 数据库：现代NoSQL数据库或传统关系型数据库。
• 数据仓库是大型数据分析系统，如Google BigQuery、Amazon Redshift或Snowflake。
• 数据湖：存储在AWS S3或Hadoop HDFS等存储库中的大量未处理的原始数据，以其原始格式保存。

在加载过程中，数据会被添加到目标系统中、更新或插入。它确保了有效的数据存储以及对数据的便捷访问，以便进行分析和查询。

在数据工程中的重要性

数据工程严重依赖ETL操作，因为它们

• 实现数据集中化：将来自多个源的信息合并到一个统一的存储库中。
• 提高数据质量：确保信息准确、可靠且整洁。
• 为了简化数据分析，以一种易于分析、报告和用于机器学习的方式准备数据。
• 促进决策：为企业智能和基于数据的数据决策提供坚实的基础。

通过自动化和优化ETL过程，数据工程师可以确保数据始终如一且正确地更新，并通过自动化和优化ETL过程支持实时分析和业务流程。

自动化和调度

在数据工程中，自动化和调度对于确保数据管道的无缝、可靠和高效运行至关重要。它们通过处理重复性流程、管理依赖关系和优化资源来确保数据及时和一致。

数据工程中的自动化

自动化是指通过使用工具和脚本在无需人工干预的情况下执行数据工程活动。重要组成部分包括

• 数据提取：使用文件、数据库和API，脚本可以自动从各种源提取数据。为了确保数据是最新的，这些脚本可能会定期运行或响应触发器。
• 数据转换：数据转换是指通过自动化过程清理、合并和更改数据。对于这类计算，经常使用numpy和pandas等库。自动化脚本确保转换一致执行，从而降低了出错的风险。
• 数据加载是指将转换后的数据传输到目标数据库、数据仓库或其他存储系统的过程的自动化。通过这样做，数据可以快速用于报告和分析。

数据工程中的调度

调度通过在特定时间或事件运行工作流来确保数据管道按时准确地运行。重要工具包括

• Apache Airflow是一个用于协调复杂操作的开源解决方案。用户定义有向无环图 (DAG) 来定义任务依赖关系。Airflow提供了日志记录和重试机制等功能，并调度、执行和监控这些过程。

示例

• Luigi：Spotify开发的Luigi，旨在帮助管理依赖关系和创建复杂管道。它有助于使流程更具视觉吸引力，并确保活动按正确的顺序完成。
• Prefect：一个现代化的编排解决方案，提供一个简单的API来定义依赖关系和任务。Prefect环境适应性强，因为它支持开源和基于云的选项。

好处

• 可靠性：调度和自动化最大限度地减少人为错误，并确保工作的一致性完成。
• 效率：通过在非高峰时段运行工作流，可以优化资源使用。
• 可扩展性：自动化系统可以处理更大的数据集和更复杂的操作，而无需相应地增加人力。
• 监控和警报：Airflow等程序提供监控和警报功能，有助于及时发现和修复问题。

通过利用自动化和调度，数据工程师可以确保数据管道可靠、可扩展且高效。这有助于企业实现数据驱动决策的更广泛目标。

数据集成

数据集成是数据工程中的一个关键步骤。它涉及将来自多个源的数据合并，以创建单一、连贯的视图。集成后，数据可用于报告、分析和决策。有效的数据集成确保了整个公司的数据一致性、正确性和可访问性。

数据集成的主要组成部分

数据源识别

• 查找数据源（可能包括数据库、API、云存储、平面文件（如CSV或JSON）、网络抓取等）是数据集成过程的第一步。
• AWS S3存储桶、网页、RESTful API和SQL数据库是其中的一些示例。

数据提取

• 从这些不同源提取数据是下一步。Python模块如BeautifulSoup或Scrapy常用于网络抓取，SQLAlchemy或psycopg2用于数据库，requests用于API。

示例

数据转换

• 一旦提取了数据，通常需要对其进行清理和修改，以确保一致性和兼容性。这可能包括合并来自多个源的数据、处理缺失值和标准化数据格式。
• 对于数据转换任务，通常使用pandas和numpy等库。

示例

数据加载

• 接下来，转换后的数据被加载到中央存储库中，例如数据库、数据湖或数据仓库。这使得集成后的数据可用于查询和分析。

示例

提取、转换、加载，或ETL

• 使用广泛使用的ETL过程，数据从源系统检索，转换为暂存区域，然后加载到目标系统中。
• Apache Airflow、Luigi或Prefect等工作流编排解决方案常用于自动化ETL过程。

ETL（提取、加载、转换）

• 数据提取并加载到目标系统是ELT过程的开始。转换在目标系统内部执行，通常利用现代数据仓库（如Google BigQuery和Snowflake）的计算能力。
• ELT利用了现代数据平台的强大计算能力，可以处理大量数据。

数据虚拟化

• 数据虚拟化是指创建一个虚拟层，提供来自多个源的统一数据视图，而无需实际移动数据。这种方法支持实时查询和数据集成。
• 为此，使用了Red Hat JBoss Data Virtualization和Denodo等程序。

数据集成的好处

• 来自多个源的集成数据提供了全面的视图，有助于进行更深入的分析和改进决策。
• 确保跨多个系统的数据准确性和一致性，最大限度地减少不一致和错误。
• 效率：通过消除人工劳动，自动化数据集成流程可以节省时间和金钱。
• 可扩展性：使用现代数据集成工具和方法，随着数据量的增加，扩展操作更容易，这些工具和方法可以处理大量数据。

数据集成在数据工程中至关重要，它将不同的数据集整合在一起，促进了全面的数据分析，并有助于战略性业务决策。数据工程师使用各种方法和工具来确保集成数据准确、一致且易于使用。

数据质量和验证

通过数据质量和验证来确保数据准确、可靠且适用于分析和决策，这些是数据工程的关键组成部分。数据工程师需要建立强大的数据验证和质量管理系统，因为数据质量差可能会导致错误的见解和业务决策。

数据质量

数据质量是指数据在精确性、一致性、及时性、完整性和可靠性等方面的状态。

关键组成部分包括

• 准确性是真实世界事物正确表示的关键方面。
• 完整性：必须存在所有必需的信息，没有缺失值。
• 数据在数据源之间以及在数据源内部都应一致。
• 及时性：信息需要是最新的，并且随时可用。
• 唯一性：每个记录都应该是唯一的。

数据验证

为了验证数据的质量，数据验证涉及将其与预定的指南和限制进行比较。

有几种工具和框架可用于自动化此过程

• 模式验证是指确保数据遵循预定义的模式（例如，必需字段和正确的数据类型）的过程。Python的SQL模式定义和pandas等程序在一定程度上强制执行这些指南。
• 范围和约束检查：这些检查可确保分类数据具有有效值，并且数值数据在可接受的范围内。为此，可以使用自定义脚本或Voluptuous和Cerberus等验证库。
• 开源包Great Expectations提供了一个创建、执行和记录数据期望的框架。它使数据工程师能够自动验证他们为数据创建的期望（规则）。
• 使用pytest等测试框架为数据管道编写单元测试有助于确保计算和转换产生预期的结果。

优点

• 错误减少：通过在数据管道早期进行错误检测和更正，可以实现自动化验证。
• 可靠性：可靠的数据有助于做出明智的决策，并增强对数据见解的信心。
• 效率：减少人工数据清理的需求，自动数据质量检查可以节省时间。

通过将数据质量和验证集成到流程中，数据工程师可以确保数据的准确性和可靠性，这对于机器学习和下游分析至关重要。

大数据处理

大数据处理，包括管理、处理和分析由典型数据处理技术无法有效管理的庞大数据集，是数据工程的一个基本组成部分。洞察提取、数据驱动的决策以及支持高级分析和机器学习活动都依赖于此。

关键技术和工具

Apache Spark

• PySpark是Apache Spark的Python API，它允许使用Python利用Spark强大的分布式计算能力。数据工程师可以使用分布式集群执行大规模数据处理操作，包括数据转换、聚合和清理。
• 使用DataFrames和RDDs Spark的弹性分布式数据集 (RDDs) 和DataFrames提供了容错、内存计算和并行处理的有效抽象。

Dask

• Dask是一个用于并行计算的Python模块。数据处理活动可以在单台计算机或跨群集并行执行。通过处理大于内存的数据集，它扩展了pandas和numpy等库的可能性。
• DataFrames和Arrays：DaskDataFrames和Dask Arrays简化了可扩展的数据管理和处理。

Hadoop

• 使用Hadoop分布式文件系统 (HDFS)，可以将大型数据集存储在多个节点上，从而实现高性能数据访问。
• MapReduce：使用群集上的分布式算法，Hadoop的MapReduce范式可以更轻松地处理海量数据集。

大数据处理的好处

• 可扩展性：允许将作业分成多个节点，从而能够有效地处理PB级别的数据。
• 速度：内存处理（如Spark）在数据处理活动中比基于磁盘的处理速度快得多。
• 容错性：分布式系统被设计成可以优雅地处理节点故障，确保处理的连续性和数据的完整性。
• 灵活性：它可以处理各种数据类型和源，这使其适用于各种数据工程任务。

应用

• 使用ETL管道对海量数据集进行提取、转换和加载。
• 实时数据处理涉及管理流式数据，以便进行及时的决策和洞察。
• 数据分析和机器学习是指处理和准备海量数据集以进行高级分析和机器学习模型。

大数据处理使得海量数据管理和价值提取成为可能，为当今数据驱动型企业奠定了所需的基础设施。

数据库管理

数据库管理是数据工程的一个关键组成部分，包括设计、实现和维护数据库，以确保有效的数据处理、检索和存储。

数据工程中使用数据库管理的方式如下

• 数据库设计和建模：数据工程师创建数据库模式以有效地组织数据。这包括构建表、指定关系和强制执行约束以维护数据完整性。ER图等工具可用于规划和可视化数据库结构。
• 数据存储和检索：关键在于高效地存储和检索数据。数据工程师使用结构化查询语言 (SQL) 来查询PostgreSQL、MySQL和SQL Server等关系型数据库。他们还利用MongoDB、Cassandra和Redis等NoSQL数据库的灵活性和可扩展性来管理非结构化和半结构化数据。
• ETL过程：在数据工程中，提取、转换和加载 (ETL) 过程至关重要。数据从多个源提取，适当格式化，然后加载到目标数据库中。SQLAlchemy和Apache NiFi等程序可以自动化和简化ETL操作。
• 性能增强：数据库性能对于高效处理数据至关重要。数据工程师使用缓存技术、分区和索引来最大限度地提高查询速度。他们还使用pgAdmin for PostgreSQL或AWS CloudWatch for cloud databases等工具来监控数据库性能。
• 数据安全性和完整性：确保数据安全性和完整性至关重要。为了保证数据一致性，数据工程师使用事务、触发器和约束。安全措施包括用户授权、身份验证和加密，以保护敏感数据。

数据工程中的数据库管理是为了设计、实现和优化数据库，以确保可扩展、安全且高效的数据处理和存储，从而使企业能够做出基于数据的决策。

云服务和无服务器计算

当今的数据工程需要使用云服务和无服务器计算，它们提供了可扩展、经济高效且有效的方法来管理数据资产。此处将概述其应用。

云服务

云服务为数据工程提供工具和方法，例如

存储解决方案

• Google Cloud Storage、Amazon S3和Azure Blob Storage提供可扩展的存储，用于存储原始和处理后的数据。
• Google BigQuery、Amazon Redshift和Azure Synapse Analytics等数据仓库可以快速查询和分析大数据。

数据库服务

• Azure SQL Database、Google Cloud SQL和Amazon RDS等托管数据库简化了数据库管理。
• Google Firestore和Amazon DynamoDB等NoSQL数据库支持高可扩展性和灵活的数据模型。

信息处理

• Amazon EMR、Google Dataproc和Azure HDInsight通过使用Apache Hadoop和Spark等框架，简化了大数据处理。
• Amazon Kinesis、Google Dataflow和Azure Stream Analytics等流处理服务处理实时数据流，以便进行及时的分析和洞察。

无服务器计算

无服务器计算使得代码可以在不维护服务器的情况下执行，同时还提供自动扩展和降低运营开销。

功能即服务 (FaaS)

• 使用AWS Lambda、Google Cloud Functions和Azure Functions，程序员可以响应各种事件（如文件上传和数据库修改）来执行代码。这对于ETL作业、数据验证和转换非常理想。
• 例如，S3中新数据的出现可能触发一个AWS Lambda函数来处理和加载数据到数据库。

无服务器数据处理

• AWS Glue，一个无服务器ETL解决方案，可以自动化数据转换、分类和发现。
• Google Cloud Dataflow提供了一个完全托管的流和批处理服务，用于实时数据分析。

好处

• 可扩展性：能够根据负载自动扩展或缩减，确保有效的资源利用。
• 按需付费定价方法提高了成本效益，因为它们不需要部署或维护基础设施。
• 灵活性：不同云服务之间的集成易于实现，可实现模块化数据管道架构。

总之，无服务器计算和云服务正在通过提供灵活、可扩展且经济高效的处理和管理大量数据的方法，彻底改变数据工程。

机器学习集成

机器学习 (ML) 模型通过机器学习集成到数据工程中，并包含在数据管道中，以改进数据处理和分析。数据工程师清理和预处理数据以训练机器学习模型。此过程使用pandas和numpy等库进行特征工程、标准化和管理缺失信息。

一旦数据准备就绪，它就会被输入到使用PyTorch、TensorFlow或scikit-learn框架构建的机器学习模型中。预测分析、异常检测和推荐系统只是这些模型的一些应用。数据工程师通常在管道中自动化这些模型的训练和评估。

训练完成后，模型将被部署到生产环境。数据工程师使用Flask或FastAPI等框架构建API，以提供模型预测，并使用MLflow等工具进行模型维护和管理。为了确保模型随着时间的推移保持准确性，他们还自动化了重新训练过程并监控模型性能。

通过这种连接，企业可以利用其数据工作流中的预测性见解，从而促进更好的决策并简化运营流程。

API和微服务

微服务和API在数据工程中至关重要，因为它们有助于在不同系统之间处理、集成和通信数据。

API

应用程序编程接口 (API) 为数据工程师提供了对来自多个源的数据的编程访问和操作。

例如

• 数据提取：您可以通过API从数据库、在线服务和第三方应用程序中提取数据。例如，通过使用requests和RESTful API等Python工具，从外部源检索数据。
• 数据集成：API促进了数据在不同系统之间的无缝传输，通过集成来自多个平台的数据。它们允许实时同步和更新数据。

微服务

微服务设计中，复杂程序被分解成更小、独立的服务器，每个服务器处理一项任务。

数据工程受益于此方法，因为

• 可扩展性：每个微服务可以根据其负载单独扩展，从而确保有效的资源利用。
• 可维护性：设计、测试和管理小型、模块化服务更加容易。这对于复杂的数据管道和工作流至关重要。
• 灵活性：微服务可以用各种编程语言和技术构建，可能是每项任务的最佳工具。

一个微服务可以在数据工程过程中通过API提取数据，另一个微服务转换数据，第三个微服务将数据加载到数据仓库。这些服务通过API进行通信，确保了数据管道的解耦和可扩展性。

总而言之，API和微服务是实现灵活、可扩展且可持续的数据工程解决方案的基本组成部分。