Data Engineering — это создание и управление инфраструктурой для хранения, обработки и анализа больших объемов данных. Давайте рассмотрим рабочий процесс и инструменты, объяснив важность и альтернативы для каждого этапа.
Сбор данных
Сбор данных — это первый важный шаг в конвейере разработки данных, когда данные собираются из множества источников. Чтобы эффективно справиться с этой задачей, инженеры данных используют различные инструменты. Давайте рассмотрим некоторые из самых популярных, которые часто запрашиваются в объявлениях о вакансиях для должностей ведущего инженера данных:
Апач Кафка
Apache Kafka — это распределенная платформа потоковой передачи, предназначенная для обработки потоков данных в реальном времени. Способность Kafka обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени делает его популярным выбором среди организаций, имеющих дело с огромным трафиком данных.
Сценарий использования — обработка данных в режиме реального времени. Apache Kafka отлично подходит для сценариев, требующих обработки данных в режиме реального времени. Например, компания, предоставляющая финансовые услуги, может использовать Kafka для сбора и обработки транзакций в реальном времени. Таким образом, компания может отслеживать мошеннические действия по мере их возникновения и немедленно пресекать их, тем самым предотвращая возможные убытки.
Апач НиФи
Apache NiFi — это простая в использовании, мощная и надежная система для обработки и распространения данных. Он предоставляет интуитивно понятный интерфейс для проектирования потоков данных и имеет встроенную поддержку различных форматов данных и протоколов, что делает его отличным выбором для управления сложными конвейерами данных.
Сценарий использования — управление потоками данных. Основная сила Apache NiFi заключается в его способности управлять сложными потоками данных и автоматизировать их. Медицинская организация может использовать NiFi для управления данными пациентов, поступающими из различных источников (лабораторные результаты, электронные медицинские карты, носимые устройства) к различным конечным точкам (базам данных, хранилищам данных, медицинским приложениям), сохраняя при этом соблюдение правил конфиденциальности данных.
Restful API
В современном подключенном мире большое количество данных собирается через API (интерфейсы прикладного программирования). API-интерфейсы RESTful стали стандартом для подключения различных программных приложений и обеспечения их связи друг с другом. Они особенно полезны для сбора данных из веб-приложений и служб.
Случай использования — сбор данных в социальных сетях. API, особенно RESTful API, обычно используются для сбора данных с платформ социальных сетей. Например, маркетинговая фирма может использовать Twitter API для сбора твитов, содержащих определенные ключевые слова, для анализа настроений, помогая компаниям понять общественное мнение об их бренде или продукте.
свободно
Fluentd — это сборщик данных с открытым исходным кодом, предназначенный для унификации инфраструктуры ведения журналов. Он предлагает гибкую и надежную систему, которая может собирать данные из различных источников, преобразовывать их, а затем отправлять в нужное место назначения. Он широко используется в облачных средах благодаря своей расширяемой архитектуре и небольшим размерам.
Случай использования — объединение журналов. Fluentd широко используется в средах, требующих эффективного объединения журналов. Например, компания электронной коммерции может использовать Fluentd для сбора журналов различных микросервисов. Централизуя эти журналы, компания может с легкостью контролировать состояние системы, отслеживать поведение пользователей и устранять неполадки.
Логсташ
Являясь частью стека ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Logstash представляет собой конвейер обработки данных на стороне сервера, который одновременно принимает данные из множества источников, преобразует их, а затем отправляет в тайник (например, Elasticsearch). Это мощный инструмент для сбора данных журналов и событий.
Случай использования — централизованное ведение журнала. Как и Fluentd, Logstash также хорошо подходит для централизованного ведения журнала. ИТ-компания может использовать стек ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) для централизации журналов с различных серверов. Эта настройка позволяет компании эффективно искать и анализировать журналы, способствуя быстрому решению любых проблем.
Обработка данных
После сбора данных их необходимо обработать, чтобы извлечь ценную информацию. Это может включать очистку данных, их преобразование и перемещение в хранилище данных или базу данных, где их можно проанализировать. Вот некоторые из самых популярных инструментов для обработки данных, которые часто запрашиваются в объявлениях о вакансиях на должности Ведущего инженера данных:
Апач Хадуп
Apache Hadoop — это платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет выполнять распределенную обработку больших наборов данных в кластерах компьютеров. Он предназначен для масштабирования от отдельных серверов до тысяч машин, каждая из которых предлагает локальные вычисления и хранилище.
Сценарий использования — пакетная обработка больших наборов данных. Способность Hadoop распределять обработку между кластерами компьютеров делает его превосходным средством для обработки больших наборов данных. Например, розничная компания может использовать Hadoop для пакетной обработки исторических данных о продажах, чтобы определить сезонные тенденции в покупках клиентов.
Пакетная обработка – это метод выполнения повторяющихся заданий с большими объемами данных. При пакетной обработке задачи или задания по обработке данных накапливаются в течение определенного периода времени и выполняются одновременно без какого-либо взаимодействия с пользователем. Результаты выдаются сразу, отсюда и термин «партия».
Одной из основных особенностей пакетной обработки является то, что она требует минимального вмешательства человека и может быть автоматизирована для запуска по расписанию. Это позволяет выполнять задачи в непиковые часы, когда системные ресурсы менее загружены, тем самым оптимизируя загрузку системы и сети.
Апач Спарк
Apache Spark — еще одна распределенная вычислительная система с открытым исходным кодом. Он предоставляет интерфейс для программирования целых кластеров с неявным параллелизмом данных и отказоустойчивостью. Spark известен своей способностью обрабатывать крупномасштабные данные быстрее, чем Hadoop, благодаря своим вычислительным возможностям в оперативной памяти.
Случай использования — обработка данных в реальном времени и машинное обучение. Возможности Spark для обработки в памяти делают его хорошо подходящим для задач обработки данных в реальном времени. Например, телекоммуникационная компания может использовать Spark для обработки записей данных о вызовах (CDR) в режиме реального времени для обнаружения мошеннических действий. Кроме того, библиотека Spark MLlib делает ее популярным выбором для задач обработки данных, связанных с алгоритмами машинного обучения.
In-memory Обработка – это метод обработки данных, при котором данные хранятся в основной памяти (ОЗУ) вычислительного устройства вместо традиционного дискового хранилища, что позволяет ускорить обработку данных. . Такой подход значительно сокращает время доступа к вводу/выводу (I/O), поскольку доступ к данным в оперативной памяти происходит намного быстрее, чем с жесткого диска или твердотельного накопителя.
Луч Апача
Apache Beam — это унифицированная модель для определения конвейеров параллельной обработки как пакетных, так и потоковых данных. Он предоставляет переносимый уровень API для создания сложных конвейеров обработки данных, которые могут выполняться с помощью различных механизмов выполнения или исполнителей.
Случай использования — унифицированная пакетная и потоковая обработка. Единая модель Beam для пакетных и потоковых данных делает ее подходящей для рабочих процессов, требующих и того, и другого. Платформа онлайн-игр может использовать Beam для обработки игровых данных в реальном времени (потоковая передача) и ежедневной игровой статистики (пакетная) с использованием одного и того же конвейера.
Конвейер обработки данных – это набор шагов или процессов, посредством которых данные переходят от необработанного необработанного состояния к формату, готовому для анализа или использования в приложении. Каждый шаг конвейера включает некоторую форму преобразования или обработки данных, направленную на преобразование данных из одной формы в другую или извлечение из данных полезной информации.
ETL-инструменты
Инструменты ETL, такие как Informatica, Talend и Pentaho, используются для извлечения данных из источников, преобразования их в соответствии с операционными потребностями (которые могут включать уровни качества) и загрузки их в конечную цель, обычно в хранилище данных.
Пример использования — автоматизация конвейера данных. Такие инструменты ETL, как Informatica и Talend, идеально подходят для автоматизации конвейеров данных. Поставщик медицинских услуг может использовать инструмент ETL для автоматического извлечения данных пациентов из различных источников, преобразования данных в стандартизированный формат и загрузки их в хранилище данных для анализа.
Хранилище данных
После того, как данные собраны и обработаны, их необходимо сохранить, чтобы к ним можно было легко получить доступ для анализа и составления отчетов. Вот некоторые из самых популярных инструментов для хранения данных, которые часто упоминаются в объявлениях о вакансиях на должности Lead Data Engineer:
Базы данных на основе SQL
Базы данных на основе SQL, такие как MySQL, Oracle, PostgreSQL и SQL Server, представляют собой традиционные системы управления реляционными базами данных (RDBMS), которые используют SQL (язык структурированных запросов) для определения данных и управления ими. Эти базы данных широко используются для целого ряда приложений и вариантов использования.
Сценарий использования — хранилище структурированных данных. Базы данных SQL, такие как Oracle и MySQL, отлично подходят для хранения структурированных данных. Например, компания электронной коммерции может использовать базу данных SQL для хранения информации о клиентах и продуктах, которую можно легко запрашивать благодаря структурированному характеру данных.
Базы данных NoSQL
Базы данных NoSQL, такие как MongoDB, Cassandra и Couchbase, представляют собой нереляционные базы данных, предназначенные для обработки неструктурированных данных, горизонтального масштабирования и поддержки гибких моделей данных. Они часто используются в приложениях, требующих больших объемов данных, обработки в реальном времени и гибкого проектирования схем.
Случай использования — обработка больших данных и приложений реального времени. Базы данных NoSQL, такие как MongoDB и Cassandra, хорошо подходят для больших данных и приложений реального времени. Техническая компания может использовать MongoDB для хранения и извлечения пользовательских данных для мобильного приложения, используя способность MongoDB обрабатывать большие объемы неструктурированных данных и ее масштабируемость.
Решения для хранения данных
Решения для хранения данных, такие как Amazon Redshift, Google BigQuery и Snowflake, обеспечивают крупномасштабное хранилище данных, предназначенное для аналитики. Эти решения хранят обработанные и преобразованные данные таким образом, чтобы к ним можно было легко получить доступ для бизнес-аналитики, отчетности и аналитики.
Случай использования — бизнес-аналитика и отчетность. Хранилища данных, такие как Amazon Redshift и Snowflake, предназначены для бизнес-аналитики и отчетности. Многонациональная корпорация может использовать хранилище данных для хранения и анализа данных о продажах из нескольких стран и создания глобальных отчетов о продажах.
Распределенная файловая система Hadoop (HDFS)
Распределенная файловая система Hadoop (HDFS) — это распределенная файловая система, которая обеспечивает высокоскоростной доступ к данным приложений и предназначена для охвата больших кластеров стандартных серверов. Это основная система хранения данных, используемая приложениями Hadoop.
Сценарий использования — распределенное хранилище больших наборов данных. HDFS идеально подходит для приложений, которым необходимо хранить большие объемы данных на нескольких серверах. Например, научно-исследовательское учреждение может использовать HDFS для хранения и обработки геномных данных, которые часто включают большие наборы данных, распределенные по нескольким серверам для обработки.
Службы облачного хранения
Облачные службы хранения, такие как Amazon S3, Google Cloud Storage и Azure Blob Storage, предоставляют масштабируемые и безопасные решения для хранения данных. Эти сервисы используются для хранения больших объемов данных и масштабирования по мере необходимости, при этом вы платите только за используемое хранилище.
Случай использования — масштабируемое и безопасное хранилище данных. Облачные службы хранения, такие как Amazon S3 и Google Cloud Storage, идеально подходят для масштабируемого и безопасного хранения данных. Стартап может использовать эти службы для хранения пользовательских данных, используя возможность масштабирования хранилища по мере роста пользовательской базы и надежные меры безопасности, предлагаемые этими службами.
Инструменты управления данными и оптимизации
Эффективное управление данными и их оптимизация имеют решающее значение для поддержания производительности, безопасности и экономичности операций с данными. Ниже приведены некоторые из широко используемых инструментов для управления данными и оптимизации, которые часто требуются в должностных инструкциях для ролей ведущего инженера данных:
Hadoop YARN (еще один переговорщик ресурсов)
Hadoop YARN — это архитектурный центр Hadoop, позволяющий нескольким механизмам обработки данных, таким как интерактивная обработка, обработка графов и пакетная обработка, обрабатывать данные, хранящиеся на одной платформе. YARN отлично подходит для управления и планирования ресурсов в кластере Hadoop.
Сценарий использования — управление ресурсами в кластерах Hadoop. YARN обычно используется в сценариях, где у вас есть большой кластер Hadoop и вам необходимо эффективно управлять ресурсами. Крупная компания электронной коммерции может использовать YARN для управления ресурсами в своих кластерах Hadoop для эффективной обработки данных о клиентах и транзакциях.
Апач Месос
Apache Mesos — это проект с открытым исходным кодом для управления компьютерными кластерами. Он был разработан в Калифорнийском университете в Беркли и был принят несколькими технологическими гигантами, включая Twitter и Airbnb. Он абстрагирует ЦП, память и хранилище от машин (физических или виртуальных), позволяя легко создавать и эффективно запускать отказоустойчивые и эластичные распределенные системы.
Сценарий использования — управление крупномасштабными компьютерными кластерами. Mesos отлично подходит для управления компьютерными кластерами в крупномасштабных операциях с данными. Например, такая технологическая компания, как Twitter, использует Apache Mesos для абстрагирования и совместного использования ресурсов в своем массивном компьютерном кластере, что позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных.
Кубернетес
Kubernetes — это система с открытым исходным кодом для автоматизации развертывания, масштабирования и управления контейнерными приложениями. Он группирует контейнеры, из которых состоит приложение, в логические единицы для упрощения управления и обнаружения.
Случай использования — автоматизация управления контейнерными приложениями. Kubernetes обычно используется для управления контейнерными приложениями в распределенной среде. Компания SaaS может использовать Kubernetes для автоматизации развертывания, масштабирования и управления своим приложением на основе микросервисов.
Контейнерное приложение — это распространение приложения вместе с его необходимой средой выполнения с использованием технологии контейнеризации.
Думайте о контейнере как о коробке. В этом поле содержится все, что необходимо приложению (программному обеспечению или программе) для правильной работы. Это включает в себя код приложения, а также любые системные инструменты, библиотеки или настройки, от которых оно зависит. Как и коробка, контейнер объединяет все эти вещи вместе, поэтому вы можете легко перемещать его.
Amazon RDS (служба реляционной базы данных)
Amazon RDS — это веб-сервис, упрощающий настройку, эксплуатацию и масштабирование реляционной базы данных в облаке. Он обеспечивает рентабельную, масштабируемую емкость для стандартной реляционной базы данных и управляет общими задачами администрирования базы данных.
Случай использования — управление реляционными базами данных в облаке. Amazon RDS часто используется для управления реляционными базами данных в облаке. Стартап может использовать Amazon RDS для управления своей клиентской базой данных, используя возможности RDS для выполнения задач администрирования базы данных, таких как резервное копирование и установка исправлений.
База данных SQL Azure
База данных SQL Azure — это полностью управляемая платформа как служба (PaaS) ядро базы данных, которое выполняет большинство функций управления базой данных, таких как обновление, установка исправлений, резервное копирование и мониторинг, без участия пользователя.
Случай использования — решения для масштабируемых облачных баз данных. База данных SQL Azure часто используется для приложений, которым требуется масштабируемое, полностью управляемое решение для облачных баз данных. Предприятие может использовать базу данных SQL Azure для масштабирования своей транзакционной базы данных в соответствии с растущими бизнес-операциями.
Платформа как услуга, которую часто называют просто PaaS, представляет собой категорию услуг облачных вычислений. Основная идея PaaS — предоставить платформу, на которой разработчики могут создавать, тестировать и развертывать свои приложения, не беспокоясь о базовой инфраструктуре.
Чтобы понять PaaS, подумайте о том, что входит в создание программного приложения. Как правило, вам нужно настроить множество вещей, прежде чем вы сможете даже начать программировать: серверы, хранилище, базы данных, операционную систему, сеть, промежуточное программное обеспечение, инструменты разработки и многое другое. На их управление и обслуживание может уйти много времени и усилий.
Теперь представьте, что обо всей этой настройке уже позаботились за вас, и все, что вам нужно было сделать, это сосредоточиться на написании и выполнении кода. По сути, это то, что предлагает PaaS.
Google Cloud Spanner
Google Cloud Spanner — это полностью управляемая реляционная база данных с неограниченным масштабом, строгой согласованностью и доступностью до 99,999 %. Spanner специально разработан для случаев использования, требующих высокой надежности и точности в глобальном масштабе.
Случай использования — глобальная обработка транзакций в Интернете. Google Cloud Spanner используется, когда требуется высокая надежность, согласованность и доступность в глобальном масштабе. Многонациональная корпорация может использовать Cloud Spanner для обработки своей глобальной онлайн-обработки транзакций (OLTP), используя преимущества неограниченного масштаба Spanner и строгой согласованности.
Языки программирования
Языки программирования лежат в основе любой работы по обработке данных. Это инструменты, используемые для манипулирования данными, построения конвейеров данных, создания сложных моделей или даже визуализации данных. Вот обзор некоторых из самых популярных языков программирования, которые обычно требуются рекрутерам и ведущим компаниям для ведущих позиций по разработке данных:
Питон:
Python — это язык программирования высокого уровня, который широко используется в инженерии данных и науке о данных благодаря своей удобочитаемости, эффективности и обширной поддержке библиотек.
Случаи использования. Python отлично подходит для просмотра веб-страниц, анализа данных, машинного обучения и автоматизации. Это отличный выбор для процессов ETL (извлечение, преобразование, загрузка) благодаря таким библиотекам, как pandas, NumPy и PySpark.
Альтернативы. R — это альтернатива Python, особенно в области анализа данных и статистических вычислений. Однако Python более универсален, поскольку его можно использовать для более широкого круга приложений.
Джава
Java — это объектно-ориентированный язык программирования, который широко используется в проектах с большими данными. На этом языке написаны несколько инструментов для работы с большими данными, включая Hadoop.
Случаи использования. Java часто используется при разработке приложений корпоративного уровня, особенно когда производительность является критически важным фактором.
Альтернативы. C# — это альтернатива Java с похожим синтаксисом и вариантами использования. Однако Java имеет большую поддержку в экосистеме обработки данных, особенно когда речь идет о проектах с большими данными.
SQL
SQL (Structured Query Language) — это стандартный язык для систем управления реляционными базами данных. Он используется для вставки, поиска, обновления и удаления записей базы данных.
Случаи использования. SQL незаменим, когда речь идет о запросах и управлении данными в реляционных базах данных. Почти все взаимодействия с базами данных SQL включают запросы SQL.
Альтернативы. Хотя SQL является стандартом, существуют и другие языки запросов для баз данных NoSQL, такие как MQL MongoDB (язык запросов MongoDB).
Скала
Scala — это язык высокого уровня, который особенно популярен в проектах с большими данными из-за его совместимости с Apache Spark, мощным механизмом обработки данных.
Случаи использования. Scala часто используется с Apache Spark для обработки больших объемов данных. Он предоставляет более продвинутые функции и лучшую производительность, чем Python, при работе со Spark.
Альтернативы. Хотя Python и Java также можно использовать с Apache Spark, Scala обеспечивает более оптимизированный опыт благодаря своим функциям функционального программирования и строгой статической типизации.
Сценарии Bash/Shell
Bash, или сценарии оболочки, — это мощный инструмент для автоматизации задач в Unix-подобных операционных системах.
Случаи использования. Сценарии Bash используются для различных целей, таких как автоматизация повторяющихся задач, планирование заданий, управление файлами и даже обработка текста.
Альтернативы. Python часто используется в качестве альтернативы Bash для написания сценариев и автоматизации, поскольку он предлагает более интуитивно понятный синтаксис и более широкий набор возможностей.
Перейти (или Голанг)
Go — это компилируемый язык со статической типизацией, разработанный в Google для повышения производительности программирования в эпоху многоядерных сетевых машин и больших кодовых баз. Он известен своей простотой, мощной стандартной библиотекой и исключительной производительностью.
Случаи использования. Go популярен в системном программировании и для создания хорошо масштабируемых сетевых серверов. Он набирает обороты в области обработки данных благодаря своей эффективности и производительности. Например, его можно использовать для создания пользовательских конвейеров данных или для создания высокопроизводительных служб для таких задач, как прием данных. Это также отлично подходит для параллелизма, что полезно при работе с данными в реальном времени или потоками данных большого объема.
Альтернативы. В то время как Python и Java по-прежнему широко используются в области обработки данных, Go является хорошей альтернативой для приложений, критически важных для производительности, благодаря своей эффективности и скорости. Это также хорошая альтернатива для разработчиков, предпочитающих статическую типизацию динамической, которая может обеспечить преимущества с точки зрения отладки и поддержки больших баз кода.
Заключение
Инжиниринг данных — это обширная область, которая включает в себя множество навыков, инструментов, технологий и концепций. Будь то сбор, обработка, хранение, управление данными или даже написание кода, компетентный инженер данных должен уметь ориентироваться в различных аспектах жизненного цикла данных.
Инструменты и технологии, которые мы рассмотрели в этой статье, — лишь некоторые из многих, доступных дата-инженерам. К ним относятся популярные инструменты сбора данных, такие как Kafka и Fluentd, инструменты обработки данных, такие как Spark и Hadoop, решения для хранения данных, такие как базы данных SQL и NoSQL, и инструменты управления, такие как Kubernetes и Airflow. Кроме того, языки программирования, такие как Python, Java, SQL, Scala и Go, играют важную роль в создании конвейеров и систем данных и управлении ими.
Но помните, инструменты и языки — это всего лишь средства для достижения цели. Конечная цель инженерии данных — превратить необработанные данные в осмысленные идеи. Лучшие инструменты для вас будут зависеть от вашего конкретного варианта использования, характера ваших данных, опыта вашей команды и многих других факторов.
Спасибо, что прочитали эту статью. Если вам было интересно, похлопайте 👏, чтобы выразить свою поддержку. Если у вас есть какие-либо вопросы или комментарии, не стесняйтесь оставлять их ниже.
Вы можете связаться со мной в Linkedin.
