Beste Open-Source-Tools für Data Engineering
Der Bereich Data Engineering ist heutzutage sehr beliebt und viele Tools sind in der Open-Source-Welt verfügbar. Sehen wir uns also zuerst die Schlüsselprozesse der Data-Engineering-Pipeline und dann die Tools prozessweise an.
Aufnahme → Speicherung → Transformation → Untersuchen und analysieren
Workflow-Management-Tools:
Apache Airflow
Ein Open-Source-Framework zum Verwalten von Workflows für Data-Engineering-Pipelines ist Apache Airflow. Im Oktober 2014 nutzte Airbnb es, um die immer komplizierter werdenden Geschäftsabläufe zu bewältigen.
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Luigi
Eine Python-Bibliothek (mit 2.7, 3.6 und 3.7 getestet) namens Luigi erleichtert das Erstellen komplizierter Batch-Task-Pipelines. Es verwaltet Workflow-Management, Visualisierung, Fehlerbehandlung, Befehlszeilenintegration und viele andere Dinge.
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Aufnahme-Tools:
Apache Kafka
Eine verteilte Ereignisspeicher- und Stream-Verarbeitungsplattform ist Apache Kafka. Es ist ein Java- und Scala-basiertes Open-Source-System, das von der Apache Software Foundation entwickelt wurde. Das Projekt zielt darauf ab, eine einheitliche Plattform mit hohem Durchsatz und geringer Latenz für die Verarbeitung von Echtzeit-Daten-Feeds bereitzustellen.
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Speicherwerkzeuge:
HDFS
Hadoop-Anwendungen verwenden hauptsächlich HDFS (Hadoop Distributed File System) als primäre Speicherlösung. Das Open-Source-Framework funktioniert durch schnelles Senden von Daten zwischen Knoten. Unternehmen, die große Datenmengen verwalten und speichern müssen, setzen es häufig ein.
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Ceph
Die softwaredefinierte Open-Source-Speicherplattform Ceph bietet 3-in-1-Schnittstellen für die Speicherung auf Objekt-, Block- und Dateiebene auf einem einzigen verteilten Computercluster.
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Openstack schnell
OpenStack Swift, allgemein als OpenStack Object Storage bezeichnet, ist eine Open-Source-Software, die für die langfristige, kostengünstige Speicherung großer Datenmengen über Cluster gängiger Serverhardware entwickelt wurde.
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Transformationswerkzeuge:
Apache Spark
Eine vereinheitlichte Open-Source-Analytics-Engine zur Analyse enormer Datenmengen ist Apache Spark. Eine Schnittstelle namens Spark ermöglicht die Programmierung von Clustern mit impliziter Datenparallelität und Fehlertoleranz.
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Apache Beam
Apache Beam umfasst ETL-, Batch- und Stream-Verarbeitung und ist eine vereinheitlichte Open-Source-Programmierarchitektur zum Definieren und Ausführen von Datenverarbeitungspipelines.
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Hadoop-Karte reduzieren
Ein Hadoop-Cluster kann mit Hilfe des MapReduce-Programmierparadigmas über Hunderte oder Tausende von Maschinen massiv skaliert werden. Der Kern von Apache Hadoop ist MapReduce, das als Verarbeitungskomponente dient. Hadoop-Programme führen zwei separate und unterschiedliche Aufgaben aus, die zusammen als „MapReduce“ bezeichnet werden.
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Entdecken und analysieren Sie Tools:
Grafana
Eine plattformübergreifende Open-Source-Online-Anwendung für interaktive Visualisierung und Analyse heißt Grafana. Wenn es mit unterstützten Datenquellen verbunden ist, bietet es Diagramme, Grafiken und Warnungen für das Internet.
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Metabasis
Ein Open-Source-Business-Intelligence-Tool ist Metabase. Mit Metabase können Sie Ihre Daten abfragen und die Ergebnisse auf verständliche Weise darstellen, z. B. in Form eines Balkendiagramms oder einer ausführlichen Tabelle. Ihre Abfragen können gespeichert und in attraktiven Dashboards organisiert werden.
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