ELT

Einführung

In der heutigen datengetriebenen Welt beschäftigen sich Organisationen mit großen Mengen roher Daten aus verschiedenen Quellen. Um diese Daten zu verstehen und nützliche Einblicke zu gewinnen, müssen Sie sie organisieren und in ein nutzbares Format umwandeln. Hier kommt ELT ins Spiel.

ELT ist ein Prozess namens Extrahieren, Laden, Transformieren. Es hilft Unternehmen, große Datenmengen effizient zu verwalten. In diesem Artikel tauchen wir in die Grundlagen von ELT ein, erforschen seine Vorteile und sehen, wie Open-Source-Tools den Prozess rationalisieren können.

Was ist ELT?

ELT ist ein Datenintegrationsansatz, der drei wichtige Schritte umfasst:

1. Extrahieren von Daten aus Quellsystemen
2. Das Laden der Rohdaten in ein Zielsystem
3. Transformieren der Daten innerhalb des Zielsystems

Der ELT-Prozess lädt Rohdaten zuerst in das Zielsystem und transformiert sie dann. Dies unterscheidet sich vom traditionellen ETL-Prozess. Dadurch kann schneller geladen werden und die Verarbeitungskapazität des Zielsystems genutzt werden.

Vorteile von ELT

Schnelleres Laden von Daten

ELT vereinfacht den Extraktionsprozess, indem Rohdaten direkt in das Zielsystem geladen werden, ohne komplexe Transformationen vornehmen zu müssen. Dies führt zu schnelleren Ladezeiten, insbesondere bei großen Datensätzen.

Flexibilität bei Transformationen

ELT bewirkt, dass Transformationen nach dem Laden der Daten stattfinden. Dadurch können Transformationen leichter geändert werden, um neuen Geschäftsanforderungen gerecht zu werden, ohne die Datenerfassung zu beeinträchtigen.

Skalierbarkeit

ELT nutzt die Verarbeitungskapazitäten des Zielsystems und ist daher hoch skalierbar. Es kann wachsende Datenmengen und neue Datenquellen problemlos bewältigen.

ELT in der Praxis: Ein Beispiel

Stellen Sie sich einen Online-Shop vor, der Daten aus verschiedenen Quellen wie Verkaufsdatenbanken, Kundendetails und Produktlisten kombinieren möchte. Hier ist, wie ELT angewendet werden kann:

1. Extraktion: Daten werden aus Quellsystemen wie der Verkaufsdatenbank, dem CRM und dem Produktverwaltungssystem extrahiert. Die Rohdaten werden ohne Transformationen gesammelt.
2. Laden: Die extrahierten Daten werden in ein Zielsystem wie ein Data Warehouse oder eine große Datenplattform wie Hadoop geladen. Die Daten behalten während des Ladevorgangs ihr Originalformat bei.
3. Transformation: Sobald die Daten geladen sind, werden Transformationen im Zielsystem angewendet. Dies kann Datenbereinigung, Aggregation, das Zusammenführen von Tabellen und das Anwenden von Geschäftslogik umfassen. Zum Beispiel:

• Bereinigung inkonsistenter Kundennamen
• Berechnung der Gesamteinnahmen pro Produktkategorie
• Zusammenführen von Kundendaten mit Verkaufstransaktionen

Die transformierten Daten sind dann für Analysen und Berichte bereit.

Open-Source-Tools für ELT

Mehrere Open-Source-Tools können den ELT-Prozess rationalisieren. Hier sind einige beliebte Optionen:

Apache Spark

Apache Spark ist ein schnelles und allgemein einsetzbares Cluster-Computing-System. Es bietet High-Level-APIs für die Datenverarbeitung und unterstützt verschiedene Datenquellen. Sparks In-Memory-Berechnungsfähigkeiten machen es ideal für die Handhabung groß angelegter Datenintegrationsaufgaben.

Beispiel mit PySpark:

from pyspark.sql import SparkSession
# Erstellen einer SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("ELTExample") \
.getOrCreate()
# Extrahieren von Daten aus CSV-Dateien
sales_data = spark.read.csv("sales.csv", header=True)
customer_data = spark.read.csv("customers.csv", header=True)
# Laden von Daten in eine Zieltabelle
sales_data.write.mode("overwrite").saveAsTable("sales_raw")
customer_data.write.mode("overwrite").saveAsTable("customers_raw")
# Transformieren von Daten mit SQL
transformed_data = spark.sql("""
SELECT
s.transaction_id,
s.customer_id,
c.name,
s.amount
FROM sales_raw s
JOIN customers_raw c ON s.customer_id = c.customer_id
""")
# Speichern der transformierten Daten
transformed_data.write.mode("overwrite").saveAsTable("sales_transformed")

In diesem Beispiel extrahieren wir Daten aus CSV-Dateien. Wir laden dann die Daten in Zieltabellen. Schließlich verwenden wir SQL JOIN, um Verkaufs- und Kundendaten zu kombinieren.

Apache NiFi

Apache NiFi ist ein leistungsstarkes System zur Automatisierung von Datenflüssen zwischen Systemen. Es bietet eine webbasierte Benutzeroberfläche zum Entwerfen, Steuern und Überwachen von Datenpipelines. NiFi unterstützt eine breite Palette von Datenformaten und -protokollen und eignet sich daher für ELT-Workflows.

Beispiel für einen NiFi-Datenfluss:

1. Verwenden Sie einen GetFile-Prozessor, um Daten aus einem Quellverzeichnis zu extrahieren.
2. Verwenden Sie einen PutHDFS-Prozessor, um die Daten in das Hadoop Distributed File System (HDFS) zu laden.
3. Verwenden Sie einen ExecuteSparkInteractive-Prozessor, um Spark-Transformationen auf die geladenen Daten anzuwenden.
4. Verwenden Sie einen PutHiveQL-Prozessor, um die transformierten Daten in Apache Hive-Tabellen zu speichern.

Talend Open Studio

Talend Open Studio (kostenlose Version eingestellt ab dem 31. Januar 2024) war eine Open-Source-Datenintegrationsplattform, die eine grafische Benutzeroberfläche für das Design von ELT-Jobs bietet. Es unterstützte verschiedene Datenquellen und -ziele und bot eine breite Palette an eingebauten Komponenten für die Datenverarbeitung und -transformation.

Beispiel für einen Talend-Job:

1. Verwenden Sie eine tFileInputDelimited-Komponente, um Daten aus einer CSV-Datei zu extrahieren.
2. Verwenden Sie eine tMap-Komponente, um Transformationen und Zuordnungen anzuwenden.
3. Verwenden Sie eine tOracleOutput-Komponente, um die transformierten Daten in eine Oracle-Datenbanktabelle zu laden.

Best Practices für ELT

Um eine erfolgreiche ELT-Implementierung sicherzustellen, sollten Sie die folgenden Best Practices beachten:

1. Datenqualität: Etablieren Sie während der Extraktions- und Transformationsphasen Datenqualitätsprüfungen und -validierungen, um die Datenintegrität aufrechtzuerhalten.
2. Inkrementelles Laden: Implementieren Sie Techniken für inkrementelles Laden, um nur die geänderten oder neuen Daten zu verarbeiten und die Gesamtverarbeitungszeit zu reduzieren.
3. Überwachung und Protokollierung: Richten Sie robuste Überwachungs- und Protokollierungsmechanismen ein, um den Fortschritt von ELT-Jobs zu verfolgen und Probleme oder Fehler zu identifizieren.
4. Datensicherheit: Implementieren Sie geeignete Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung und Zugriffskontrollen, um sensible Daten während des ELT-Prozesses zu schützen.

Schlussfolgerung

ELT ist ein leistungsstarker Ansatz für die Datenintegration, der es Organisationen ermöglicht, große Mengen an Rohdaten effizient zu verarbeiten. ELT ist ein Prozess, der das Extrahieren von Daten aus Quellsystemen, das Laden in ein Zielsystem und das Anwenden von Transformationen umfasst. Diese Methode bietet schnellere Ladezeiten, Flexibilität und Skalierbarkeit.

Open-Source-Tools wie Apache Spark, Apache NiFi und Talend Open Studio bieten robuste Funktionen zur Implementierung von ELT-Workflows. Unternehmen können ihre Datenintegrationsprozesse verbessern und das Potenzial ihrer Daten maximieren, indem sie Best Practices und Tools verwenden.

Da Daten weiter wachsen und sich weiterentwickeln, wird ELT ein wesentlicher Bestandteil moderner Datenarchitekturen bleiben und Organisationen in die Lage versetzen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und im wettbewerbsintensiven Umfeld der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.