CC BY
0УДК 004
Соломонов А.А.
инженер по работе с данными, Компания «Simple Group» (г. Москва, Россия)
ОПТИМИЗАЦИЯ ETL-ПРОЦЕССОВ для больших данных
Аннотация: в статье рассматриваются современные методы оптимизации ETL-процессов для обработки больших данных. Традиционные подходы к извлечению, трансформации и загрузке данных часто не справляются с растущими требованиями к скорости, гибкости и масштабируемости. В статье описываются этапы работы ETL, включая извлечение данных из различных источников, их преобразование и загрузку в целевые базы данных. Также рассматриваются примеры применения ETL в различных областях, таких как миграция данных, машинное обучение и аналитические хранилища. Особое внимание уделяется автоматизации ETL-процессов и использованию новейших технологий для повышения производительности и качества данных.
Ключевые слова: большие данные, оптимизация, извлечение данных, трансформация данных, загрузка данных.
Обработка больших объемов данных становится все более сложной задачей для современных организаций. Традиционные методы извлечения, трансформации и загрузки (ETL) данных зачастую не справляются с растущими требованиями к скорости, гибкости и масштабируемости. Чтобы оставаться конкурентоспособными, компаниям необходимо оптимизировать свои ETL-процессы, используя новые технологии и подходы. Для начала рассмотрим понятие и сущность ETL.
ETL (Extract, Transform, Load) - это трёхэтапный процесс управления данными, в дословном переводе значит «извлечение, преобразование, загрузка». Сначала извлекается информация из структурированных и
неструктурированных источников, затем преобразовывается в нужный формат и загружается в место назначения.
Чтобы лучше понять принцип работы ETL, можно представить продавца в торговом центре перед новогодними праздниками. Его задача состоит в том, чтобы взять товар, завернуть в красивую обёртку и передать покупателю. Если проводить аналогию с ETL, то процесс выглядит так: продавец извлекает товар, допустим, парфюм, из первоначального источника - с полки в магазине. Затем преображает парфюм, обернув его бумагой. После - «загружает» упакованный подарок в пакет, который покупатель забирает с собой.
Точно так же инструменты ETL берут информацию из разных систем (извлекают), объединяют её с другими источниками (преобразовывают) и сохраняют (загружают) для дальнейшего анализа. Например, система может консолидировать данные о клиентах фитнес-клуба. Если в отделе продаж менеджеры вносят данные через одну CRM-систему, а при онлайн-покупке клиенты регистрируются через другую, то ETL может собирать данные из обоих сервисов и преобразовывать их в единую таблицу.
Подробнее рассмотрим этапы работы ETL:
1. Извлечение (Extract). Первым делом система забирает данные из целевых источников, например, API-интерфейсов, датчиков, баз данных, серверных журналов JSON, маркетинговых инструментов и так далее. При этом неважно, насколько информация структурирована - инструменты ETL собирают всё.
Источниками могут быть: существующие базы данных и устаревшие системы, облачные, гибридные и локальные среды, приложения для продаж и маркетинга, мобильные устройства и приложения, CRM-системы, платформы хранения данных, хранилища данных, инструменты аналитики.
Данные проходят через синтаксический анализ, разделение и фильтрацию. В преобразованном виде они отправляются на обработку дальше. В современных системах они чаще всего сохраняются в форматах: JSON, Parquet или CSV, а это позволяет обработать их повторно при необходимости.
2. Преобразование (Transform). К этому моменту данные, которые собрал сервис, не подходят для дальнейшего использования. Поэтому ETL их готовит к выгрузке, например, преобразовывает строковые значения в числовые, нормализует даты, разделяет составные значения на несколько полей.
3. Загрузка (Load). На финальном этапе преобразованная информация из промежуточной области отправляется в целевую базу данных, озеро данных или хранилище данных. При этом её можно загружать всю сразу (полная загрузка) или с запланированными интервалами (добавочная или инкрементальная загрузка).
Полная загрузка - всё, что поступает из источников, ETL отправляет в хранилище. Чаще всего этот подход используют для исследований, так как для бизнеса это не всегда рациональный подход. Полная загрузка может длиться долгое время и нуждаться в больших вычислительных ресурсах, что увеличивает затраты и затрудняет обслуживание.
Добавочная загрузка - более управляемый подход. В этом случае ETL-инструмент сравнивает входные данные с уже имеющимися и создаёт новые записи только в том случае, если в источниках данных будет новая информация.
ETL упрощает процесс работы с информацией за счёт того, что объединяет её из разных источников и решает задачу переноса необработанных и распределённых данных в единый репозиторий. Эти функции ETL полезны во многих процессах.
Задача ETL-конвейера - подготовить данные для последующей аналитики. С его помощью можно стандартизировать данные, собранные из разных источников, освободить разработчиков от рутинных технических задач и проводить более глубокую аналитику за счёт более качественной предварительной обработки.
ETL работает так, что любые структурированные и неструктурированные данные форматируются таким образом, что их потом можно анализировать с помощью BI-инструментов. Из этого вытекают следующие преимущества:
- с каждым годом появляется всё больше сложных и разнообразных данных. Если нужно управлять многими атрибутами, собирать информацию из нескольких источников, то Е^ упростит задачи по очистке от лишних данных,
- никто не застрахован от ошибок из-за человеческого фактора, а в случае с работой с данными даже небольшая ошибка может потянуть за собой другие проблемы. Е^ автоматически собирает, проверяет и обрабатывает данные по разработанным правилам, а значит, вероятность ошибки намного меньше,
- инструменты Е^ автоматически собирают данные. За счёт этого аналитики не тратят время на ручной сбор и быстрее получают нужные результаты.
Рассмотрим пример оптимизации ЕТЬ-процессов для больших данных. Клиентом может выступить крупная международная фармацевтическая компания, разрабатывающая лекарства от онкологических, психиатрических, неврологических и других заболеваний.
Проблема состоит в том, что объём данных, необходимых учёным-медикам для работы, постоянно увеличивается. Базы данных клиента содержат терабайты информации.
При таких объёмах становится сложно контролировать время, требуемое для проведения операций с данными - загрузок новых массивов данных, преобразований и запросов к результирующим базам данных.
При этом крайне важно убедиться, что данные имеют адекватное качество, поскольку от этого зависят результаты медицинских исследований и внедрение новых методов лечения. Также необходимо снизить затраты на ЕТЪ-процесс за счёт автоматизации как можно большего объёма работ.
Решение состоит в том, что необходимо разработать и протестировать базы данных и приложения, процедуры извлечения, загрузки и преобразования данных, администрирования баз данных, оптимизации запросов, поддержки пользователей и отслеживания проблем.
Для работы с огромными массивами данных следует использовать новейшие продвинутые функции SQL Server Enterprise, такие как сжатие данных на уровне страниц, горизонтальное секционирование и переключение секций.
Некоторые базы данных следует перенести в систему баз данных с массовым параллелизмом - Analytic Platform System, что значительно повысит производительность запросов.
Качество данных можно улучшить с помощью системы анализа валидации (Validation Analysis System) - утилиты, которая собирает статистику и находит аномалии в загруженных данных, - и веб-сайта, отображающего результаты. Большинство ETL-операций можно автоматизировать с помощью пакетов Integration Services и приложения CDM Builder.
CDM Builder - это многопоточное и распределённое приложение для преобразования ряда популярных баз данных в общую модель данных. Целью Общей модели данных (CDM) является стандартизация формата и содержания данных наблюдений.
В результате этого время загрузки данных будет значительно сокращено - в некоторых случаях с дней и недель до часов.
Качество данных улучшится с помощью системы валидационного анализа.
Можно также выделить несколько ключевых аспектов, которые помогут в оптимизации ETL-процессов:
1. Использование параллельной обработки. Разделение данных на части и их параллельная обработка может значительно ускорить ETL-процессы. Это особенно полезно при работе с большими объемами данных.
2. Оптимизация трансформаций. В данном случае необходимо убедится, что все трансформации данных выполняются эффективно. Использовать индексы, избегать ненужных операций и минимизировать количество шагов в процессе трансформации.
3. Использование распределенных систем. Платформы, такие как Apache Hadoop и Apache Spark, могут помочь в обработке больших данных за счет их
распределенной архитектуры. Эти системы позволяют обрабатывать данные параллельно на множестве узлов.
4. Автоматизация ETL-процессов с помощью инструментов, таких как Apache Airflow, может помочь снизить количество ошибок и улучшить производительность. Мониторинг ETL-процессов позволяет выявлять и устранять узкие места.
5. Оптимизация загрузки данных.
6. Использование облачных решений. Облачные платформы, такие как AWS Glue или Google Cloud Dataflow, предлагают масштабируемые и гибкие решения для ETL-процессов, что позволяет обрабатывать большие объемы данных более эффективно.
Таким образом можно отметить, что оптимизация ETL-процессов для больших данных является критически важной задачей для современных организаций, стремящихся эффективно управлять растущими объемами информации.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Almaz ETL - сбор, консолидация и нормализация данных из разных источников / [Электронный ресурс] // Инлексис: [сайт]. - URL: https://inleksys.ru/etl/ (дата обращения: 20.08.2024);
2. Автоматизированная система сбора, преобразования и хранения данных VectorETL / [Электронный ресурс] // АТ Консалтинг: [сайт]. - URL: https://w.at-consulting.ru/for_clients/products/vector_ETL/ (дата обращения: 20.08.2024);
3. Баева В.Р., Дроздов А.Ю. ETL: актуальность и применение. Преимущества и недостатки ETL инструментов // Вестник науки. - 2019. - № 5 (14). - С. 65-77;
4. Старков В.В., Горбатова С.С., ВодолагаВ.И. Разработка ETL процесса на базе open source технологий для решения задачи доставки данных потребителям // Моделирование и анализ данных. - 2023. - Том 13, № 2. - C. 180-193;
5. Тавторкин, Н.О. ETL-процессы в работе с данными / Н.О. Тавторкин, Н.М. Куляшова // Будущее науки - 2024: сборник научных статей 11-й Международной молодежной научной конференции, Курск, 18-19 апреля 2024 года. - Курск: ЗАО «Университетская книга», 2024. - С. 175-178;
6. Упаева П.В. Оптимизация etl-процессов: обзор отечественного рынка // Вестник науки. 2024. №6 (75). С. 1118-1124.
Solomonov A.A.
Simple Group (Moscow, Russia)
OPTIMIZATION OF ETL PROCESSES FOR BIG DATA
Abstract: the article discusses modern methods of optimizing ETL processes for processing big data. Traditional approaches to data extraction, transformation and loading often fail to cope with the growing demands for speed, flexibility and scalability. The article describes the stages of ETL work, including extracting data from various sources, converting it and uploading it to target databases. Examples of ETL applications in various fields such as data migration, machine learning, and analytical repositories are also considered. Special attention is paid to the automation of ETL processes and the use of the latest technologies to improve productivity and data quality.
Keywords: big data, optimization, data extraction, data transformation, data loading.
