面向数据工程师的十大构建工具

大数据 2023-07-05 17:29:38
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【51CTO.com快译】云专用工具的提升和必须解决很多原始记录促进销售市场对数据工程师的要求暴增。数据工程师搭建数据信息管路,或是数据信息系统架构设计方案和优化算法开发设计的主要。数据工程师针对提升数据信息对企业的主要用途尤为重要。

为了更好地搭建这般丰富多彩的数据信息系统架构,数据工程师必须融合不一样的计算机语言、数据库管理专用工具、数据库管理及其用以数据处理方法、数据统计分析和人工智能技术/深度学习的整套别的专用工具。

文中详细介绍数据工程师用以搭建高效率数据信息系统架构的十大专用工具。

1. Python

Python是一种时兴的通用性计算机语言,便于学习培训,已变成数据信息建筑界的事实标准。

因为Python适用多种多样应用情景,特别是在用以搭建数据信息管路,称之为是计算机语言界的瑞士军刀。数据工程师应用Python撰写ETL架构、API互动、自动化技术及其数据处理方法每日任务(例如调节、汇聚和联接不一样的数据库)。

简易的英语的语法和丰富多彩的第三方库是Python的别的优势。最重要的是,这类计算机语言有利于减少开发设计時间,因此降低了企业的开支。现如今,Python已经是超出三分之二的数据工程师招聘职位中一门务必了解的计算机语言。

2. SQL

查看是全部数据工程师的基本。SQL(结构型数据库架构)是数据工程师用于建立业务流程逻辑模型、实行繁杂查看、获取重要性能参数及其搭建可器重算法设计的重要专用工具之一。

SQL是最重要的专用工具之一,能够应用查看和数据交换技术性,协助浏览、升级、插进、实际操作和改动数据信息。

3. PostgreSQL

PostgreSQL是世界最时兴的开源系统关系型数据库。PostgreSQL火爆的诸多缘故之一是其活跃性的开源项目——它也不是像DBMS或MySQL这种由企业核心的开源系统专用工具。

PostgreSQL轻量、高宽比灵便、功能齐全,应用目标关系模型搭建而成。它出示普遍的内嵌和客户界定作用、巨大的数据信息容积及其值得信赖的数据库安全。PostgreSQL致力于解决大中型数据而设计方案,另外出示高容错性,是数据信息工程项目工作内容的理想化挑选。

4. MongoDB

MongoDB是时兴的NoSQL数据库查询。它便于应用,高宽比灵便,能够规模性储存和查看结构型和非非结构化数据。NoSQL数据库查询(例如MongoDB)因可以解决非非结构化数据而受欢迎。并不像选用肌肉僵硬方式的关系型数据库(SQL),NoSQL数据库查询要灵便得多,并以便于了解的简易方式储存数据信息。

分布式系统键值储存、朝向文本文档的NoSQL作用和MapReduce测算作用,这种作用使MongoDB变成解决海量信息的极佳挑选。数据工程师常解决很多没有处理过的原始记录,使MongoDB变成保存数据信息作用并适用横着拓展的典型性挑选。

5. Apache Spark

现如今的公司掌握捕捉数据信息并使数据信息在机构内迅速可以用的必要性。流解决让您能够实时查询持续的数据流分析,包含感应器数据信息、网址上的客户主题活动、来源于物联网设备的数据信息及金融投资数据信息等数据信息。Apache Spark意味着了那样一种时兴的流解决完成。

Apache Spark是一种开源系统剖析模块,以规模性数据处理方法作用知名,它适用多种多样计算机语言,包含Java、Scala、R和Python。Spark能够在微批中解决TB级数据流分析,并应用运行内存中缓存文件和历经提升的查看实行。

6. Apache Kafka

与Apache Spark类似,Apache Kafka是一种开源系统事情流服务平台,可用以数据库同步、消息传递和即时数据流分析等应用场景。Apache Kafka因搭建ELT管路而时兴,并普遍作为数据采集和获取专用工具。

Apache Kafka是一种简易、靠谱、可拓展的性能卓越专用工具,能够迅速将很多数据信息流式传输到总体目标。

7. Amazon Redshift

在当代数据信息系统架构中,数据库管理不但仅限于数据储存人物角色。Amazon Redshift是个案例,它是一种彻底代管的根据云的数据库管理,用以规模性储存和分析数据。

Redshift便于应用规范SQL,跨数据库管理、实际操作数据库查询和数据湖,查看和合拼很多结构型和半非结构化数据。它还使数据工程师能够在数钟头内轻轻松松集成化新数据库,进而减少了获得判断力的時间。

8. Snowflake

Snowflake是一种时兴的根据云的数据库管理服务平台,为公司出示独立的储存和测算选择项、适用第三方专用工具和数据信息复制等。Snowflake能够轻轻松松地获取、变换和交货数据信息以获得更深层次的判断力,有利于简单化数据信息工程项目主题活动。

拥有Snowflake,数据工程师无须担忧管理方法系统架构和高并发解决等难题,能够致力于别的有使用价值的主题活动以交货数据信息。

9. Amazon Athena

Amazon Athena是一种互动式查询工具,可协助您剖析储存在Amazon S3中的非结构型、半结构型和非结构化数据。您能够应用Athena,运用规范SQL对结构型和非非结构化数据实行临时性查看。

Athena彻底选用无服务器架构,这代表着不用管理方法或构建一切系统架构。应用Athena,您不用繁杂的ETL工作就可以将数据信息提前准备用以剖析。这使数据工程师或有着SQL专业技能的所有人都能够轻轻松松地马上剖析大中型数据。

10. Apache Airflow

伴随着当代数据信息工作内容中发生多种多样云专用工具,管理方法不一样精英团队中间的数据信息并充分运用数据信息的发展潜力越来越愈来愈艰难。工作编辑和生产调度专用工具不遗余力清除数据孤岛、简单化工作内容,并使可重复性每日任务自动化技术,便于IT单位能够迅速高效率地行動。Apache Airflow素来是数据工程师们用以编辑和生产调度数据信息管路的亲睐的专用工具。

Apache Airflow根据高效率的线程同步,协助您搭建当代数据信息管路。它出示了丰富多彩的操作界面,能够轻轻松松地表明生产制造环境中运行的管路、检测进展,并在必须时清查难题。

全文文章标题:Top 10 Tools for Data Engineers,创作者:Savia Lobo

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