Инструменты для создания инженерных конвейеров обработки данных: обзор “`html Обзор инструментов для построения инженерных конвейеров в области обработки данных Статья “Обзор инструментов для построения инженерных конвейеров в области обработки данных” тщательно рассматривает различные инструменты и фреймворки, используемые в области инженерии данных. Давайте рассмотрим различные категории, функциональные возможности и применение этих инструментов в задачах обработки данных. Введение в инженерию данных Инженерия данных включает получение, организацию, понимание, извлечение и форматирование данных для анализа, что является утомительной и времязатратной задачей. Основная цель – преобразовать необработанные данные в структурированные данные, подходящие для последующих задач, таких как машинное обучение. Категории инструментов для построения конвейеров Инструменты для построения конвейеров в области обработки данных широко классифицируются на основе их конструкции и функциональности: ETL/ELT Конвейеры : ETL-конвейеры предназначены для интеграции данных, извлечения данных из источников, их трансформации в необходимый формат и загрузки в место назначения. ELT-конвейеры обычно используются для крупных объемов данных, они извлекают данные, загружают их в хранилища данных и затем трансформируют. Конвейеры интеграции, ввода и преобразования данных : эти конвейеры обрабатывают организацию данных из различных источников, обеспечивая их правильную интеграцию и преобразование для использования. Оркестровка конвейера и управление рабочим процессом : эти конвейеры управляют рабочим процессом и координацией процессов данных, обеспечивая плавное перемещение данных через конвейер. Конвейеры машинного обучения : эти конвейеры, специально предназначенные для задач машинного обучения, обрабатывают подготовку, обучение и развертывание моделей машинного обучения. Подробное рассмотрение инструментов Apache Spark : открытая платформа с поддержкой нескольких языков, подходящая для распределенной и масштабируемой обработки данных большого объема, обеспечивая быстрые запросы и анализ крупных данных. AWS Glue : безсерверный ETL-сервис, упрощающий мониторинг и управление конвейерами данных, интегрируется хорошо с другими инструментами машинного обучения и аналитики AWS. Apache Kafka : открытая платформа для обработки данных в реальном времени с высокой скоростью и низкой задержкой. Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) : платформа для создания конвейеров ETL, интеграции данных и трансформации с поддержкой различных источников данных и мест назначения. Apache Airflow : инструмент для оркестровки и управления рабочим процессом с поддержкой параллельной обработки и интеграцией с другими инструментами. TensorFlow Extended (TFX) : платформа для машинного обучения, поддерживающая рабочие процессы от начала до конца. Заключение Выбор подходящего инструмента для построения конвейера инженерии данных зависит от многих факторов, включая конкретные требования к задачам инженерии данных, характер данных и знакомство пользователя с инструментом. Каждый инструмент имеет свои преимущества и недостатки, что делает их подходящими для различных сценариев. Комбинирование нескольких инструментов конвейера может предоставить более всестороннее решение для сложных задач инженерии данных. Источник: https://arxiv.org/pdf/2406.08335 Оригинальная статья: https://www.marktechpost. https://itinai.ru/%d0%b8%d0%bd%d1%81%d1%82%d1%80%d1%83%d0%bc%d0%b5%d0%bd%d1%82%d1%8b-%d0%b4%d0%bb%d1%8f-%d1%81%d0%be%d0%b7%d0%b4%d0%b0%d0%bd%d0%b8%d1%8f-%d0%b8%d0%bd%d0%b6%d0%b5%d0%bd%d0%b5%d1%80%d0%bd%d1%8b%d1%85