Ein leichtgewichtiges Big-Data-Stack für Python-Ingenieure

Der Autor freut sich, seine Gedanken und Erfahrungen im Bereich der Daten-Engineering zu teilen, nachdem er mit Python-basierten Technologien wie Flask, Apache Airflow und DuckDB gearbeitet hat. Daten-Engineering ist eine kritische Disziplin, die sich auf den Bau und die Wartung der Architektur, Pipelines und Systeme konzentriert, die erforderlich sind, um große Datenmengen zu sammeln, zu speichern und zu verarbeiten. Ein Daten-Ingenieur ist verantwortlich dafür, dass Daten gesammelt, bereinigt, strukturiert und rechtzeitig bereitgestellt werden, was ein tiefgreifendes Verständnis von Datenbanken, verteilten Systemen, Skripten und Workflow-Orchestrierungstools erfordert. ETL- (Extract, Transform, Load) und ELT- (Extract, Load, Transform) -Pipelines sind zentrale Aufgaben im Daten-Engineering, wobei ELT mit dem Aufstieg von cloudbasierten Data-Warehouses an Popularität gewinnt. Daten-Seen, wie das IBM Cloud Object Storage, sind zentrale Repositorien, die alle strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten in großem Umfang speichern, unterstützen Schema-on-Read und ermöglichen mehr Flexibilität für die Erkundung und Modellierung. Der Autor hebt die Bedeutung von Tools wie Pandas, SQL, Parquet, DuckDB und PyArrow im Daten-Engineering hervor, die ein leistungsfähiges Paket für lokale und skalierbare Datenverarbeitung bilden. DuckDB ist aufgrund seiner Effizienz bei der Verarbeitung von Abfragen direkt auf der Festplatte ohne vollständiges Laden des gesamten Datensatzes in den Arbeitsspeicher besser geeignet als Modin oder Vaex für die Verarbeitung großer Datenmengen, insbesondere im Parquet-Format. Der Autor bietet Beispiele für die Verwendung von DuckDB zur Berechnung der Reisedauer, des durchschnittlichen Fahrpreises pro Entfernungsbereich und der verdienstorientierten Einnahmen aus dem NYC Yellow Taxi Trip Data-Datensatz. Apache Airflow wird verwendet, um Pipelines zu orchestrieren, indem Ingenieure Workflows als gerichtete azyklische Graphen (DAGs) mit Python definieren, unterstützt von Aufgabenabhängigkeiten, Scheduling, Wiederholungen, Protokollierung und Alarmierung aus der Box. Daten-Engineering ist eine Grundlage und ein Multiplikator für moderne Analytics- und KI-Systeme, die eine Mischung aus Software-Engineering, Datenmodellierung und Systemdesign-Fähigkeiten erfordern.