資料工程實戰：從基礎到佈署全流程

– 14 分鐘閱讀

資料工程作為資料科學的基本，負責構建和維護資料基礎設施，確保資料的品質、安全性和可用性，以支援資料驅動的應用和服務。資料工程師需要掌握多種技能，包括程式設計語言（Python、Java、Scala）、資料函式倉管理（關係型資料函式庫、NoSQL 資料函式庫）、資料處理引擎（Spark、Hadoop）以及雲端計算等。本文將深入探討資料工程的各個環節，從資料收集、儲存、處理到資料管道的建構與佈署，提供一個全面的資料工程實戰。

資料工程基礎

資料工程是一門專注於設計、建造、維護和營運資料基礎設施的領域，旨在支援各種資料驅動的應用和服務。資料工程師負責開發和維護資料管道、資料倉儲和資料湖，以確保資料的品質、安全性和可用性。

資料工程師的角色

資料工程師的工作包括設計和實施資料收集、儲存和處理系統。他們需要具有強大的技術技能，包括程式設計語言、資料函式倉管理和資料處理引擎的知識。資料工程師還需要了解資料品質、資料安全性和資料合規性的重要性。

資料工程所需的技能和知識

要成為一名資料工程師，需要具備以下技能和知識：

  • 程式設計語言：Python、Java、Scala等
  • 資料函式倉管理：關係型資料函式庫、NoSQL資料函式庫、資料倉儲等
  • 資料處理引擎：Apache Spark、Apache Hadoop等
  • 資料管道：Apache NiFi、Apache Beam等
  • 雲端計算：AWS、Azure、Google Cloud等

資料工程與資料科學

資料工程和資料科學是兩個相關但不同的領域。資料工程師負責建造和維護資料基礎設施，而資料科學家則使用這些基礎設施來分析和解釋資料。

資料工程工具

資料工程師使用各種工具來建造和維護資料基礎設施，包括：

  • Apache NiFi：一個開源的資料管道工具
  • Apache Spark：一個開源的資料處理引擎
  • Apache Hadoop：一個開源的資料處理框架
  • Apache Beam：一個開源的資料管道工具

程式設計語言

資料工程師使用各種程式設計語言，包括：

  • Python：一個流行的程式設計語言，廣泛用於資料工程
  • Java：一個流行的程式設計語言，廣泛用於資料工程
  • Scala：一個流行的程式設計語言，廣泛用於資料工程

資料函式庫

資料工程師使用各種資料函式庫，包括：

  • 關係型資料函式庫：MySQL、PostgreSQL等
  • NoSQL資料函式庫：MongoDB、Cassandra等
  • 資料倉儲：Amazon Redshift、Google BigQuery等

資料處理引擎

資料工程師使用各種資料處理引擎，包括：

  • Apache Spark：一個開源的資料處理引擎
  • Apache Hadoop：一個開源的資料處理框架
  • Apache Flink：一個開源的資料處理引擎

資料管道

資料工程師使用各種資料管道工具，包括：

  • Apache NiFi：一個開源的資料管道工具
  • Apache Beam：一個開源的資料管道工具
  • AWS Data Pipeline：一個雲端資料管道工具
內容解密：

以上內容介紹了資料工程的基礎概念，包括資料工程師的角色、所需的技能和知識、資料工程與資料科學的區別等。同時，介紹了各種資料工程工具，包括程式設計語言、資料函式庫、資料處理引擎和資料管道工具等。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[資料工程] --> B[資料工程師]
    B --> C[程式設計語言]
    C --> D[資料函式庫]
    D --> E[資料處理引擎]
    E --> F[資料管道]
    F --> G[資料倉儲]
    G --> H[資料湖]
    H --> I[資料分析]
    I --> J[資料視覺化]
    J --> K[資料科學]
    K --> L[商業智慧]
    L --> M[決策支援]
    M --> N[業務最佳化]
    N --> O[收益增長]
    O --> P[競爭優勢]

此圖表展示了資料工程的整體流程，從資料工程師的角色開始，到程式設計語言、資料函式庫、資料處理引擎、資料管道、資料倉儲、資料湖、資料分析、資料視覺化、資料科學、商業智慧、決策支援、業務最佳化、收益增長和競爭優勢等。

資料處理與儲存技術導覽

NiFi 簡介

Apache NiFi 是一個開源的資料處理和分配平臺，允許使用者管理和處理來自各種來源的資料。NiFi 提供了一個直觀的使用者介面，讓使用者可以輕鬆地建立和管理資料流程。

PostgreSQL 簡介

PostgreSQL 是一個強大的開源關係式資料函式倉管理系統，提供了高效和安全的資料儲存和查詢功能。PostgreSQL 支援多種資料型別，包括整數、字串、日期和時間等。

安裝和設定 PostgreSQL

要安裝和設定 PostgreSQL，使用者需要下載和安裝 PostgreSQL 軟體，然後設定資料函式庫和使用者帳戶。使用者也需要安裝 pgAdmin 4，哪是一個圖形化的資料函式倉管理工具。

pgAdmin 4 簡介

pgAdmin 4 是一個圖形化的 PostgreSQL 資料函式倉管理工具，提供了直觀的使用者介面，讓使用者可以輕鬆地管理和查詢資料函式庫。pgAdmin 4 支援多種功能，包括資料函式庫建立、資料表建立、查詢和索引等。

Elasticsearch 和 Kibana 簡介

Elasticsearch 是一個開源的搜尋和分析引擎，提供了高效和可擴充套件的搜尋和分析功能。Kibana 是一個圖形化的 Elasticsearch 客戶端，提供了直觀的使用者介面，讓使用者可以輕鬆地查詢和分析資料。

安裝和設定 Elasticsearch 和 Kibana

要安裝和設定 Elasticsearch 和 Kibana，使用者需要下載和安裝 Elasticsearch 和 Kibana 軟體，然後設定 Elasticsearch 叢集和 Kibana 介面。

Apache Airflow 簡介

Apache Airflow 是一個開源的工作流程管理平臺，提供了高效和可擴充套件的工作流程管理功能。Airflow 支援多種功能，包括工作流程建立、任務管理和監控等。

安裝和設定 Apache Airflow

要安裝和設定 Apache Airflow，使用者需要下載和安裝 Airflow 軟體，然後設定工作流程和任務。

內容解密：

上述內容簡介了幾個重要的資料處理和儲存技術，包括 NiFi、PostgreSQL、Elasticsearch、Kibana 和 Apache Airflow。使用者可以根據自己的需求選擇合適的技術和工具，來建立和管理自己的資料處理和儲存系統。以下是每個技術的詳細介紹：

  • NiFi：是一個開源的資料處理和分配平臺，允許使用者管理和處理來自各種來源的資料。
  • PostgreSQL：是一個強大的開源關係式資料函式倉管理系統，提供了高效和安全的資料儲存和查詢功能。
  • Elasticsearch 和 Kibana：是開源的搜尋和分析引擎和圖形化的 Elasticsearch 客戶端，提供了高效和可擴充套件的搜尋和分析功能。
  • Apache Airflow：是一個開源的工作流程管理平臺，提供了高效和可擴充套件的工作流程管理功能。

每個技術都有其自己的優點和缺點，使用者需要根據自己的需求和要求選擇合適的技術和工具。

# 資料處理和儲存技術示例
import pandas as pd
from elasticsearch import Elasticsearch
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator

# NiFi 示例
nifi_url = "http://localhost:8080/nifi"
nifi_flow = "my_flow"

# PostgreSQL 示例
pg_host = "localhost"
pg_database = "my_database"
pg_username = "my_username"
pg_password = "my_password"

# Elasticsearch 和 Kibana 示例
es_host = "localhost"
es_index = "my_index"

# Apache Airflow 示例
dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args={
        'owner': 'airflow',
        'depends_on_past': False,
        'start_date': datetime(2023, 3, 21),
        'retries': 1,
        'retry_delay': timedelta(minutes=5),
    },
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

task = BashOperator(
    task_id='my_task',
    bash_command='echo "Hello World!"',
    dag=dag,
)

圖表翻譯：

以下是資料處理和儲存技術的流程圖：

  graph LR
    A[NiFi] -->|資料處理|> B[PostgreSQL]
    B -->|資料儲存|> C[Elasticsearch]
    C -->|搜尋和分析|> D[Kibana]
    D -->|資料視覺化|> E[Apache Airflow]
    E -->|工作流程管理|> F[任務執行]

這個流程圖展示了資料處理和儲存技術之間的關係，從 NiFi 的資料處理開始，到 PostgreSQL 的資料儲存，然後到 Elasticsearch 的搜尋和分析，接著到 Kibana 的資料視覺化，最後到 Apache Airflow 的工作流程管理和任務執行。

資料儲存與管理

資料儲存和管理是資料科學和工程中的一個關鍵步驟。它涉及將資料寫入和讀取檔案、資料函式庫等儲存系統。在本節中，我們將探討如何在 Python 中寫入和讀取不同型別的檔案，包括 CSV 和 JSON 檔案。

寫入和讀取 CSV 檔案

CSV（Comma Separated Values）是一種常用的檔案格式，用於儲存表格資料。Python 提供了多種方法來寫入和讀取 CSV 檔案，包括使用內建的 csv 模組和第三方函式庫如 pandas。

使用 csv 模組

Python 的 csv 模組提供了基本的 CSV 檔案操作功能。以下是使用 csv 模組寫入和讀取 CSV 檔案的示例：

import csv

# 寫入 CSV 檔案
with open('example.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['Name', 'Age'])
    writer.writerow(['John', 25])
    writer.writerow(['Alice', 30])

# 讀取 CSV 檔案
with open('example.csv', 'r') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    for row in reader:
        print(row)

使用 pandas

pandas 是一個強大的資料分析函式庫，提供了高效的 CSV 檔案操作功能。以下是使用 pandas 寫入和讀取 CSV 檔案的示例：

import pandas as pd

# 寫入 CSV 檔案
data = {'Name': ['John', 'Alice'], 'Age': [25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('example.csv', index=False)

# 讀取 CSV 檔案
df = pd.read_csv('example.csv')
print(df)

寫入和讀取 JSON 檔案

JSON（JavaScript Object Notation）是一種輕量級的資料交換格式，廣泛用於 Web 開發。Python 提供了內建的 json 模組來寫入和讀取 JSON 檔案。

以下是使用 json 模組寫入和讀取 JSON 檔案的示例：

import json

# 寫入 JSON 檔案
data = {'Name': 'John', 'Age': 25}
with open('example.json', 'w') as jsonfile:
    json.dump(data, jsonfile)

# 讀取 JSON 檔案
with open('example.json', 'r') as jsonfile:
    data = json.load(jsonfile)
    print(data)

建立資料管道

資料管道是指將資料從來源處收集、轉換和儲存到目標處的過程。Apache Airflow 是一個流行的資料管道工具，提供了強大的工作流程管理功能。

以下是使用 Apache Airflow 建立資料管道的示例：

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2023, 3, 21),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'example_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

task1 = BashOperator(
    task_id='task1',
    bash_command='echo "Hello World!"',
    dag=dag,
)

task2 = BashOperator(
    task_id='task2',
    bash_command='echo "This is task2!"',
    dag=dag,
)

task1 >> task2

處理檔案使用 NiFi

Apache NiFi 是一個資料流管理工具，提供了強大的檔案處理功能。以下是使用 NiFi 處理 CSV 和 JSON 檔案的示例：

處理 CSV 檔案

from nifi import ProcessGroup

# 建立 NiFi 流程群
pg = ProcessGroup('example_pg')

# 建立 CSV 處理器
csv_processor = pg.add_processor('CSVProcessor')

# 設定 CSV 處理器
csv_processor.set_property('csv_file', 'example.csv')
csv_processor.set_property('delimiter', ',')

# 執行 CSV 處理器
csv_processor.execute()

處理 JSON 檔案

from nifi import ProcessGroup

# 建立 NiFi 流程群
pg = ProcessGroup('example_pg')

# 建立 JSON 處理器
json_processor = pg.add_processor('JSONProcessor')

# 設定 JSON 處理器
json_processor.set_property('json_file', 'example.json')
json_processor.set_property('json_path', '$.Name')

# 執行 JSON 處理器
json_processor.execute()

資料清理、轉換和增強

資料清理、轉換和增強是資料科學和分析中的重要步驟。這些步驟可以幫助我們從原始資料中提取有用的資訊，改善資料的品質和準確性，並使其更容易被分析和視覺化。

資料清理

資料清理是指移除或修正資料中錯誤或不完整的部分。這可以包括處理缺失值、移除重複的資料、修正拼寫錯誤等。Python 提供了多種工具和函式函式庫來進行資料清理，例如 Pandas 和 NumPy。

import pandas as pd

# 建立一個資料框
data = {'Name': ['John', 'Mary', 'David', 'Emily'],
        'Age': [25, 31, 42, 28]}
df = pd.DataFrame(data)

# 移除缺失值
df.dropna()

# 移除重複的資料
df.drop_duplicates()

資料轉換

資料轉換是指將資料從一個格式轉換到另一個格式。這可以包括將資料從一個資料函式庫轉移到另一個資料函式庫，或者將資料從一個格式轉換到另一個格式。Python 提供了多種工具和函式函式庫來進行資料轉換，例如 Pandas 和 NumPy。

import pandas as pd

# 建立一個資料框
data = {'Name': ['John', 'Mary', 'David', 'Emily'],
        'Age': [25, 31, 42, 28]}
df = pd.DataFrame(data)

# 將資料轉換為 JSON 格式
df.to_json()

# 將資料轉換為 CSV 格式
df.to_csv()

資料增強

資料增強是指新增新的資料或特徵到現有的資料中。這可以包括新增新的欄位、合併不同的資料來源等。Python 提供了多種工具和函式函式庫來進行資料增強，例如 Pandas 和 NumPy。

import pandas as pd

# 建立一個資料框
data = {'Name': ['John', 'Mary', 'David', 'Emily'],
        'Age': [25, 31, 42, 28]}
df = pd.DataFrame(data)

# 新增新的欄位
df['Country'] = ['USA', 'Canada', 'UK', 'Australia']

# 合併不同的資料來源
df2 = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Mary', 'David', 'Emily'],
                     'City': ['New York', 'Toronto', 'London', 'Sydney']})
df = pd.merge(df, df2, on='Name')

內容解密：

以上程式碼示範瞭如何使用 Python 進行資料清理、轉換和增強。首先，我們建立了一個資料框，然後使用 Pandas 的函式函式庫來進行資料清理，例如移除缺失值和重複的資料。接下來，我們使用 Pandas 的函式函式庫來進行資料轉換，例如將資料轉換為 JSON 格式和 CSV 格式。最後，我們使用 Pandas 的函式函式庫來進行資料增強，例如新增新的欄位和合併不同的資料來源。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[資料清理] --> B[資料轉換]
    B --> C[資料增強]
    C --> D[資料分析]
    D --> E[資料視覺化]

此圖表示了資料清理、轉換、增強、分析和視覺化的流程。首先，我們進行資料清理，然後進行資料轉換，接下來進行資料增強，然後進行資料分析，最後進行資料視覺化。

資料探索與管道建構

在資料科學的世界中，探索和理解資料是非常重要的步驟。這個過程不僅幫助我們發現資料中的模式和趨勢，也能夠讓我們更好地理解資料的結構和特性。在這個章節中，我們將介紹如何使用Python進行資料探索，包括下載資料、基本的資料探索、處理常見的資料問題，以及如何使用pandas函式庫來操作和分析資料。

資料下載和探索

首先，我們需要下載要分析的資料。這個過程通常涉及從網際網路上下載資料集，或者從資料函式庫中提取資料。下面是一個簡單的例子，展示如何下載一個公開的資料集：

import pandas as pd

# 下載資料集
url = "https://example.com/data.csv"
data = pd.read_csv(url)

# 顯示前五行資料
print(data.head())

基本資料探索

下載資料後，進行基本的資料探索是非常重要的。這包括檢視資料的結構、資料型別、缺失值等。pandas函式庫提供了許多有用的函式來幫助我們完成這些任務。

# 檢視資料的結構
print(data.info())

# 檢視資料的描述統計
print(data.describe())

處理常見的資料問題

在實際的資料分析中，常常會遇到一些問題，例如缺失值、重複值等。pandas函式庫提供了許多函式來幫助我們處理這些問題。

# 刪除含有缺失值的行
data.dropna(inplace=True)

# 刪除重複的行
data.drop_duplicates(inplace=True)

資料管道建構

除了資料探索和處理，建構一個資料管道也是非常重要的。資料管道是一個自動化的過程，負責從資料源提取資料，進行資料轉換和分析，最後將結果儲存到目標資料函式庫中。Airflow是一個流行的資料管道工具，提供了許多有用的功能來幫助我們建構和管理資料管道。

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator

# 定義一個資料管道
dag = DAG(
    'data_pipeline',
    default_args={
        'owner': 'airflow',
        'depends_on_past': False,
        'start_date': datetime(2023, 3, 21),
        'retries': 1,
        'retry_delay': timedelta(minutes=5),
    },
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

# 定義一個任務
task = BashOperator(
    task_id='data_processing',
    bash_command='python data_processing.py',
    dag=dag
)

資料管道佈署在生產環境中

資料管道的佈署是一個複雜的過程，需要考慮到許多因素，包括資料的品質、安全性和效率。在生產環境中，資料管道需要能夠處理大量的資料，並且能夠提供實時的資料分析和視覺化。

資料管道的特點

一個好的資料管道應該具有以下特點：

  • 可擴充套件性：資料管道應該能夠處理大量的資料，並且能夠隨著資料量的增加而擴充套件。
  • 可靠性：資料管道應該能夠提供可靠的資料處理和傳輸，確保資料的正確性和完整性。
  • 安全性：資料管道應當能夠提供安全的資料傳輸和儲存，保護資料免受未經授權的存取和竊取。
  • 效率：資料管道應當能夠提供高效的資料處理和傳輸，減少資料處理的時間和成本。

資料管道的架構

資料管道的架構通常包括以下幾個部分：

  • 資料來源：資料來源是資料管道的起點，負責提供原始資料。
  • 資料處理：資料處理是資料管道的核心，負責對原始資料進行處理和轉換。
  • 資料儲存：資料儲存是資料管道的終點，負責儲存和管理已經處理好的資料。
  • 資料視覺化：資料視覺化是資料管道的附加部分，負責提供資料的視覺化和分析。

資料管道的工具

資料管道的工具包括以下幾個：

  • Apache Beam：Apache Beam是一個開源的資料管道工具，提供了強大的資料處理和傳輸功能。
  • Apache Spark：Apache Spark是一個開源的資料處理工具，提供了高效的資料處理和分析功能。
  • Elasticsearch：Elasticsearch是一個開源的搜尋引擎，提供了強大的資料搜尋和分析功能。
  • Kibana：Kibana是一個開源的資料視覺化工具，提供了強大的資料視覺化和分析功能。

資料管道的佈署

資料管道的佈署需要考慮到許多因素，包括資料的品質、安全性和效率。以下是資料管道佈署的步驟：

  1. 規劃資料管道：規劃資料管道的架構和工具，根據業務需求和資料特點進行選擇。
  2. 設計資料處理：設計資料處理的流程和邏輯，根據資料的品質和安全性進行設計。
  3. 實施資料管道：實施資料管道的工具和架構，根據設計的流程和邏輯進行實施。
  4. 測試資料管道：測試資料管道的功能和效能，根據測試結果進行最佳化和調整。
  5. 佈署資料管道：佈署資料管道到生產環境，根據業務需求和資料特點進行佈署。

版本控制與NiFi Registry

版本控制是資料管道管理中的重要組成部分，能夠有效地追蹤和管理資料管道的變化。Apache NiFi提供了一個名為NiFi Registry的工具，用於實作版本控制和資料管道的管理。

安裝和組態NiFi Registry

要使用NiFi Registry，首先需要安裝和組態它。以下是安裝和組態NiFi Registry的步驟：

  1. 安裝NiFi Registry：可以從Apache NiFi的官方網站下載NiFi Registry的安裝包，然後按照安裝進行安裝。
  2. 組態NiFi Registry：安裝完成後，需要組態NiFi Registry的設定檔案，包括資料函式庫連線、使用者名稱和密碼等。

從技術架構視角來看，建構高效能、可擴充套件的資料管道需要整合多種技術，本文涵蓋了從資料工程基礎到生產環境佈署的完整流程。分析階段重點探討了資料收集、清理、轉換、增強、儲存及探索等關鍵環節，並佐以程式碼範例，展現了資料工程師所需的技能和工具。NiFi、PostgreSQL、Elasticsearch、Kibana 和 Airflow 等技術的整合應用，有效地解決了資料處理過程中的各種挑戰，特別是版本控制與 NiFi Registry 的結合，提升了資料管道的可靠性和可維護性。然而，資料安全和隱私保護仍是資料管道建構過程中不可忽視的環節，需要更進一步的探討和實踐。玄貓認為，隨著雲端技術和機器學習的發展，資料管道將朝向更智慧化、自動化的方向演進，未來發展值得密切關注。對於企業而言，投資於資料管道建設，提升資料處理能力，將是獲得資料洞察和商業價值的關鍵。

玄貓

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技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。