ETL 脚本编程概述

直接编写代码是构建 ETL 管道的一种常用且有效的方法。这种方法被称为 ETL 脚本编程，它使用编程语言来定义和执行提取、转换和加载步骤。它提供了一种高度可定制的数据流设计和管理方式。

开发者无需在屏幕上连接方框，而是使用 Python、Java 或 Scala 等语言编写指令。这些指令精确地规定了如何连接数据源、应用何种转换以及将结果数据加载到何处。可以将其视为为计算机提供一个详细的、分步执行的“食谱”。

使用脚本的优点

使用代码来构建 ETL 流程有许多好处，尤其当需求变得更具体或复杂时：

1. 最大灵活性： 脚本对 ETL 流程的各个方面提供完全的控制。如果您需要独特的转换、特定的错误处理方式或与自定义系统集成，编码允许您精确实现所需功能，而不受可视化工具特性的限制。
2. 处理复杂逻辑： 当数据转换涉及复杂的业务规则、数学计算或依赖多因素的条件处理时，在代码中表达这种逻辑通常比尝试通过可视化方式配置更为直接和高效。
3. 集成性： 基于代码的 ETL 可以轻松集成到大型软件应用、数据科学工作流或自动化系统中。脚本可以像其他任何软件一样被调用或触发。
4. 版本控制： ETL 脚本是文本文件，非常适合使用 Git 等版本控制系统进行管理。这使得团队能够追踪随时间的变化、通过合并不同开发者的工作来有效协作，并在出现问题时轻松回溯到以前的版本。
5. 使用库： 用于 ETL 的编程语言通常拥有丰富的库和框架生态系统。这些库提供预构建的功能，用于处理常见任务，如连接各种数据库（SQL、NoSQL）、读取不同文件格式（CSV、JSON、Parquet）、执行复杂数据操作（如筛选、连接、聚合）以及与云服务交互。例如，在 Python 中，pandas（用于数据操作）、SQLAlchemy（用于数据库交互）和 requests（用于访问 Web API）等库是常用的。

脚本编程在 ETL 环境中如何运作

从宏观上看，ETL 脚本遵循熟悉的 E-T-L 顺序：

1. 提取 (Extract)： 编写代码来建立与源系统（数据库、API、文件）的连接。此代码读取所需数据，通常使用为特定源类型设计的库。例如，连接 PostgreSQL 数据库会使用与从 Web 服务器读取 JSON 文件不同的库函数。
2. 转换 (Transform)： 这通常是脚本的核心部分。脚本利用编程语言的特性和数据操作库，清洗提取的数据（处理缺失值、纠正错误）、重新格式化数据（标准化日期或地址）、丰富数据（添加计算字段或查找相关信息），并重构数据（合并来自多个源的数据、聚合结果）。
3. 加载 (Load)： 最后，脚本包含连接到目标系统（如数据仓库或数据湖）的指令，并将转换后的数据写入相应的表或文件，遵循目标模式。

考虑一个简单的任务：从 CSV 文件读取客户数据，将所有电子邮件地址转换为小写，然后将结果保存到新的 CSV 文件。脚本将包含以下指令：

• 打开源 CSV 文件。
• 读取每一行。
• 对于每一行，获取电子邮件地址值。
• 应用函数将电子邮件地址字符串转换为小写。
• 将修改后的行（包含小写电子邮件）写入新的目标 CSV 文件。
• 对所有行重复上述操作。
• 关闭两个文件。

注意事项

虽然有效，但脚本编程需要编程知识。对于没有开发人员的团队或非常简单、标准的 ETL 任务，可视化工具可能提供更快的设置时间。与拖放界面相比，脚本化 ETL 的开发过程最初可能感觉更复杂，但对于更复杂或不断变化的需求，这通常会带来更高的灵活性和可维护性。

总而言之，脚本编程提供了一种高度适应且可控的方法来实现 ETL 流程。它特别适合需要自定义逻辑、与其他编码系统集成以及享受传统软件开发实践（如版本控制）优势的场景。它与可视化工具相比代表了一种不同的方法，在构建本章讨论的数据管道的广泛技术中，两者是互补的。