def run_etl_pipeline(file_path, db_name='employee_data.db'): # Extract data = extract_employee_data(file_path) if data is not None: # Transform transformed_data = transform_employee_data(data) if transformed_data is not None: # Load load_data_to_db(transformed_data, db_name)# Run ...
df.to_sql('sales', engine, if_exists='append', index=False)# Main pipeline if __name__ == "__main__":sales_df = extract_sales()transformed_df = transform_sales(sales_df)load_sales(transformed_df, 'sales_database', 'user', 'password')结论 构建高效的数据管道是数据工程师的核心职责...
在ETL方案中, 使用python完成流程控制自然是很轻松的, 所以关键点是, 提供一个高效的基于记录行的pipeline执行机制, 以及如何提供较高的执行效率. 下面有几个开源项目还不错, 值得在项目中一试. 其实甚至不用什么额外的开源项目, 用标准库也很容易做transform的, 因为python内建支持sqlite, 接下来无需多讲了. ...
在ETL方案中, 使用python完成流程控制自然是很轻松的, 所以关键点是, 提供一个高效的基于记录行的pipeline执行机制, 以及如何提供较高的执行效率. 下面有几个开源项目还不错, 值得在项目中一试. 其实甚至不用什么额外的开源项目, 用标准库也很容易做transform的, 因为python内建支持sqlite, 接下来无需多讲了. ...
auto_awesome_motion View Active Events Daniel Anderson·1y ago· 63 views arrow_drop_up3 Copy & Edit7 more_vert Runtime play_arrow 4s Language Python
Data Pipeline是一家为企业用户提供数据基础架构服务的科技公司,DataPipeline数据质量平台整合了数据质量分析、质量校验、质量监控等多方面特性, 以保证数据质量的完整性、一致性、准确性及唯一性,彻底解决数据孤岛和数据定义进化的问题。 2、Kettle Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Windows、Linux、Unix上...
在这里,我们将覆盖表(从 pipeline.yaml 参数化),按位置分组,并且只接受投票数超过 1 的用户。将这些任务和表格上传、聚合和分组的组件分开也将使我们能够并行化我们的工作流程并更快地运行——我们将在接下来介绍它。我们示例管道的最后一步是绘制任务,它获取那些新创建的表并将它们可视化。
以上pipeLine的五个步骤并没有执行,只有当数据进行展现时或保存时才进行上面计算。比如look或todb、tocsv等等。 E(Extract) 抽取/读数据(read) SNB-ETL基于Python函数实现了对数据行和列的抽象,类似于Pandas DataFrame或R语言的DataFrame,以及Table格式。它支持从各种数据源,包括文件、数据库、API或其他数据源,进行数...
etl-pipeline Star Here are 1,681 public repositories matching this topic... Language: All Sort: Most stars orchest / orchest Star 4.1k Code Issues Pull requests Build data pipelines, the easy way 🛠️ python docker kubernetes data-science machine-learning airflow cloud deploy...
①低代码与高灵活性：结合可视化算子、Python/Shell/SQL 脚本，支持复杂逻辑处理（如循环容器、条件分支），降低对编程能力的依赖。②异构数据处理：支持不同数据库、协议和数据结构之间的计算，通过图形化操作简化配置流程。（4）强大的数据服务能力 ①数据共享与安全传输：提供 API 接口发布功能，打通数据供应链路；...