将数据以隔离批次的形式加载到管道
Posted: Thu Jan 23, 2025 4:12 am
些工作是一个巨大的胜利。它节省了时间，并为决策者提供了新鲜而准确的数据。
但是这种 ETL（提取、转换和加载）过程很快就会变得非常棘手。ETL 过程的一个步骤出现故障或错误会产生连锁反应，可能需要数小时的手动干预和清理。这些问题可能会让分析师或工程师浪费大量时间，因为他们必须收拾残局。它们会对数据质量产生负面影响。它们会削弱最终用户的信心。而且，在将最无害的更改推送到数据管道时，它们会加剧焦虑。
为了避免陷入这种 ETL 黑洞，分析师和工程师需要制作以下数据管道：
避免加载重复数据
当某个步骤失败时，不要将数据加载到最终目的地
自己清理
简而言之，他们需要制作幂等的数据管道。
幂等是一个数学术语，描述可以任意多次应用而不会改变结果的操作。此类数据管道具有容错性、可靠性，并且易于排除故障。而且它们的构建比您想象的要简单得多。
您可以采取以下三个简单步骤来使您的数据管道具有幂等性。
目录
介绍
使用事务来防止数据管道运行出现错误
删除重复数据，让您的数据管道自行清理
结论
将数据以隔离批次的形式加载到管道
Amazon 推荐了 几种加载数据的最佳实践。确保 克罗地亚电话数据 有缺陷或失败的 ETL 运行不会弄乱数据的最简单方法是隔离在给定运行中处理的数据。
如果您处理的是时间序列数据，那么这相当简单。从初始源提取数据时，按时间进行过滤。根据数据量，按小时、天或月进行操作。通过像这样按时间窗口批量处理数据，您可以确信任何错误或故障都不会影响单个窗口以外的数据质量。
如果您正在处理横截面数据，请尝试在给定的运行中处理该数据的一些明确定义的子集。确切地知道哪些数据受到了错误或故障的影响，使得清理和修复数据管道问题变得相对简单。只需从最终目的地删除受影响的数据，然后再次运行即可。
但是这种 ETL（提取、转换和加载）过程很快就会变得非常棘手。ETL 过程的一个步骤出现故障或错误会产生连锁反应，可能需要数小时的手动干预和清理。这些问题可能会让分析师或工程师浪费大量时间，因为他们必须收拾残局。它们会对数据质量产生负面影响。它们会削弱最终用户的信心。而且，在将最无害的更改推送到数据管道时，它们会加剧焦虑。
为了避免陷入这种 ETL 黑洞，分析师和工程师需要制作以下数据管道：
避免加载重复数据
当某个步骤失败时，不要将数据加载到最终目的地
自己清理
简而言之，他们需要制作幂等的数据管道。
幂等是一个数学术语，描述可以任意多次应用而不会改变结果的操作。此类数据管道具有容错性、可靠性，并且易于排除故障。而且它们的构建比您想象的要简单得多。
您可以采取以下三个简单步骤来使您的数据管道具有幂等性。
目录
介绍
使用事务来防止数据管道运行出现错误
删除重复数据，让您的数据管道自行清理
结论
将数据以隔离批次的形式加载到管道
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如果您处理的是时间序列数据，那么这相当简单。从初始源提取数据时，按时间进行过滤。根据数据量，按小时、天或月进行操作。通过像这样按时间窗口批量处理数据，您可以确信任何错误或故障都不会影响单个窗口以外的数据质量。
如果您正在处理横截面数据，请尝试在给定的运行中处理该数据的一些明确定义的子集。确切地知道哪些数据受到了错误或故障的影响，使得清理和修复数据管道问题变得相对简单。只需从最终目的地删除受影响的数据，然后再次运行即可。