数据工程师的十大构建工具

云工具的增加以及处理大量原始数据的需求导致对数据工程师的需求激增。数据工程师构建数据管道，也是数据基础设施设计和算法开发的主力军。数据工程师对于提高数据对公司的有用性至关重要。 【www.sychzs.cn快译】云工具的增多以及处理大量原始数据的需要，大大增加了市场对数据工程师的需求。数据工程师构建数据管道，也是数据基础设施设计和算法开发的主力军。数据工程师对于提高数据对公司的有用性至关重要。 为了构建如此丰富的数据基础设施，数据工程师需要结合不同的编程语言、数据管理工具、数据仓库以及一整套用于数据处理、数据分析和人工智能/机器学习的其他工具。 本文介绍了数据工程师用来构建高效数据基础设施的十大工具。 1.Python Python 是一种流行的通用编程语言，易于学习，已成为数据工程社区事实上的标准。 由于Python支持多种使用场景，尤其是构建数据管道，因此堪称编程语言世界的瑞士军刀。数据工程师使用 Python 编写 ETL 框架、API 交互、自动化和数据处理任务（例如调整、聚合和连接不同的数据源）。 简单的语法和丰富的第三方库是Python的其他优点。最重要的是，这种编程语言有助于减少开发时间，从而减少公司开支。如今，Python 是超过三分之二的数据工程师职位招聘必备的编程语言。 2.SQL 查询是所有数据工程师的基础。 SQL（结构化查询语言）是数据工程师用来创建业务逻辑模型、执行复杂查询、提取关键性能指标和构建可重用数据结构的关键工具之一。 SQL 是最重要的工具之一，它可以使用查询和数据转换技术来帮助访问、更新、插入、操作和修改数据。 3. PostgreSQL PostgreSQL 是世界上最流行的开源关系数据库。 PostgreSQL 受欢迎的众多原因之一是其活跃的开源社区 - 它不是像 DBMS 或 MySQL 那样由公司主导的开源工具。 PostgreSQL 轻量级、高度灵活且功能强大，使用对象关系模型构建。它提供了广泛的内置和用户定义的功能、海量的数据容量和可靠的数据完整性。 PostgreSQL 专为处理大型数据集而设计，同时提供高容错能力，使其成为数据工程工作流程的理想选择。 4.MongoDB MongoDB 是一种流行的 NoSQL 数据库。它易于使用、高度灵活，可以大规模存储和查询结构化和非结构化数据。 NoSQL 数据库（例如 MongoDB）因其处理非结构化数据的能力而变得流行。与采用严格模式的关系数据库（SQL）不同，NoSQL 数据库更加灵活，并且以易于理解的简单形式存储数据。 分布式键值存储、面向文档的NoSQL能力以及MapReduce计算能力使MongoDB成为处理海量数据的绝佳选择。数据工程师经常处理大量未处理的原始数据，这使得 MongoDB 成为保留数据功能和支持水平可扩展性的典型选择。 5.阿帕奇火花 当今的企业了解捕获数据并使其在组织内快速可用的重要性。流处理允许您实时查询连续的数据流，包括传感器数据、网站上的用户活动、来自物联网设备的数据和金融交易数据。 Apache Spark 代表了一种流行的流处理实现。 Apache Spark 是一款开源分析引擎，以其大规模数据处理能力而闻名。它支持多种编程语言，包括 Java、Scala、R 和 Python。 Spark 可以微批量处理 TB 级数据流，并使用内存缓存和优化的查询执行。 6.阿帕奇卡夫卡 与 Apache Spark 类似，Apache Kafka 是一个开源事件流平台，可用于数据同步、消息传递和实时数据流等应用程序环境。 Apache Kafka 在构建 ELT 管道方面很受欢迎，并被广泛用作数据收集和提取工具。 Apache Kafka 是一种简单、可靠、可扩展且高性能的工具，可以快速将大量数据传输到目标。 7.亚马逊红移 在现代数据基础设施中，数据仓库不仅限于数据存储角色。一个典型的例子是 Amazon Redshift，这是一个完全托管的基于云的数据仓库，用于大规模存储和分析数据。 Redshift 可以使用标准 SQL 轻松跨数据仓库、操作数据库和数据湖查询和合并大量结构化和半结构化数据。它还允许数据工程师在数小时内轻松集成新数据源，从而缩短获得洞察的时间。 8.雪花 Snowflake是一种流行的基于云的数据仓库平台，为企业提供独立的存储和计算选项、对第三方工具的支持、数据克隆等。 Snowflake 通过轻松提取、转换和交付数据以获得更深入的见解，帮助简化数据工程活动。借助 Snowflake，数据工程师不必担心管理基础设施和并发处理等问题，而可以专注于其他有价值的活动来交付数据。 9. 亚马逊雅典娜 Amazon Athena 是一种交互式查询工具，可帮助您分析存储在 Amazon S3 中的非结构化、半结构化和结构化数据。您可以使用 Athena 使用标准 SQL 对结构化和非结构化数据执行即席查询。 Athena 完全无服务器，这意味着无需管理或构建基础设施。借助 Athena，您无需复杂的 ETL 作业即可准备数据进行分析。这使得数据工程师或任何具有 SQL 技能的人都可以轻松地立即分析大型数据集。 10.阿帕奇气流 随着现代数据工作流程中多种云工具的出现，跨不同团队管理数据并充分发挥其潜力变得越来越困难。作业编排和调度工具致力于消除数据孤岛、简化工作流程并自动执行重复任务，以便 IT 部门能够快速高效地开展工作。 Apache Airflow 一直是数据工程师编排和调度数据管道最喜欢的工具。 Apache Airflow 通过高效的任务调度帮助您构建现代数据管道。它提供了丰富的用户界面，可以轻松显示生产中运行的管道、监控进度并在需要时解决问题。 原标题：数据工程师的十大工具，作者：Savia Lobo 【51CTO翻译，合作网站转载请注明原文译者及出处：www.sychzs.cn】