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原文链接：https://www.kdnuggets.com/top-7-python-etl-tools-for-data-engineering
原文作者：Bala Priya C
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# 引言
构建提取、转换、加载（ETL）管道是数据工程师众多职责之一。虽然可以使用纯粹的 Python 和 Pandas 来构建 ETL 管道，但专业工具在调度、错误处理、数据验证和可扩展性等复杂性方面处理得要好得多。
然而，挑战在于要知道应该关注哪些工具。有些工具对于大多数用例来说过于复杂，而另一些工具则缺乏随着您的管道增长所需的功能。本文重点介绍七款基于 Python 的 ETL 工具，它们在以下方面取得了适当的平衡：
- 工作流编排和调度
- 轻量级任务依赖
- 现代工作流管理
- 基于资产的管道管理
- 大规模分布式处理
这些工具得到积极维护，拥有强大的社区支持，并且正在生产环境中得到应用。让我们来探索一下。
# 1. 使用 Apache Airflow 进行工作流编排
当您的 ETL 作业超出简单脚本的范围时，就需要进行编排。Apache Airflow 是一个用于以编程方式编写、调度和监控工作流的平台，使其成为数据管道编排的行业标准。
以下是 Airflow 对数据工程师有用的原因：
- 允许您以 Python 代码中的有向无环图（DAG）形式定义工作流，为复杂依赖项提供完全的编程灵活性
- 提供用户界面（UI）来监控管道执行、调查故障以及在需要时手动触发任务
- 包含用于常见任务的预构建运算符，例如在数据库之间移动数据、调用 API 和运行 SQL 查询
Marc Lamberti 在 YouTube 上的 Airflow 教程对初学者来说非常棒。Krish Naik 的“Apache Airflow One Shot — 使用 AirFlow 和 Astro 构建端到端 ETL 管道”也是一个有用的资源。
# 2. 使用 Luigi 简化管道
对于更简单的管道，有时 Airflow 会显得大材小用。Luigi 是 Spotify 开发的一个 Python 库，用于构建复杂的批处理作业管道，提供了一种更轻量级的替代方案，专注于长期运行的批处理过程。
值得考虑 Luigi 的原因：
- 使用基于类的简单方法，其中每个任务都是一个带有
require、output和run方法的 Python 类 - 自动处理依赖关系解析，并为本地文件、Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和数据库等各种目标提供内置支持
- 对于小型团队来说，更容易设置和维护
请查看 “构建数据管道第 1 部分：Airbnb 的 Airflow 对比 Spotify 的 Luigi”以获得概览。“构建工作流 — Luigi 文档”包含常见用例的示例管道。
# 3. 使用 Prefect 优化工作流
Airflow 功能强大，但对于更简单的用例可能过于笨重。Prefect 是一款现代工作流编排工具，易于学习且更符合 Pythonic 风格，同时仍能处理生产规模的管道。
值得探索 Prefect 的原因：
- 使用带有简单装饰器的标准 Python 函数来定义任务，比 Airflow 的基于运算符的方法更直观
- 开箱即用地提供更好的错误处理和自动重试，并且可以清晰地看到哪里出了问题
- 提供云托管选项和自托管部署，随着需求的演变，为您提供灵活性
Prefect 的操作指南和示例应该是很棒的参考。核心团队的Prefect YouTube 频道会定期发布教程和最佳实践。
# 4. 以 Dagster 为中心的数据资产
传统编排工具侧重于任务，而 Dagster 则采取以数据为中心的方法，将数据资产视为一等公民。它是一种现代数据编排器，强调测试、可观测性和开发体验。
以下是 Dagster 的功能列表：
- 使用声明式方法，您可以在其中定义资产及其依赖关系，使数据血缘关系清晰，管道更易于理解
- 提供出色的本地开发体验，内置测试工具和强大的 UI，可在开发过程中探索管道
- 提供软件定义资产，使了解存在哪些数据、如何生成数据以及最后更新时间变得容易
Dagster 基础教程引导您完成使用资产构建数据管道的过程。您还可以查看 Dagster University，探索涵盖生产管道实际模式的课程。
# 5. 使用 PySpark 扩展数据处理
批处理大型数据集需要分布式计算能力。PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，提供了一个跨集群处理海量数据的框架。
使 PySpark 对数据工程师至关重要的功能：
- 通过在多台计算机之间自动分配处理，处理无法容纳到单台计算机上的数据集
- 为常见的 ETL 操作（如连接、聚合和转换）提供高级 API，这些操作会优化执行计划
- 同时支持批处理和流式处理工作负载，让您可以使用相同的代码库处理实时数据和历史数据
“如何在 PySpark 中使用 Transform 模式实现模块化和可维护的 ETL”是一个很好的实践指南。您还可以查看官方的“教程 — PySpark 文档”以获取详细指南。
# 6. 使用 Mage AI 过渡到生产环境
现代数据工程需要平衡简单性和功能的工具。Mage AI 是一款现代数据管道工具，它将笔记本电脑的易用性与生产级编排相结合，使从原型到生产的转换更加容易。
Mage AI 获得关注的原因如下：
- 提供交互式笔记本界面来构建管道，允许您在调度之前以交互方式开发和测试转换
- 包含常见源和目标的内置模块，减少数据提取和加载的样板代码
- 提供干净的 UI 来监控管道、调试故障和管理计划运行，而无需复杂的配置
带有示例的Mage AI 快速入门指南是一个很好的起点。您还可以查看Mage 指南页面以获取更详细的示例。
# 7. 使用 Kedro 标准化项目
从笔记本电脑过渡到生产级管道充满挑战。Kedro 是一个 Python 框架，它将软件工程的最佳实践引入数据工程。它为构建可维护的管道提供了结构和标准。
Kedro 有用的原因：
- 强制执行标准化的项目结构，关注点分离，使您的管道更容易测试、维护和协作
- 提供内置的数据目录功能，用于管理数据的加载和保存，抽象化文件路径和连接详细信息
- 与 Airflow 和 Prefect 等编排器很好地集成，允许您使用 Kedro 在本地开发，然后使用首选的编排工具进行部署
官方的Kedro 教程和概念指南应该能帮助您入门项目设置和管道开发。
总结
这些工具都有助于构建 ETL 管道，它们各自解决了编排、转换、可扩展性和生产就绪等不同需求。不存在单一的“最佳”选择，因为每种工具都是为了解决特定类型的问题而设计的。
正确的选择取决于您的用例、数据大小、团队成熟度和操作复杂性。简单的管道受益于轻量级解决方案，而更大或更关键的系统则需要更强的结构、可扩展性和测试支持。
学习 ETL 最有效的方法是构建真实的管道。从一个基本的 ETL 工作流开始，使用不同的工具实现它，并比较每种工具在依赖项、配置和执行方面的处理方式。要进行更深入的学习，请将实践与课程和真实世界的工程文章相结合。祝您管道构建顺利！
Bala Priya C 是来自印度的开发人员和技术撰稿人。她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交叉点工作。她的兴趣和专长领域包括 DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编码和咖啡！目前，她正致力于通过撰写教程、操作指南、观点文章等方式学习并与开发者社区分享她的知识。Bala 还创建了引人入胜的资源概览和编码教程。
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