對於任何組織中的資料工程師來說，建立資料管道都是明智之舉。強大的數據管道可保證資訊乾淨、一致且可靠。它可以自動發現和解決問題，確保高數據品質和完整性，並防止您的公司根據不準確的數據做出錯誤的決策。
本文深入探討數據管道開發，並展示如何使用 Databricks 創建全面的數據管道。
讀完本文後，您將能夠建立一個端到端資料管道，自動執行資料處理和分析，從而為更重要的活動騰出時間和資源。
什麼是數據管道？
資料管道執行從來源系統傳輸資料、根據要求進行轉換並將其儲存在目標系統中所需的過程。它包含將原始資料轉換為客戶可以使用的準備資料所需的所有操作。
例如，數據管道準備數據，以便數據從業者（從數據分析師到數據科學家）可以透過分析和報告從中提取價值。
提取、轉換和載入 (ETL) 過程
是一種流行的資料管道類型。 ETL處理涉及從來源系統獲取數據，將其寫入暫存區域，根據要求進行轉換（確保資料品質、刪除重複記錄等），然後將其寫入目標系統，例如資料倉儲或資料湖。
在每個資料管道中，您可能會發現三個重要元素：
來源
資料處理流程
目的地，或“沉沒”
資料可以在整個傳輸過程中更新，某些管道可以簡單地修改具有相同來源和目標系統的資料。
近年來，資料管道變得越來越複雜
以滿足處理大量資料的大型組織的需求。
遵循數據管道概述的所有步驟至關重要。這樣您就可以保證管道具有最小的資料遺失、提供高精度和高品質，並且可以不斷 墨西哥 WhatsApp 號碼數據 擴展以滿足企業不斷變化的需求。它們還應該具有足夠的適應性，能夠處理結構化、非結構化和半結構化資料。
ETL 與資料管道
隨著公司越來越依賴數據來推動決策，了解處理這些數據的系統變得至關重要。 ETL 和資料管道是最常被提及的資料管理解決方案。
儘管它們處理資料的方式類似但它
們的操作和用例卻有很大不同。了解資料管理需求的獨特需求和背景將幫助您在 ETL 流程和更全面的資料管道解決方案之間做出決定。
以下是基於表格的比較，顯示 ETL 和資料管道之間的基本差異：
ETL 數據管道
目的 主要設計用於批次和將資料整合到單一資料倉儲中 它旨在出於各種原因連續流動和處理數據，包括載入到資料倉儲中
過程 通常，批次驅動的進程會依照以下
順序運行：提取、轉換、載入 一個連續的即時過程，可以透過一系列可能包括或不包括轉換的階段來處理串流數據
資料處理 經常處理大量數據，定期批量處理 旨在處理批量和即時數據，實現快速處理和可用性
轉型 轉型是關鍵階段，經常涉及 由專用或獨立的郵件伺服器管理 複雜的資料操作 根據用例的不同，轉變可能是適度的，也可能是實質的；甚至可以完全跳過
延遲 批次導致較高的延遲；它很少是即時的 透過實現即時處理和即時數據存取來降低延遲
可擴展性 可擴展，但受到批次限制和視窗持續時間的限制 高度可擴展，通常設計為自動擴展以回應增加的數據和處理需求
靈活性 它的通用性較差，因為它通常用於某些已建立的工作流程 適應性更強，能夠根據需要調整到多種來源、格式和目的地
複雜 所需的複雜轉換過程經常導致高
度複雜性 複雜性範圍從簡單資料傳輸的低複雜性到複雜處理管道的高複雜性
基礎設施 經常依賴傳統的資料倉儲和整體結構 使用目前的資料儲存選項、雲端服務和微服務架構
使用案例 非常適合數據整 最後的資料庫 合和品質很重要但不需要即時分析的用例 適合需要快速洞察的場景，例如監控、警報、串流分析等
資料管道的常見範例
為了幫助您了解資料管道概念的多功能性，以下是資料管道團隊目前用於在其組織內實現不同目標的一些範例：
批次管道－批次資料管道是一個有組織的自
動化系統，用於定期或批量處理大量資料。它與即時大數據處理不同，即時大數據處理是在數據到來時對其進行處理。當不需要立即處理資料時，此方法特別有用。
串流傳輸管道－串流資料管道在產生資料時不斷地將資料從來源移動到目的地，使其在整個過程中變得有價值。流資料管道用於將資料載入到資料湖或資料倉儲並發佈到訊息系統或資料流。
Delta 架構— Delta Lake 是一個開源儲存層，它利用事務資料庫的 ACID 合規性來提高資料湖的可靠
性、效能和靈活性。 Delta Lake 讓您可
以建立資料湖屋，在資料湖上提供資料倉儲和機器學習。憑藉可擴展的元資料處理、資料版本控制和大規模資料集的架構實作等功能，它可以為您的分析和資料科學專案提供資料品質和可靠性。它適合需要資料湖內的事務功能和架構實施的應用程式。
Lambda 架構－Lambda 架構是一種資料處理部署範例，它將標準批次資料管道與快速流資料管道結合來處理即時資料。除了批次和速度等級之外，Lambda 的設計還包含一個回應使用者請求的資料服務層。