Artificial Intelligence (AI)

Data Engineering: Incremental Data Loading Strategies | by Hussein Jundi | Mar, 2024

Written by smirow

Beschreiben Sie Strategien und Lösungsarchitekturen für das inkrementelle Laden von Daten aus verschiedenen Datenquellen.

Hussein Jundi
Auf dem Weg zur Datenwissenschaft

Das Zeitalter von Big Data erfordert Strategien zur effizienten und kostengünstigen Verwaltung von Daten. Die inkrementelle Datenerfassung wird zur Lösung der Wahl, wenn mit vielfältigen und kritischen Datenquellen gearbeitet wird, die Daten mit hoher Geschwindigkeit und geringer Latenz generieren.

Foto von Santshree Sinha auf Unsplash

Als Dateningenieur und Analyst, der jahrelang an der Integration zahlreicher Datenquellen in Unternehmensdatenplattformen arbeitete, stieß ich beim Versuch, Daten aufzunehmen und schrittweise in Data Lakes und Zieldatenbanken zu laden, auf eine Komplexität nach der anderen. Die Komplexität kommt zum Vorschein, wenn es sich bei den Daten um Fragmente handelt, die im Staub und in den Nischen alter Legacy-Systeme herumliegen. Indem wir uns mit diesen Systemen befassen, um die goldenen Schnittstellen, Zeitstempel und Identifikatoren zu finden, hoffen wir, eine nahtlose, inkrementelle Integration zu ermöglichen.

Dies ist ein häufiges Szenario, mit dem Ingenieure und Analysten konfrontiert sind, wenn neue Datenquellen für analytische Anwendungsfälle benötigt werden. Die Durchführung einer reibungslosen Datenerfassungsimplementierung ist ein Handwerk, das viele Ingenieure und Analysten perfektionieren möchten. Das ist manchmal weit hergeholt und abhängig von den Quellsystemen und den von ihnen bereitgestellten Daten kann es mit Workarounds und Skripten hier und da zur Behebung komplizierter werden.

In dieser Geschichte werde ich einen umfassenden Überblick über Lösungen für die Implementierung inkrementeller Datenerfassungsstrategien geben. Berücksichtigung von Datenquellenmerkmalen, Datenformat und Eigenschaften der aufgenommenen Daten. Die nächsten Abschnitte konzentrieren sich auf Strategien zur Optimierung des inkrementellen Datenladens, um so doppelte Datensätze zu vermeiden, redundante Datenübertragungen zu reduzieren und die Belastung betrieblicher Quellsysteme zu verringern. Wir diskutieren Lösungsimplementierungen auf hoher Ebene und erläutern ihre Komponenten mit den erwarteten Datenflüssen. Wir listen inkrementelle Strategien auf, die auf Datenquellen basieren, von Datenbanken bis hin zur Dateispeicherung, und wie Lösungen für jede dieser Quellen angegangen werden können. Lass uns gehen.

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