Thoughtworks洞见
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如何简单实现ELT？
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原文中文，约6600字，阅读约需16分钟。
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内容提要
数据集成是商业中重要的一环，ELT适合数据湖仓或数据集市，通过示例介绍了使用Snowflake、k8s、S3、dbt和Airflow实现数据集成的方法。讨论了Snowflake的权限管理和数据结构，以及dbt的模型、Jinja函数、Materializations和测试，以及Airflow的DAG、Task和Backfill机制。
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关键要点
- 数据集成是商业中重要的一环，能够帮助决策者从大量数据中分析出有价值的信息。
- ELT（提取、加载、转换）适合数据湖仓或数据集市，能够以更低的成本进行数据分析。
- 示例中将原始电影票房数据保存到数据仓库，并进行分析以预测未来收入。
- 技术栈选择包括Snowflake作为数据仓库，k8s用于数据提取，dbt用于数据转换，Airflow用于任务编排。
- Snowflake是灵活易用的数据仓库，支持与AWS、Azure和Google Cloud集成。
- 通过k8s的cronjob将数据提取到S3，再通过Snowflake的External Tables加载数据。
- dbt支持使用SQL进行数据转换，并提供版本控制、自动化测试和自动化部署的功能。
- Airflow用于任务编排，支持编程编写数据管道，并调度和监控各个任务。
- DAG（有向无环图）在Airflow中表示一个数据处理流水线，支持Python编写。
- Task是Airflow中的基本执行单位，可以通过Operator快速声明。
- 可以通过定义Task之间的依赖关系来控制任务的执行顺序。
- Airflow的Backfill机制可以帮助回填缺失的历史任务。
- Airflow提供友好的UI界面用于监控和调试任务运行情况。
- 通过配置Parallelism和Executor类型，可以提高任务的并行执行效率。
- DEMO结果显示原始数据被加载到Snowflake的RAW schema中，转换结果被持久化在ANALYTICS schema里。
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