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学习笔记 2.2.3：使用Kestra和Postgres建立ETL管道
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用Kestra和Postgres建立ETL管道，处理2019年至2021年纽约出租车数据。该流程涵盖数据的提取、转换和加载，支持动态选择出租车类型和处理月份。通过Shell命令从GitHub下载数据，使用Docker创建Postgres数据库，并编写SQL查询以创建数据表。数据处理确保无重复记录，并优化存储管理。最终经过测试和调整，确保管道的准确性和灵活性。
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关键要点
- 本文介绍了如何使用Kestra和Postgres建立ETL管道，处理2019年至2021年纽约出租车数据。
- ETL流程包括数据的提取、转换和加载，支持动态选择出租车类型和处理月份。
- 使用Shell命令从GitHub下载数据，并将提取的文件存储在临时目录中。
- 通过Docker创建Postgres数据库，并配置连接细节以便Kestra与数据库交互。
- 编写SQL查询以创建黄色和绿色出租车数据的表，并使用MD5哈希生成唯一ID以防止重复记录。
- 提取的数据经过处理以确保符合预期的模式，并分别处理黄色和绿色出租车。
- 添加清理任务以管理存储，删除不必要的执行输出文件。
- 对于大型数据集，建议使用云存储（如AWS S3、GCP Storage）以提高性能。
- 对工作流程进行测试，确保准确性，并根据需要进行调整以提高性能和灵活性。
- 本文总结了使用Kestra和Postgres建立ETL管道的过程，确保可扩展性和灵活性。
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