Python 数据工程学习指南

在数据工程领域，Python 出色的滑稳性和存在大量充实的库，让它成为举象实施数据工程的重要选择。本文将从下列方面总结你如何利用 Python 执行大规模数据处理：

1. 使用 Python 处理大规模数据

介绍 Hadoop 和 Spark

• Hadoop：Hadoop 是一个分布式数据处理框架，在分布环境下分析大量数据。Python 通过调用 Pydoop 库，可以完成对 Hadoop HDFS 和 MapReduce 的操作。
• 例如：读取 HDFS 文件
• from pydoop.hdfs import read with read('/user/data/file.txt') as f: print(f.read())
• Spark：Apache Spark 提供高速传播和分析能力，适合超大规模数据。PySpark 是 Python 和 Spark 的互联库。
• 例如：创建 PySpark RDD 并进行基础运算
• from pyspark import SparkContext sc = SparkContext('local', 'example') data = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5]) result = data.map(lambda x: x * 2).collect() print(result)

2. 数据管道设计

使用流行工具进行数据管道和工程调度：

Airflow

• Apache Airflow 使用 DAG (最大有向团队)为基础，可以完成数据管道调度。
• 例如：创建一个基本的 DAG
• from airflow import DAG from airflow.operators.python_operator import PythonOperator from datetime import datetime def print_hello(): print('Hello from Airflow!') default_args = { 'start_date': datetime(2024, 1, 1), } dag = DAG('example_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily') task = PythonOperator( task_id='hello_task', python_callable=print_hello, dag=dag )

Luigi

• Luigi 是一个轻量管道和调度库，对应于小型数据管道。
• 例如：创建一个基本任务
• import luigi class HelloWorldTask(luigi.Task): def run(self): with self.output().open('w') as f: f.write('Hello Luigi!') def output(self): return luigi.LocalTarget('hello.txt') if __name__ == '__main__': luigi.run()

3. ETL 流程的自动化

ETL 指数据提取、迁移和装装。在 Python 中，可以通过 pandas 进行基础 ETL 操作，并使用高性能库如 Dask 和 PySpark 处理大规模数据。

基本 ETL 操作例如：

import pandas as pd

# Extract
data = pd.read_csv('data.csv')

# Transform
filtered_data = data[data['value'] > 10]
filtered_data['new_value'] = filtered_data['value'] * 2

# Load
filtered_data.to_csv('transformed_data.csv', index=False)

为处理大规模数据，可使用 PySpark 完成同样的 ETL 流程：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName('ETL Example').getOrCreate()

# Extract
data = spark.read.csv('data.csv', header=True, inferSchema=True)

# Transform
filtered_data = data.filter(data['value'] > 10).withColumn('new_value', data['value'] * 2)

# Load
filtered_data.write.csv('transformed_data.csv', header=True)