Hoe maakt u een reeks datatransformaties
Complexe ETL- en data-integratieprojecten passen zelden in een enkele transformatie. Ontwikkelaars bouwen vaak meerstapsdata-pipelines, waarbij de output van één stap de input wordt voor de volgende. Deze aanpak maakt het gemakkelijker om afhankelijkheden te beheren, logica te hergebruiken en grote workflows onderhoudbaar te houden. Het opsplitsen van transformaties in kleinere, gefaseerde mappingen vereenvoudigt ook het testen, debuggen en de lange termijn schaalbaarheid.
Altova MapForce ondersteunt deze aanpak door middel van geketende datatransformaties, waardoor u meerdere transformaties kunt verbinden tot een gestructureerde verwerkingsworkflow. Dit artikel legt uit wanneer u geketende transformaties kunt gebruiken, welke problemen ze oplossen in praktische datastromen, en hoe u een modulaire, meerstapsverwerkingsworkflow kunt bouwen in MapForce.
Voordelen van gekoppelde dataverwerking
De methode van geketende datatransformatie biedt verschillende voordelen, vooral bij het verwerken van complexe ETL- en data-integratieprocessen. (Wilt u een snelle uitleg? Bekijk deze instructievideo om te zien hoe eenvoudig het is om data pipelines met meerdere transformaties te bouwen met behulp van visuele tools in Altova MapForce.)
De voordelen van het opstellen van een stapsgewijs proces voor gegevensconversie zijn onder meer:
Het vereenvoudigen van complexe dataverwerking: Een gestructureerde aanpak voor dataomzetting maakt het eenvoudiger om complexe dataverwerkingstaken uit te voeren, doordat de transformatie wordt opgedeeld in kleinere, overzichtelijke stappen. Elke stap in de reeks voert een specifieke bewerking uit op de data, waardoor het gemakkelijker wordt om te begrijpen, te testen en te onderhouden.
Eenvoudige probleemoplossing: Vanwege de opzet is elke transformatie in de keten verantwoordelijk voor een specifiek aspect van de gegevensverwerking. Dit maakt de mapping gemakkelijker te begrijpen en maakt het eenvoudiger om fouten of problemen te identificeren en te isoleren die zich tijdens de verwerking kunnen voordoen.
Flexibiliteit en aanpasbaarheid: Data transformatie in meerdere stappen biedt flexibiliteit bij het verwerken van verschillende soorten data. Ontwikkelaars kunnen de transformatieketen eenvoudig aanpassen of uitbreiden door transformaties toe te voegen, te verwijderen of te herschikken, om aan nieuwe eisen of variaties in de invoerdata te voldoen. Deze aanpasbaarheid is belangrijk wanneer de behoeften voor dataverwerking in de loop van de tijd veranderen.
Gemakkelijk te begrijpen en te onderhouden: Sequentiële datatransformatie maakt een mappingproject gemakkelijker te begrijpen en te onderhouden. Elke stap in de reeks vertegenwoordigt een duidelijke transformatiebewerking, waardoor het voor teamleden eenvoudiger is om de algehele dataflow en logica te begrijpen. En als er een fout of probleem optreedt, kunnen ontwikkelaars de problematische stap identificeren en deze in isolatie debuggen, zonder de rest van de workflow te beïnvloeden.
Het definiëren van meerstapsdata-transformaties
MapForce biedt een visuele, codevrije aanpak om elke stap in het data-conversieproces te definiëren. De visuele weergave biedt een duidelijk overzicht van de gehele datapipeline en de individuele fases, waardoor het gemakkelijk is om te begrijpen en aan te passen.
MapForce wordt geleverd met een uitgebreide bibliotheek van databewerkingfilters en -functies waarmee u datatransformatie regels kunt definiëren en complexere, visueel gedefinieerde functies kunt bouwen. Directe output maakt het testen en oplossen van problemen eenvoudig.
Bij een datamapping in meerdere stappen fungeert ten minste één component zowel als bron als als bestemming. Deze tussenliggende component (aangegeven met B hierboven) genereert een uitvoer die vervolgens wordt gebruikt als invoer voor verdere verwerking in de volgende stap van de reeks. De "pass-through"-functie is een onderdeel van de gestructureerde stappen in MapForce, waarmee u de uitvoer die in elke fase van de mapping wordt gegenereerd, kunt bekijken voor snelle probleemoplossing. Zo kunt u bijvoorbeeld in de bovenstaande mapping de uitvoer bekijken (en opslaan) die voortvloeit uit de transformatie van A naar B, evenals de uitvoer die voortvloeit uit B naar C.
Hoewel dit voorbeeld een... laat zien geketende XML-mapping, MapForce is een tool voor data-omzetting die elk type data kan verwerken en omzetten. Het ondersteunt conversies tussen verschillende soorten databases, waaronder XML, SQL en NoSQL, evenals JSON, tekstbestanden, Excel-bestanden, EDI-formaten, Shopify-gegevens en meer.
Bekijk deze video om te zien hoe gekoppelde datatransformatie werkt. Het voorbeeld laat een meerstapsdataomzetting zien van XML naar JSON en vervolgens naar CSV, en behandelt het gebruik van functies voor het filteren en sorteren van data. U leert:
- Hoe kunt u de uitvoer van één transformatie hergebruiken in een andere transformatie
- Hoe verdeelt u complexe datatransformaties in kleinere stappen
- De voordelen van het opsplitsen van complexe ETL-processen in modulaire componenten
- Hoe beheert u afhankelijkheden in complexe dataomzettingen
- Hoe bouwt u herbruikbare transformatiecomponenten
U kunt zelf de mogelijkheden van gekoppelde datamapping verkennen door een gratis proefversie van 30 dagen van MapForce te downloaden en het "Gekoppelde Mappings"-project te openen dat is opgenomen in de MapForce-voorbeelden.