Como criar uma transformação de dados encadeada
Projetos complexos de ETL (Extração, Transformação e Carga) e de integração de dados raramente se encaixam numa única transformação. Os programadores frequentemente criam pipelines de dados com várias etapas, onde a saída de uma etapa serve como entrada para a etapa seguinte. Esta abordagem facilita a gestão de dependências, a reutilização de lógica e a manutenção de fluxos de trabalho complexos. Dividir as transformações em mapeamentos menores e sequenciais também simplifica os testes, a depuração e a escalabilidade a longo prazo.
O Altova MapForce suporta esta abordagem através de mapeamento de dados encadeado, permitindo que você conecte múltiplas transformações num fluxo de trabalho de processamento estruturado. Este artigo explica quando utilizar transformações encadeadas, os problemas que estas resolvem em pipelines de dados reais e como construir um fluxo de trabalho modular e em várias etapas no MapForce.
Vantagens do processamento de dados encadeado
Existem várias vantagens no.. Transformação de dados encadeada abordagem, especialmente quando se trata de fluxos de trabalho complexos de ETL e integração de dados. (Quer uma versão resumida? Consulte isto: [link]) vídeo de instruções para ver o quão fácil é Construir pipelines de dados com múltiplas transformações utilizando ferramentas visuais no Altova MapForce)
Vantagens de criar um guia passo a passo conversão de dados O processo inclui:
Simplificação do processamento de dados complexos: Uma abordagem de mapeamento de dados em cadeia facilita o tratamento de tarefas complexas de processamento de dados, dividindo a transformação em etapas menores e mais fáceis de gerir. Cada etapa da cadeia realiza uma operação específica nos dados, o que torna mais fácil compreender, testar e manter o processo.
Resolução de problemas simplificada: Por design, cada transformação na cadeia é responsável por um aspeto específico da manipulação de dados. Isto torna o processo mais fácil de compreender e facilita a identificação e o isolamento de erros ou problemas que possam ocorrer durante o processamento.
Flexibilidade e adaptabilidade: A transformação de dados em várias etapas oferece flexibilidade para lidar com diferentes cenários de dados. Os programadores podem facilmente modificar ou expandir a cadeia, adicionando, removendo ou reorganizando as transformações, para se adaptarem a novos requisitos ou variações nos dados de entrada. Esta adaptabilidade é importante caso as necessidades de processamento de dados evoluam ao longo do tempo.
Facilidade de compreensão e manutenção: A transformação sequencial de dados facilita a compreensão e a manutenção de um projeto de mapeamento. Cada etapa da cadeia representa uma operação de transformação clara, o que torna mais fácil para os membros da equipa compreenderem o fluxo de dados e a lógica geral. Além disso, se surgir um erro ou problema, os programadores podem identificar a etapa problemática e depurá-la isoladamente, sem afetar o restante do fluxo de trabalho.
Definir transformações de dados em várias etapas
O MapForce oferece uma abordagem gráfica e sem necessidade de programação para definir cada etapa do processo de conversão de dados. A representação visual proporciona uma visão clara de toda a cadeia de processamento de dados e das suas etapas individuais, facilitando a compreensão e a modificação.
O MapForce é fornecido com uma vasta biblioteca de filtros e funções de processamento de dados, que permitem definir regras de transformação de dados e criar funções mais complexas, com uma interface visual. A visualização instantânea dos resultados facilita os testes e a resolução de problemas.
Numa mapeamento de dados que envolve várias etapas, pelo menos um componente funciona tanto como fonte como como destino. Este componente intermédio (identificado como "B" acima) gera uma saída que é, por sua vez, utilizada como entrada para o processamento subsequente na etapa seguinte da cadeia. As etapas encadeadas no MapForce incluem a funcionalidade de "passagem direta", que permite visualizar a saída produzida em cada fase do mapeamento para uma resolução rápida de problemas. Por exemplo, no mapeamento acima, pode visualizar (e guardar) a saída resultante da transformação de A para B, bem como a saída resultante de B para C.
Embora este exemplo mostre um.. mapeamento XML encadeado, O MapForce é uma ferramenta de mapeamento de dados que permite a conversão entre qualquer combinação de bases de dados XML, SQL e NoSQL, bem como formatos JSON, texto, Excel, EDI, Shopify e muitos outros.
Assista a este vídeo para ver como funciona a transformação de dados encadeada. O exemplo demonstra uma conversão de dados em várias etapas, desde XML para JSON e, finalmente, para CSV, e aborda o uso de funções de filtragem e ordenação de dados. Irá aprender:
- Como reutilizar o resultado de uma transformação noutra transformação
- Como dividir transformações complexas de dados em etapas menores
- As vantagens de dividir fluxos de trabalho ETL complexos em módulos independentes
- Como gerir as dependências em mapeamentos complexos
- Como criar componentes de transformação reutilizáveis
Pode explorar o mapeamento de dados encadeados por si próprio, através de: descarregar uma versão de avaliação gratuita do MapForce, com duração de 30 dias, e abrir o mapeamento encadeado que está incluído no projeto de exemplos do MapForce.