pythonETL工具pyetl

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

database

pyetl是一个纯python开发的ETL框架， 相比sqoop, datax 之类的ETL工具，pyetl可以对每个字段添加udf函数，使得数据转换过程更加灵活，相比专业ETL工具pyetl更轻量，纯python代码操作，更加符合开发人员习惯

安装

pip3 install pyetl

使用示例

数据库表之间数据同步

from pyetl import Task, DatabaseReader, DatabaseWriter
reader = DatabaseReader("sqlite:///db1.sqlite3", table_name="source")
writer = DatabaseWriter("sqlite:///db2.sqlite3", table_name="target")
Task(reader, writer).start()

数据库表到hive表同步

from pyetl import Task, DatabaseReader, HiveWriter2
reader = DatabaseReader("sqlite:///db1.sqlite3", table_name="source")
writer = HiveWriter2("hive://localhost:10000/default", table_name="target")
Task(reader, writer).start()

数据库表同步es

from pyetl import Task, DatabaseReader, ElasticSearchWriter
reader = DatabaseReader("sqlite:///db1.sqlite3", table_name="source")
writer = ElasticSearchWriter(hosts=["localhost"], index_name="tartget")
Task(reader, writer).start()

原始表目标表字段名称不同，需要添加字段映射

# 原始表source包含uuid，full_name字段
reader = DatabaseReader("sqlite:///db.sqlite3", table_name="source")
# 目标表target包含id，name字段
writer = DatabaseWriter("sqlite:///db.sqlite3", table_name="target")
# columns配置目标表和原始表的字段映射关系
columns = {"id": "uuid", "name": "full_name"}
Task(reader, writer, columns=columns).start()

添加字段的udf映射，对字段进行规则校验、数据标准化、数据清洗等

# functions配置字段的udf映射，如下id转字符串，name去除前后空格
functions={"id": str, "name": lambda x: x.strip()}
Task(reader, writer, columns=columns, functions=functions).start()

继承Task类灵活扩展ETL任务

import json
from pyetl import Task, DatabaseReader, DatabaseWriter
class NewTask(Task):
    reader = DatabaseReader("sqlite:///db.sqlite3", table_name="source")
    writer = DatabaseWriter("sqlite:///db.sqlite3", table_name="target")
def get_columns(self):
"""通过函数的方式生成字段映射配置，使用更灵活"""
# 以下示例将数据库中的字段映射配置取出后转字典类型返回
        sql = "select columns from task where name="new_task""
        columns = self.writer.db.read_one(sql)["columns"]
return json.loads(columns)
def get_functions(self):
"""通过函数的方式生成字段的udf映射"""
# 以下示例将每个字段类型都转换为字符串
return {col: str for col in self.columns}
def apply_function(self, record):
"""数据流中对一整条数据的udf"""
        record["flag"] = int(record["id"]) % 2
return record
def before(self):
"""任务开始前要执行的操作, 如初始化任务表，创建目标表等"""
        sql = "create table destination_table(id int, name varchar(100))"
        self.writer.db.execute(sql)
def after(self):
"""任务完成后要执行的操作，如更新任务状态等"""
        sql = "update task set status="done" where name="new_task""
        self.writer.db.execute(sql)
NewTask().start()

目前已实现Reader和Writer列表

Reader介绍

DatabaseReader

支持所有关系型数据库的读取

FileReader

结构化文本数据读取，如csv文件

ExcelReader

Excel表文件读取





 

 

Writer介绍

DatabaseWriter

支持所有关系型数据库的写入

ElasticSearchWriter

批量写入数据到es索引

HiveWriter

批量插入hive表

HiveWriter2

Load data方式导入hive表（推荐)

FileWriter

写入数据到文本文件

 

 

 

 

 

 

 

 

使用过程中有任何疑问，欢迎评论交流

项目地址pyetl

以上是 pythonETL工具pyetl 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/533977.html

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