Apache Spark 在 ETL 大数据生态系统中处于什么位置？有人可以用例子解释一下吗？

Question

我正在尝试使用 Spark 在大数据生态系统上创建 ETL 管道。但管理和创建这些管道面临着多种复杂性问题。我将不胜感激任何更简单的解决方案来实现这一目标。

我尝试使用在 Apache Spark 上构建的 ETL 平台来创建和管理批处理和流处理管道。

Answer 1

Apache Spark 和 Gathr 在大数据生态系统中都发挥着重要作用，特别是在 ETL（提取、转换、加载）操作的背景下，让我们调整示例以专注于信用卡数据处理：

Apache Spark 示例：假设您在一家金融机构工作，每天处理数百万笔信用卡交易。您的任务是分析这些交易以进行欺诈检测和客户洞察。

Extract：Apache Spark 可以从各种来源提取数据，例如存储在 HDFS 中的事务日志、来自 Kafka 的流数据以及来自 MySQL 等数据库的客户信息。对于我们的示例，假设您要从 HDFS 中提取信用卡交易数据，并从 MySQL 数据库中提取客户详细信息。

转换：摄取数据后，Apache Spark 允许您执行转换以识别可疑模式并获得见解。您可以清理和标准化交易数据，将其与客户信息结合以获得更好的上下文，并应用机器学习算法来检测欺诈活动。

加载：转换后，可以将处理后的数据加载到数据仓库或分析平台中以进行进一步分析和报告。 Apache Spark 提供了与 PostgreSQL 等数据库的连接器，您可以在其中存储分析后的数据，以用于法规遵从性、报告和决策目的。

现在我们来讨论一下如何使用Spark和Gathr实现ETL能力

此示例说明了如何使用 Apache Spark 在大数据生态系统中进行 ETL 操作。它显示了来自各种来源的数据流通过 Apache Spark 进行摄取、转换和分析，最终将数据加载到数据仓库或分析平台中以供进一步使用。

Gathr 可视化 ETL：假设我们需要处理信用卡数据，其中数据来自多个来源，我们需要应用连接、过滤和查询等转换。然后我们将用于分析目的的最终数据存储到一个或多个目标中。

下面是在 Gathr 上创建的示例 ETL 管道，它还可以帮助用户通过简单的内置拖放组件来分析数据并应用转换。