Вопрос или проблема
Я создал ETL в GCP, обрабатываю XML-файлы из бакета и загружаю их в BigQuery.
Иногда мы обнаруживаем, что некоторые файлы не обрабатываются или отсутствуют в наборе данных BigQuery.
Я создал таблицу метрик, которая содержит метаданные о обработанных файлах, однако я хочу автоматизировать проверки (например, проверить, что все файлы в хранилище существуют в таблице метрик…)
ИЗМЕНЕНИЕ
Вкратце, я хочу иметь возможность сравнивать исходную и целевую среду/сравнивать данные до входа в ETL и данные после выхода из него, чтобы удостовериться, что я ничего не забыл. Я мог бы разработать некоторые скрипты для этого, но мне интересно, есть ли уже что-то готовое.
В GCP есть два инструмента, которые могут помочь вам организовать ваш конвейер, очистить данные и отправлять предупреждения в случае ошибок:
Откройте тикет в GCP, они могут предложить вам наиболее подходящее решение для вас.
ИЗМЕНЕНИЕ: То, что вы ищете, называется Fuzzy Lookup:
Преобразование Fuzzy Lookup выполняет задачи очистки данных, такие как стандартизация данных, исправление данных и предоставление недостающих значений.
И присутствует в SSIS.
Ответ или решение
Для обеспечения качества данных в вашем ETL-процессе, который работает на платформе Google Cloud Platform (GCP), вы можете использовать несколько инструментов и подходов. Учитывая вашу проблему с отсутствующими или не обработанными файлами, важным шагом будет автоматизация проверки миграции данных от источника к назначению.
Рекомендации по автоматизации проверки качества данных:
-
Использование Google Cloud Dataflow:
- Google Cloud Dataflow — это сервис для обработки и анализа данных, который позволяет создать потоки обработки данных. Вы можете использовать его для выполнения параллельных проверок перед и после ETL, сравнивая данные в вашем облачном хранилище (Google Cloud Storage) и BigQuery.
- Создайте рабочий процесс, который считывает все файлы из бакета, загружает метаданные (например, имя файла и временные метки) и сравнивает их с записями в вашей метрике. Это можно сделать в режиме реального времени, чтобы автоматически получать уведомления о несоответствиях.
-
Google Cloud Composer:
- Cloud Composer — это инструмент для управления рабочими процессами, основанный на Apache Airflow. Вы можете встроить в него ваши ETL-процессы и написать задачи для выполнения проверок. Например, создайте задачу на сравнение файлов в бакете и метаданных в BigQuery, чтобы гарантировать, что все ожидаемые файлы были обработаны.
-
Использование инструментов для проверки данных:
- Google Cloud DataPrep: Этот инструмент предоставляет возможности для предварительной обработки и очистки данных. Используйте его для визуальной проверки и превращения данных перед загрузкой в BigQuery, а также для создания отчетов о возможных проблемах.
-
Создание пользовательских скриптов:
- Если вам необходимо больше контроля, вы можете написать пользовательские скрипты на Python, которые будут взаимодействовать с API Google Cloud. С их помощью можно автоматизировать получение списков файлов из бакета и метаданных из BigQuery, а затем сравнить их для выявления расхождений.
-
Уведомления и мониторинг:
- Используйте Google Cloud Monitoring и Google Cloud Logging для создания уведомлений о неудачных процессах ETL или о несоответствии данных. Это позволит вам быть в курсе любых проблем, связанных с качеством данных.
Заключение
Интеграция этих инструментов и подходов позволит вам создать надежную систему контроля за качеством данных в вашем ETL-процессе. Кроме того, рекомендуется документировать все ваши проверки и результаты, чтобы легче было проводить аудит и обнаруживать причину проблем. Если у вас возникают сложности или вы хотите рассмотреть более специализированные решения, вы можете открыть запрос в службу поддержки GCP для получения дополнительных рекомендаций, соответствующих вашим требованиям.