2023年，你需要知道的10个数据工程工具

近年来，随着企业生成越来越多的数据，数据工程也变得愈发重要。随着大量数据的涌入，企业需要以合理的方式管理、处理和分析数据。为此，他们需要大量使用数据工程工具，帮助他们最大限度地利用自己的数据。

这篇文章主要介绍了在2023年我们需要了解的十大数据工程工具，其中既包括已经存在了一段时间的传统工具，也有越来越流行的新工具。我们还将介绍一些云工具——随着越来越多的公司将数据转移到云上，对这些工具的使用正变得越发普遍。如果你想了解更多关于数据工程的相关内容，可以阅读以下这些文章：
2023年值得一做的5个免费数据工程项目
2023年数据工程师的需求将如何？
数据工程——Scala与Python的区别
数据工程职业道路：到底该选编程还是无码？

传统数据工程工具

传统的数据工程工具已经存在了许多年，而在今天仍然被广泛使用。其中最流行的传统数据工程工具包括：

• SQL：结构化查询语言（Structured Query Language）是一种用于管理关系数据库的标准语言。SQL用于创建、修改和管理数据库、数据表和数据本身。其优点之一是它属于一种说明性语言，这意味着你无需担心弄不明白查询是如何执行的。SQL的缺点是它不适合处理非结构化数据。
• ETL：数字仓库技术（Extract-Transform-Load）是一个从不同来源提取数据，将其转换为通用格式，然后将其加载到目标数据库或数据仓库的工具。ETL工具有助于实现这一过程的自动化，从而帮助我们节省时间和精力。ETL的缺点是它比较缓慢和复杂。
• Hadoop：Apache Hadoop是一个用于存储和处理大型数据集的开源框架，广泛用于大数据处理，可以处理结构化、半结构化和非结构化数据。其优点之一是它可扩展，并且可以处理PB级的数据。Hadoop的缺点是设置和管理起来可能很复杂。

新兴数据工程工具

新兴的数据工程工具因其处理大数据和非结构化数据的能力而越来越受欢迎。其中最流行的新兴数据工程工具包括：

• Spark：Apache Spark是一个开源大数据处理框架，可以处理批数据和流数据。Spark以速度和效率著称，能够处理复杂的算法和机器学习模型。其优点之一是它可以处理结构化和非结构化数据。Spark的缺点是它的设置和管理可能很复杂。
• Kafka：Apache Kafka是一个开源分布式事件流平台，可以处理实时数据对接。Kafka以速度和效率著称，可以处理大量数据。其优点之一是它既可以处理结构化数据，也可以处理非结构化数据。Kafka的缺点是它的设置和管理可能很复杂。
• Flink：Apache Flink是一个开源流处理框架，可以处理批数据和流数据。Flink以速度和效率著称，能够处理复杂的算法和机器学习模型。其优点之一是它可以处理结构化和非结构化数据。Flink的缺点是它的设置和管理可能很复杂。

云数据工程工具

近年来，云数据工程工具越来越受欢迎，因为它们比传统的内部部署方案具有更多优势。这些工具可以帮助简化数据工程流程，降低成本，并为处理大量数据提供可伸缩性和灵活性。

云数据工程工具包括AWS Glue、Google Cloud Dataflow、Azure Data Factory和Snowflake等。这些工具提供各种功能，如数据集成、数据转换和数据管道管理。

• AWS Glue：AWS Glue是一种全管理数字仓库技术（ETL）工具，可以方便地在数据存储之间移动数据。使用AWS Glue，用户可以创建和运行ETL，从各种来源爬取数据，对其进行转换，并将其加载到各种目标数据存储中。

AWS Glue提供了许多功能，比如高级视图发现,数据目录和数据沿袭跟踪。它还与亚马逊S3、亚马逊RDS和亚马逊Redshift等其他AWS服务集成。

• Google Cloud Dataflow：Google Cloud Dataflow是一个全管理工具，用于开发和运行数据处理管道。使用Dataflow，用户可以使用Java、Python和Go等流行的编程语言构建和运行批数据和流数据管道。

Dataflow提供了许多功能，比如自动缩放,数据窗口和watermarking。它还集成了其他谷歌云服务，如BigQuery、Cloud Storage和Pub/Sub。

• Azure Data Factory：Azure Data Factory是一个全管理数据集成工具，使用户能够创建、安排或编排ETL/ELT工作流。使用Data Factory，用户可以从各种来源爬取数据，对其进行转换，并将其加载到各种目标数据存储中。

Data Factory提供了许多功能，比如数据移动、数据转换和数据流水线管理。它还与其他Azure服务集成，如Azure Blob存储、Azure SQL数据库和Azure Synapse Analytics。

• Snowflake：Snowflake是一个云数据仓库平台，为存储和分析大量数据提供了一个全管理和可扩展的解决方案。使用Snowflake，用户可以使用SQL存储和查询结构化和半结构化数据。

Snowflake提供了许多功能，包括自动缩放、数据共享和数据加密。它还与AWS、谷歌云和Azure等其他云服务集成。

结语

与传统的内部部署方案相比，云数据工程工具具备许多优势，如可伸缩性、灵活性，能节省成本，可以帮助公司更有效地处理大量数据。

AWS Glue、Google Cloud Dataflow、Azure Data Factory和Snowflake只是当今许多云数据工程工具的部分例子。真正要选择什么样的工具取决于各个公司的具体需求和要求。你还可以订阅我们的YouTube频道，观看大量大数据行业相关公开课：https://www.youtube.com/channel/UCa8NLpvi70mHVsW4J_x9OeQ；在LinkedIn上关注我们，扩展你的人际网络！https://www.linkedin.com/company/dataapplab/

原文作者：Hardik Shah
翻译作者：高佑兮
美工编辑：过儿
校对审稿：Chuang
原文链接：https://hardiks.medium.com/10-data-engineering-tools-you-need-to-know-in-2023-a77ad143f04