Etl_processing: Python与Airflow整合MySql与PostgreSQL实践

资源摘要信息:"Etl_processing" ETL处理是数据仓库、数据挖掘以及其他数据相关项目中的一个核心概念。ETL代表提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load），这三个步骤是数据从源系统到目标系统或数据仓库的关键过程。在这个过程中，数据被抽取出来，经过转换，以便适应目标系统的格式或结构，然后加载到目标系统中去。 库兰尼兰（KullanılanTeknolojiler）：在描述中，作者提到了他们所使用的技术栈，包括： 1. Python3：一种广泛使用的高级编程语言，它在ETL处理中特别受欢迎，因为它有丰富的库和框架支持数据处理，例如Pandas和NumPy。Python的易读性和可扩展性使其成为数据处理领域的首选。 2. Airflow：Apache Airflow是由Airbnb开源的，用于编排、监控和执行工作流的平台。它允许用户创建复杂的ETL工作流，通过清晰的代码而非维护一系列脚本来组织任务。Airflow的“DAGs”（有向无环图）为设计和执行复杂的数据管道提供了便利。 3. 气流重击操作员：这可能是一个翻译或理解上的误差，但根据上下文，作者可能是指Airflow中的操作符（Operators）。在Airflow中，操作符定义了DAG中的单个任务或步骤，例如PythonOperator、BashOperator等，这些操作符用于执行实际的数据处理工作。 4. 空气流动：这个短语可能是指Airflow工具本身，但在中文语境中可能不太准确。Apache Airflow提供了强大、灵活的工具来编写、计划和监控数据处理管道。 5. 的MySql：尽管在描述中没有提及，但从上下文推断，作者可能指的是MySQL，这是一个流行的开源关系数据库管理系统。它适用于存储大量的结构化数据，并且广泛用于Web应用程序的后端。 6. PostgreSQL：另一个开源的对象关系数据库系统，因其可靠性和对SQL标准的遵循而受到高度评价。它支持复杂的查询，具有高度的可扩展性，并且具备出色的性能。 7. 大熊猫：这里可能是指Python数据处理库Pandas。Pandas提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具，非常适合处理ETL任务中的复杂数据结构。 Neden Tercih Ettim：这部分是土耳其语，意思是“为什么选择它”，在这部分作者解释了为什么偏好使用某些技术： 1. 的MySql：作者提到MySQL可以在不同版本的Windows平台上运行，例如在Windows Server 2003和2008上。这表明作者需要一个在Windows环境中有良好支持的数据库管理系统。 2. PostgreSQL：作者提到PostgreSQL是开源的，提供了强大的安全性和高效的查询性能。它还支持多种平台，这使得它在不同的操作系统上都有很好的适应性。 3. Airflow：作者没有明确提到选择Airflow的理由，但从上下文推测，Airflow的灵活性、可扩展性以及对复杂数据管道的管理能力可能是其青睐Airflow的原因。 【标签】: "mysql airflow python3 posgtresql airflow-operators Python" 标签中列出了作者在项目中使用的主要技术和工具，包括MySQL数据库、Airflow工作流管理工具、Python编程语言、PostgreSQL数据库以及Airflow中的操作符。 【压缩包子文件的文件名称列表】: Etl_processing-main 这个文件列表显示了项目文件的命名结构，表明主文件夹或主模块名为“Etl_processing-main”。这个名字强调了这是一个以ETL处理为主的项目。 总结来说，文件中提到的知识点涵盖了ETL处理流程、使用的关键技术栈（Python、Airflow、MySQL、PostgreSQL等），以及选择这些技术的考量因素。这些信息对于了解当前ETL领域中流行的技术和工具选择至关重要。