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Beliebte ETL-Tools für Web Scraping

von Kadek

Erfahren Sie in diesem Blog mehr über die beliebtesten ETL-Tools.

Hatten Sie schon einmal das Gefühl, dass Sie nach einem bestimmten Detail suchen, das tief in einer riesigen Website vergraben ist? Das ist die Essenz des Web Scraping! Und wenn Sie damit vertraut sind, die Nadel im Heuhaufen zu finden, werden Sie die Herausforderung verstehen.

Web Scraping ist unerlässlich und Sie müssen es tun. Aber wie man das macht, erfordert eine ganz andere Diskussion.

In diesem Blog befassen wir uns mit den verschiedenen ETL-Tools, um den Prozess zu vereinfachen und Ihnen die gewünschten Daten zu liefern.

Apropos ETL-Tools (Extract, Transform, Load) für Web Scraping: Ihnen stehen mehrere Optionen zur Verfügung. Es wäre hilfreich, wenn Sie die richtigen Kriterien verwenden, um das richtige Werkzeug auszuwählen:

  1. Benutzerfreundlichkeit
  2. Skalierbarkeit
  3. Kosten
  4. Unterstützte Datenformate

Die relative Bedeutung der oben genannten Faktoren hängt von Ihrem Unternehmen und seinen spezifischen Anforderungen ab. Während der Bewertung können Sie jedem Gewicht eine Gewichtung zuweisen.

Lassen Sie uns dennoch die Stärken und Schwächen einiger der auf dem Markt erhältlichen beliebten Tools untersuchen.

Sie verfügen über vorgefertigte Tools für Web Scraping, wie Apache Airflow, Luigi, Prefect, Hevo Data und viele andere. Sie müssen ihre Stärken und Schwächen einschätzen, um das für Ihre Bedürfnisse geeignete Tool auszuwählen.

1. Apache Airflow

Apache-Airflow Apache-Airflow
Automatisiertes Web Scraping, orchestriert von Apache Airflow

Stärken

  • Skalierbarkeit: Apache Airflow kann umfangreiche Arbeitsabläufe bewältigen.
  • Flexibilität: Das Tool ermöglicht die Definition von Workflows und unterstützt verschiedene Ausführungsumgebungen.
  • Gemeinschaftliche Unterstützung: Airflow hat eine große und aktive Community. Dies gewährleistet einen großen Pool an technischem Wissen und Zugriff auf Plugins.
  • Keine Abonnementkosten: Airflow ist Open Source und erfordert keine Lizenz- oder Abonnementkosten.

Unterstützte Datenformate: Airflow funktioniert über alle Datenformate hinweg. Airflow unterstützt eine Vielzahl von Datenformaten durch die Verwendung von Operatoren und Hooks, z. B. PythonOperator, BashOperator, DockerOperator und andere.

Schwächen

  • Lernkurve: Aufgrund des umfangreichen Funktionsumfangs kann es für Anfänger schwierig sein, sich mit Airflow vertraut zu machen.
  • Komplexität: Das Einrichten und Konfigurieren kann im Vergleich zu einigen anderen Tools komplex sein.

Entwicklungs- und Wartungskosten: Die relative Komplexität von Airflow kann zu höheren Entwicklungs- und Wartungskosten führen

2. Luigi

Stärken

  • Benutzerfreundlichkeit: Luigi ist einfach zu bedienen und daher eine gute Wahl für kleinere, unkompliziertere Projekte
  • Pythonisch: Die pythonische Natur und die inhärente Einfachheit machen den Code leicht zu verstehen, zu warten, zu ändern und zu erweitern.
  • Aufgabenabhängigkeitsmanagement: Bietet eine einfache und unkomplizierte Möglichkeit, Aufgabenabhängigkeiten zu verwalten
  • Keine Abonnementkosten: Luigi ist Open Source und es fallen keine Lizenz-/Abonnementkosten an
  • Entwicklungs- und Wartungskosten: Die Benutzerfreundlichkeit macht die Wartung und Erweiterung des Codes effizient
  • Infrastrukturkosten: Die Einfachheit von Luigi senkt tendenziell die Betriebskosten

Unterstützte Datenformate: Luigi benötigt keine spezifischen Datenformate. Entwickler können damit Python-Bibliotheken verwenden, um Formate wie JSON, CSV, XML und andere zu verarbeiten.

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