Pelajari lebih lanjut tentang alat ETL paling populer di blog ini.
Pernahkah Anda merasa seperti sedang mencari detail spesifik yang terkubur jauh di dalam situs web besar? Itulah intinya Pengikisan web! Dan jika Anda terbiasa menemukan jarum di tumpukan jerami, Anda akan memahami tantangannya.
Pengikisan web sangat penting dan Anda harus melakukannya. Namun bagaimana melakukan hal itu memerlukan diskusi lain.
Di blog ini, kita akan melihat berbagai alat ETL untuk menyederhanakan proses dan memberikan Anda data yang Anda inginkan.
Berbicara tentang alat ETL (Ekstrak, Transformasi, Muat) untuk web scraping, ada beberapa opsi yang tersedia untuk Anda. Akan membantu jika Anda menggunakan kriteria yang tepat untuk memilih alat yang tepat:
- keramahan pengguna
- Skalabilitas
- Biaya
- Format data yang didukung
Pentingnya faktor-faktor di atas bergantung pada bisnis Anda dan kebutuhan spesifiknya. Selama evaluasi, Anda dapat menetapkan bobot untuk setiap bobot.
Karena itu, mari kita jelajahi kekuatan dan kelemahan beberapa alat populer yang tersedia di pasar.
Mereka memiliki alat siap pakai untuk web scraping, seperti Apache Airflow, Luigi, Prefect, Hevo Data dan banyak lainnya. Anda perlu menilai kekuatan dan kelemahannya untuk memilih alat yang tepat sesuai kebutuhan Anda.
Daftar Isi
1. Aliran Udara Apache
Memperkuat
- Skalabilitas: Apache Airflow dapat menangani alur kerja berskala besar.
- Fleksibilitas: Alat ini memungkinkan definisi alur kerja dan mendukung berbagai lingkungan eksekusi.
- Dukungan Komunitas: Airflow memiliki komunitas yang besar dan aktif. Hal ini memastikan sejumlah besar pengetahuan teknis dan akses ke plugin.
- Tanpa biaya berlangganan: Airflow adalah sumber terbuka dan tidak memerlukan lisensi atau biaya berlangganan.
Format data yang didukung: Aliran udara berfungsi di semua format data. Airflow mendukung berbagai format data melalui penggunaan operator dan hook, seperti: Misalnya PythonOperator, BashOperator, DockerOperator dan lain-lain.
kelemahan
- Kurva pembelajaran: Karena rangkaian fiturnya yang luas, mungkin sulit bagi pemula untuk membiasakan diri dengan Airflow.
- Kompleksitas: Menyiapkan dan mengonfigurasi bisa jadi rumit dibandingkan dengan beberapa alat lainnya.
Biaya pengembangan dan pemeliharaan: Kompleksitas relatif dari Airflow dapat menyebabkan biaya pengembangan dan pemeliharaan yang lebih tinggi
2.Luigi
Memperkuat
- Keramahan pengguna: Luigi mudah digunakan, menjadikannya pilihan yang baik untuk proyek yang lebih kecil dan mudah
- Pythonik: Sifat Pythonic dan kesederhanaan yang melekat membuat kode ini mudah dipahami, dipelihara, dimodifikasi, dan diperluas.
- Manajemen ketergantungan tugas: Menyediakan cara sederhana dan mudah untuk mengelola dependensi tugas
- Tanpa biaya berlangganan: Luigi adalah open source dan tidak ada biaya lisensi/langganan
- Biaya pengembangan dan pemeliharaan: Kemudahan penggunaan membuat pemeliharaan dan perluasan kode menjadi efisien
- Biaya infrastruktur: Kesederhanaan Luigi cenderung mengurangi biaya operasional
Format data yang didukung: Luigi tidak memerlukan format data tertentu. Hal ini memungkinkan pengembang untuk menggunakan perpustakaan Python untuk memproses format seperti JSON, CSV, XML, dan lainnya.
