Свежий инструмент Amphi для визуальных ETL процессов, с low-code проектированием труб данных (data pipelines) через интерфейс в Jupyter lab

Из плюсов:
- low code
- не cloud-first
- базовый набор для обработки структурированных и неструктурированных данных
- всё можно делать в UI прямо в Jupyter Lab
- открытый код

Из минусов:
- low-code (для кого-то минус)
- не cloud-first (для кого-то минус)
- мало разнообразия в источниках получения данных
- лицензия Elastic, недоопенсорс

Мне чем-то напомнило Apache Nifi, но только отчасти.

Интеграция в Jupyter Lab - хорошо,но пока что и в целом надо приглядется. Продукт явно сделан пока скорее для инвесторов чем для пользователей, но без пользователей и инвестиций не будет.

В целом из разработки дата инструментов мне нравятся не только продукты, но и команды Clickhouse и Duckdb.

Хочется дождаться ETL сделанное по аналогии с Duckdb. Удобным ядром и большим числом хорошо написанных расширений. Какое-то время назад мне казалось что Meltano на эту роль подходит, но с тех пор как они отдали свои публичные ресурсы довольно хреновым маркетологам читать их стало тяжело. Развитие продукта сложно оценивать.

#etl #opensource #datatools

Подборка ссылок на продукты публикации датасетов для API и аналитики:

С открытым кодом:
- SQLite Studio [1] быстро первращает базы SQLite в веб интерфейс. Можно смотреть структуру таблиц и делать запросы. А также есть демо [2]. По ощущениям очень простой и удобный для этой небольшой задачи.
- Datasette [3] хорошо известный в узких кругах продукт, очень быстро превращающий датасеты в веб интерфейс. Умеет в разные данные, разные API, разные интерфейсы и куча расширений. Когда хочется конструктор и разного
- CSVBase [4] простой до безобразия для превращения CSV файлов в API. Внутри всё Python, одновременно и сервис для публикации данных онлайн для тех кто очень хочет делать это за деньги
- APIReady [5] написанный мной 11 лет назад очень простой движок по превращению CSV файлов в API. Честно говоря с той поры я его даже не развивал, просто как демонстрация самой идеи.
- APICrafter [6] тоже написанная мной утилита по публикации API к базам MongoDB. Развитие APIReady и необходимость поскольку MongoDB по умолчанию не давало и не даёт приемлимое API в их Community Server. Только в облачном сервисе есть уже что-то удобное. Всё на Python, управляется развесистыми YAML конфигами которые строятся автоматически на основе просканированных баз данных [7]

Если Вы знаете другие open source инструменты для публикации датасетов, о них можно рассказать в чатике.

А я через какое-то время напишу про то какие есть бесплатные и коммерческие, не open source, онлайн инструменты делиться датасетами.

Ссылки:
[1] https://github.com/frectonz/sqlite-studio
[2] https://sqlite-studio.frectonz.io/
[3] https://datasette.io/
[4] https://github.com/calpaterson/csvbase
[5] https://github.com/ivbeg/apiready
[6] https://github.com/apicrafter/apicrafter
[7] https://github.com/apicrafter/apicrafter/blob/main/examples/rusregions/apicrafter.yml


#opensource #datatools #data #api

За много лет у меня накопилось множество инструментов для командной строки которые я создавал для разных дата задач:
- undatum [1] утилита для обработки данных с акцентом на JSONl файлы
- datadiff [2] утилита для создания патчей для датасетов
- mongo2md [3] утилита по автогенрации markdown документации к коллекциям mongodb
- metacrafter [4] утилита и библиотека по идентификации семантических типов данных
- docx2csv [5] утилита по превращению таблиц в файлах DOCX в CSV
- lazyscraper [6] утилита по быстрому и автоматическому извлечению данных из HTML таблиц и другой разметки

Практически всеми из них я лично пользуюсь, писались они под себя и давно не обновлялись некоторые.

Сейчас я задумался не пора ли многие из них перенести в один инструмент. Тот же undatum.

Тем более что много есть задач в которых такой инструмент требуется. И есть незакрытые задачи

Вот примерно такое я хочу сделать с undatum добавив туда разные функции и поддерживая работу с NoSQL как приоритет.

Но самое интересная это думать над тем как это реализовать. Я всё чаще склоняюсь к тому что Duckdb правильнее воспринимать как data transformation движок, а не как хранилище. Можно очень многое ускорить с его помощью. Но не всё и тут важны альтернативы. Силами языка или встроенным DB движком.

А ещё у меня есть экспериментальный код mongorefine и код утилиты datacrafter которые живут несколько иначе и связать всё вместе сложнее.

В общем вот такие мысли в последнее время, и открытый код который хочется развивать. А вот код из Dateno можно раскрывать только ограниченно, потому что там много специфичного know how.

Ссылки:
[1] https://github.com/datacoon/undatum
[2] https://github.com/datacoon/datadifflib
[3] https://github.com/datacoon/mongo2md
[4] https://github.com/apicrafter/metacrafter
[5] https://github.com/ivbeg/docx2csv
[6] https://github.com/ivbeg/lazyscraper

#opensource #datatools #data

Подборка полезных инструментов для работы с данными и не только:
- GROBID [1] библиотека и набор утилит для разбора PDF научных статей. Извлекает таблицы, ссылки, заголовки, цитаты, даты и именованные сущности. Используется внутри проекта Semantic Scholar. Открытый код под Apache 2.
- sqleton [2] универсальная библиотека для Python для доступа к разным SQL СУБД. Альтернатива SQLAlchemy, но выглядит как более простая в использовании
- reladiff [3] библиотека для Python для сравнения больших таблиц, сравнительно легко её можно доработать для сравнения больших датасетов
- Daft [4] распределенная библиотека для датафреймов на Rust и Python. Внутри Apache Arrow и язык запросов в виде функций для Python

Ссылки:
[1] https://github.com/allenai/grobid
[2] https://github.com/erezsh/sqeleton
[3] https://github.com/erezsh/reladiff
[4] https://github.com/Eventual-Inc/Daft

#opensource #datatools #data #pdf #sql #dataframes

Ещё один симпатичный бенчмарк сравнений обработки данных на Python с использованием чистого Python и разных библиотек.

Безоговорочный лидер Duckdb и близкий к нему по скорости Polars, но всё равно отстающий.

Вполне ожидаемо, от Duckdb многие в восторге именно из-за комбинаций скорости и функций.

Причём в текущем состоянии Duckdb ещё и может быть идеальным инструментом для ETL/ELT трансформации данных. Его можно рассматривать не как базу для хранения, а как инструмент быстрой обработки данных. А в нынешних облачных реалиях быстрый значит и дешёвый.

У меня вот есть штук пять внутренних и open source инструментов про которые я понимаю что если их на duckdb (или polars) смигрировать, то они станут удобнее и практичными многократно.

#opensource #datatools #data #duckdb #benchmarks

В качестве лирического отступления. Если бы я был писателем пишущим по методу Хэмингуэя, без исправления текста, то сказал бы что "аллилуйя", пришёл настоящий вызов. Но я не такой писатель, и художественное творчество моё куда как скромно, но вот работа с нефункционирующей кнопкой бэкспейса на клавиатуре и ещё рядом других кнопок накладывает свои ограничения, как минимум на скорость печати. К сожалению замена клавиатуры будет только через несколько дней, так что это писать также часто как раньше пока не выходит.

Но даже так я слегка пробежался по старому коду движка metacrafter'а [1], инструмента для идентификации семантических типов данных, или более простым языком, инструмент идентификации того что за колонка в наборе данных или в базе данных и что с ней можно делать. Инструмент я потихоньку начал приводить в целевое состояние - усиление поисковых возможностей у Dateno и автодокументирование датасетов.

Что нового:
- правила для metacrafter'а перенесены теперь в новый репозиторий metacrafter-rules [2], их стало больше, в основном за счёт правил для других языков отличных от английского и русского;
- обновился серверный и клиентский режимы работы. Теперь можно ускорить сканирование данных запустив metacrafter как сервер и обращаясь к нему через параметр remote при вызовах сканирования файлов или баз данных. Это важно для ускорения процесса поскольку правила инициализируются только один раз
- добавилась команда просмотра правил 'metacrafter rules list'
- и так далее

Главный недостаток сейчас - это скорость работы на больших датасетах. Чем больше колонок тем дольше анализ, до нескольких минут. Это не так критично для задач вроде сканирования корпоративных СУБД, но тяжко для задач Dateno когда миллионы датасетов.

На самом деле чтобы всё ускорить нужно просто много ресурсов: процессорных, хранения и памяти. А прикрутив LLM'ку можно сильно повысить качество автодокументирования данных.

Понимание данных, автодокументирование датасетов, автоматизация анализа данных - это одни из наиболее любимых мной тем в дата инженерии и дата анализе. Жаль удаётся уделять немного времени.

Ссылки:
[1] https://github.com/apicrafter/metacrafter/
[2] https://github.com/apicrafter/metacrafter-rules/

#opensource #data #datatools #dateno #metacrafter

В качестве примера живых данных чтобы проверит Duckdb, попробовал его на одном из слепков индекса Dateno.

Вот в цифрах и фактах:
- оригинальный формат JSONL, слепок данных без файлов ресурсов/ссылок, только карточки источников и наборов данных
- всего записей в базе 16 133 670
- размер parquet файла после преобразования 1.9GB
- размер базы duckdb 15GB
- простые запросы group by отрабатываются менее чем за 1 секунду

Сложности
- Есть проблемы с запросами которые необходимы для поиска записей в которых данные отсутствуют, например, где не заполнены какие-либо поля которые являются struct'ами. К пример, если мне нужно найти все записи у которых не указаны темы или привязка к стране. В MongoDB такие запросы делают гораздо проще, даже со сложными схемами когда есть вложенные массивы внутри вложенных словарей внутри вложенных массивов.
—
Но, особенность данных в том что за исключением задач дедубликации данных, можно разрезать базу на тысячи parquet файлов или баз duckdb под каждый источник данных. Поэтому метрики качества можно замерять не по единой базе, а по источникам данных и формировать в единую базу обрабатывая каждый источник отдельно и параллельно.

Например, одна из задач в документировании источников данных, привязывании их к стране, темам и к типу владельца данных. Это перевод источников из временных в постоянные. Как определять приоритеты? По числу проиндексированных датасетов, чтобы расширить метаданные хотя бы источников данных с 1000+ наборами данных.

#data #datatools #duckdb #dateno

Полезная картинка для составления стека работы с данными с помощью open source продуктов [1]. Автор большую часть основных продуктов охватил и много что не охватил как и бывает в таких картинках. Полезное когда уже знаешь большую часть продуктов и интересно находить какие-то незнакомые.

Странно что ещё никто не сделал генератор таких картинок. Оно же поддаётся автоматизации, незадорого причём

Ссылки:
[1] https://www.linkedin.com/posts/ravitjain_data-ai-dataengineering-activity-7226190324291837952-COT0/

#data #datatools