Версия сайта для слабовидящих
Сегодня поговорим о том, как обработка исключений позволяет спроектировать и реализовать надежную архитектуру конвейера обработки данных, включая ETL/ELT-процессы и их компоненты.
Архитектура конвейеров обработки данных: ETL/ELT-процессы
Наличие хорошо спроектированной инфраструктуры данных необходимо для получения максимальной отдачи от данных для data-driven управления. Поскольку данные постоянно увеличиваются в объеме, следует организовать управление множеством конвейеров их обработки так, чтобы гарантировать их высокое качество, надежность и доступность для аналитических целей и принятия управленческих решений. Конвейер данных — это целая система из скриптов, сервисов, хранилищ данных и технологий работы с ними, которая собирает, упорядочивает, преобразует и маршрутизирует данные. Чем построение конвейера данных отличается от классической инженерии разработки ПО, мы недавно разбирали здесь.
Высокоуровневая архитектура конвейера данных описывает представление процессов и преобразований, которым подвергается набор данных на протяжении всего своего жизненного цикла, начиная с начального этапа сбора и заканчивая моментом использования. Ее детализация на более низком уровне абстракции включает описание и настройки специфичных инструментов и фреймворков, которые решают отдельно взятые задачи конвейера, например, извлечение данных из внешней реляционной базы или преобразование форматов с помощью операторов Apache AirFlow или процессоров NiFi.
Суть любого конвейера данных сводится к реализации ETL/ELT-процессов, включая следующие этапы:
- сбор исходных данных из внешних источников – устройств, ПО, файловых хранилищ или баз данных посредством прямого обращения к ним или через вызовы API. В случае асинхронной потоковой обработки данных могут использоваться брокеры сообщений, такие как Apache Kafka, Pulsar, RabbitMQ и пр., которые обеспечивают передачу событий от приложений-продюсеров к системам-потребителям с минимальным риском потери или дублирования данных.
- Прием данных: собранные данные переносятся на уровень хранения для дополнительной подготовки перед анализом. Уровень хранения может принимать форму реляционной базы данных или файлового/объектного хранилища, т.е. озера данных. На этом этапе данные могут быть каталогизированы и профилированы, чтобы дать представление об их схемах, а также статистическую информацию, такую как кардинальность и пропущенные значения. Кроме того, информация о происхождении может быть записана для документирования того, как данные изменялись с течением времени.
- Преобразование данных с помощью процедур агрегирования, очистки и обработки, чтобы привести их в соответствие с установленными стандартами организации и подготовить к дальнейшему анализу. Сюда же входит изменение форматов файлов, сжатие и разделение данных. На этом этапе данные из различных источников могут быть объединены и обогащены, чтобы ускорить их обработку потребителями.
- Потребление данных, когда обработанные данные передаются в производственные системы для оперативного использования.
Чтобы все компоненты этого конвейера данных работали слаженно, необходимо обеспечить непрерывный мониторинг, обработку ошибок и поддержку целостности. Как это сделать с помощью обработки исключений, и какие исключения бывают в конвейерах обработки данных, рассмотрим далее.
Обработка исключений
Обработка исключений используется в программировании для управления непредвиденными ошибками или исключительными условиями, которые могут возникнуть во время выполнения программы, и восстановления после них. В контексте конвейеров данных исключения могут возникать по разным причинам, таким как проблемы с сетью, несоответствия формата данных или системные сбои на стороне источника/приемника данных. Обработка исключений помогает справиться с такими ситуациями и гарантирует, что конвейер сможет восстанавливать и продолжать обработку данных без ущерба для их целостности. Чтобы реализовать эффективную обработку исключений в конвейере данных, важно определить потенциальные сценарии исключений, специфичные для конкретного конвейера. Это включает в себя понимание различных этапов и компонентов конвейера и рассмотрение потенциальных точек отказа.
Типовыми сценариями исключений в конвейерах обработки данных можно назвать следующие:
- исключения источников данных — обработка сбоев подключения, тайм-аутов или ошибок аутентификации при извлечении данных из таких источников, как базы данных, API-интерфейсы или файловые системы.
- исключения преобразования данных — ошибки, связанные с процессами очистки, проверки или преобразования данных, такими как обработка недопустимых форматов, отсутствующих значений или несогласованных структур.
- исключения внешних сервисов в середине конвейера, таких как очереди сообщений, облачное хранилище или аналитические платформы.
- исключения приемников данных (мест назначения), включая сбои подключения к базе данных, конфликты записи или ограничения дискового пространства.
Определив потенциальные сценарии исключений в своем конвейере данных, необходимо реализовать соответствующие стратегии их обработки. Для этого следует обеспечить логирование, внедрив комплексные механизмы ведения журнала для сбора подробной информации об исключениях, включая трассировку стека, метки времени и контекстные данные. Это помогает понять основную причину сбоев и облегчает отладку.
Еще одним полезным приемом является плавная обработка исключений без резкого завершения всего процесса. Реализовать это можно с помощью обработчиков исключений, блоков try-catch или udf-функций обработки ошибок, чтобы перехватывать, регистрировать и реагировать на исключения в зависимости от их серьезности и воздействия.
Также полезно использовать механизмы повторных попыток для временных исключений, которые могут разрешаться самостоятельно спустя пару секунд. Например, если возникает ошибка сетевого подключения, можно настроить конвейер для повторения операции через определенный интервал. Однако, важно избежать попадания в бесконечный цикл повторных попыток в случае неисправимых ошибок.
Для обеспечения качества данных необходимо включить их проверку на всех этапах конвейера для выявления и обработки исключений, связанных с недопустимыми или противоречивыми данными. Это гарантирует, что по конвейеру проходят только высококачественные данные, что снижает вероятность сбоев в нисходящем направлении. Сюда относится валидация схемы и формата данных, чтобы приложение-потребитель не столкнулось с исключением из-за неподходящей полезной нагрузки. Реализовать это можно с помощью очереди недоставленных сообщений в RabbitMQ или блоков try-catch в коде приложения-потребителя из Kafka. В конвейерах на Apache NiFi для преобразований XML/JSON-сообщений можно использовать XSLT и JOLT-преобразования, о чем мы писали здесь и здесь.
Наконец, полноценное управление конвейером обработки данных предполагает автоматическую отправку уведомлений и оповещений администраторов и инженеров данных при возникновении критических исключений. Это помогает оперативно принять меры по исправлению ошибок и минимизировать влияние на последующие процессы.
Разумеется, чтобы гарантировать эффективность всей стратегии обработки исключений, необходимы ее тщательно протестировать, выполнив модульные, интеграционные и сквозные тесты, которые имитируют различные сценарии исключений, чтобы проверить поведение конвейера. Следует регулярно проверять журналы выполнения конвейера, метрики ошибок и системы оповещения, чтобы заблаговременно выявлять любые аномалии или возникающие шаблоны. Хорошо спроектированная архитектура конвейера обработки данных позволит гарантировать, что весь рабочий процесс является надежным, управляемым и масштабируемым. Data Pipeline на Apache Airflow
Код курса
AIRF
Ближайшая дата курса
Продолжительность
24 ак.часов
Стоимость обучения
72 000 руб.
Узнайте больше подробностей по проектированию и поддержке современных дата-архитектур в проектах аналитики больших данных на специализированных курсах в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации для разработчиков, менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data в Москве:
- Архитектура Данных
- Data Pipeline на Apache Airflow
- Эксплуатация Apache NIFI
- Hadoop для инженеров данных
Источники
