{"id":179577,"date":"2023-07-02T15:08:28","date_gmt":"2023-07-02T14:08:28","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=179577"},"modified":"2024-07-05T09:24:58","modified_gmt":"2024-07-05T08:24:58","slug":"tools-im-alltag-eines-data-engineers","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/tools-im-alltag-eines-data-engineers","title":{"rendered":"Tools im Alltag eines Data Engineers"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"179577\" class=\"elementor elementor-179577\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-493e9f4 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"493e9f4\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-34f59236\" data-id=\"34f59236\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-53a453ba elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"53a453ba\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Im Zeitalter von Big Data haben sich mehrere Berufe herausgebildet, darunter auch der des Data Engineers. \nWenn du diesen Beruf noch nicht kennst, empfehle ich dir, diesen Artikel zuerst zu lesen. F\u00fcr diejenigen, die wissen, was ein Data Engineer macht, werden wir uns mit den Werkzeugen besch\u00e4ftigen, die er benutzt.<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-19884ea0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"19884ea0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400; color: #000000;\">Lass uns von diesem Schema ausgehen, um<strong> uns die verschiedenen Phasen<\/strong>, die Daten durchlaufen, vor Augen zu f\u00fchren. Zur Erinnerung: Der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-engineer\"><strong>Data Engineer<\/strong><\/a> wird vor allem in den ersten drei Phasen t\u00e4tig sein (die letzte Phase betrifft Data Scientists und Data Analysts). Wir werden auf die Werkzeuge eingehen, die in diesen Phasen verwendet werden, aber sie k\u00f6nnen von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich sein.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1c2dbf8a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1c2dbf8a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Datenquellen <\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5dd35b17 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5dd35b17\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Der erste Schritt besteht also darin, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-source-definition-und-details-zu-ihrer-funktionsweise\">diese Daten mithilfe von Datenquellen zu sammeln.<\/a> Es ist \u00fcblich, hier Python zu finden, um diese Daten zu sammeln. Wir werden zum Beispiel <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/spark-python-api-so-verwendest-du-sie\">APIs<\/a> wie <a href=\"https:\/\/openweathermap.org\/\">OpenWeatherMap<\/a> f\u00fcr Wetterdaten oder Binance f\u00fcr Finanzdaten anfordern. Es ist auch m\u00f6glich, Webscraping zu betreiben, um Daten von Webseiten \u00fcber die Python-Pakete <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/beautiful-soup-einfuehrung-in-web-scraping-mit-python\">BeautifulSoup<\/a> oder <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/selenium-python-case-study-zum-euronews-web-scraping\">Selenium abzurufen.<\/a><\/p><p>Mit dem Internet der Dinge werden Daten \u00fcber Sensoren von vernetzten Objekten gestreamt (kontinuierlich). Daher ist es wichtig, bestimmte Aktionen zum richtigen Zeitpunkt durchzuf\u00fchren, da sonst unerwartetes Verhalten unserer verbundenen Objekte auftreten kann. Hier kommt <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-kafka\">Apache Kafka<\/a> mit seinem Nachrichtensystem ins Spiel. <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/webhooks-in-python-was-sind-sie-und-wie-kann-man-sie-mit-python-verwenden\">Rabbit MQ wird ebenfalls zur Verarbeitung von Streaming-Daten<\/a> verwendet, ebenso wie die Programmiersprache Scala.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-5e0e4b9f elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"5e0e4b9f\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-3f23d38d\" data-id=\"3f23d38d\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-47c800c6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"47c800c6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Datenspeicherung ist auch ein Werkzeug, das von Dateningenieuren verwendet wird.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-356cce4a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"356cce4a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Nachdem die <strong>Daten in Form einer Datei gesammelt wurden,<\/strong> m\u00fcssen sie gespeichert werden. Dies kann in zwei Schritte unterteilt werden, wie es uns das Schema gezeigt hat.<br \/>Der erste Schritt besteht darin, die Daten ohne Transformationen zu speichern.<\/p><p>In diesem Fall werden die <strong>Daten in ihrem Rohzustand<\/strong> in einem <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/alles-wissenswerte-ueber-data-lake\">Data Lake<\/a> f\u00fcr eine m\u00f6gliche zuk\u00fcnftige Nutzung gespeichert. In diesem Data Lake werden die Daten \u00fcber Metadaten oder \u00fcber ein herk\u00f6mmliches Dateisystem organisiert. Mit <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/hadoop-vs-spark-training-wie-lerne-ich-den-umgang-mit-big-data-tools\">Hadoop<\/a> k\u00f6nnen wir ein solches zusammenstellen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-172c4422 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"172c4422\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Wenn die Daten f\u00fcr eine spezifische Nutzung vorgesehen sind, kann der Data Engineer diese auch in ein Data Warehouse \u00fcbertragen.<\/p><p>Im Gegensatz zu einem Data Lake sind die Daten in einem Data Warehouse strukturiert und stehen direkt den Data Analysts oder Data Scientists zur Verf\u00fcgung.<\/p><p>Eine weitere M\u00f6glichkeit zur Datenspeicherung bieten Datenbanken. Relationale Datenbanken sind am weitesten verbreitet, und wir verwenden SQL, um sie zu verwalten. Heutzutage verarbeiten wir jedoch auch gro\u00dfe Datenmengen, wof\u00fcr NoSQL-Datenbanken zum Einsatz kommen.<\/p><p>F\u00fcr semi-strukturierte Daten eignet sich beispielsweise MongoDB besonders gut, w\u00e4hrend Neo4j optimal f\u00fcr die Speicherung von Graphdaten ist. Daher muss ein Data Engineer geschickt zwischen verschiedenen Datenbanken jonglieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-4a68b58c elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"4a68b58c\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-56b8dda4\" data-id=\"56b8dda4\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-57f3b0a2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"57f3b0a2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">In Produktion gehen\n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-75283b06 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"75283b06\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Der Data Engineer kann auch bei der Industrialisierung der L\u00f6sungen eingreifen. Die Arbeit, die der Data Scientist oder der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-analyst\">Data Analyst<\/a> geleistet hat, ist n\u00e4mlich noch nicht f\u00fcr alle zug\u00e4nglich und deshalb wird der Data Engineer eine API f\u00fcr die L\u00f6sung erstellen, damit der Kunde eine Schnittstelle nutzen kann, um einfach die Modelle des Data Scientists zu verwenden.<\/p><p>Dann m\u00fcssen wir einen Container f\u00fcr unsere L\u00f6sung erstellen, um sie einzusetzen, aber auch um sie mit anderen Komponenten zu kombinieren, und daf\u00fcr verwenden wir das <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/docker-was-ist-das-denn-und-wie-wird-es-benutzt\">Flaggschiff-Tool Docker.<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-671c8514 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"671c8514\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Cloud ist ein unverzichtbares Werkzeug f\u00fcr Dateningenieure<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-392d4d6c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"392d4d6c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Nous avons list\u00e9 quelques outils open source, mais de nos jours, il est de plus en plus courant d&#8217;utiliser un fournisseur de cloud comme<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/aws-cloud-quest\"> AWS,<\/a> GCP ou Azure pour r\u00e9pondre \u00e0 nos diff\u00e9rents besoins. Par exemple, si nous voulons utiliser un data lake, avec AWS, nous passerons par S3, tandis qu&#8217;avec GCP, ce ser<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/google-cloud-console-die-besten-hacks\">a Google Cloud Storage<\/a> et avec Azure, simplement <a href=\"https:\/\/azure.microsoft.com\/en-us\/solutions\/data-lake\">Azure Data Lake.<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-6c38cf4e elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"6c38cf4e\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-46659436\" data-id=\"46659436\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-44d12900 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"44d12900\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Automatisierung von Abl\u00e4ufen<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-53d49afb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"53d49afb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Wenn unsere gesamte Datenpipeline funktioniert, m\u00fcssen wir die verschiedenen Schritte unseres ETL-Systems in einem bestimmten Rhythmus automatisieren. Die Datenquellen werden n\u00e4mlich Daten senden, die zun\u00e4chst in einem <strong>Data Lake<\/strong> gespeichert und dann in ein <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-warehouse\">Data Warehouse<\/a> oder eine Datenbank umgewandelt werden m\u00fcssen.<\/p><p>Um dies zu tun, verwenden wir einen Orchestrator. Der bekannteste ist Airflow, aber wenn du Echtzeitdaten hast, ist es besser, Nifi zu verwenden. Wenn unsere Datenpipeline vollst\u00e4ndig ist, gibt es Tools von Cloud-Anbietern wie <strong>Cloud Composer von GCP oder Glue von AWS.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-73a776e9 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"73a776e9\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-482bbb0\" data-id=\"482bbb0\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4eb31774 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4eb31774\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fazit<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-75b81943 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"75b81943\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Jetzt wei\u00dft du mehr \u00fcber die Werkzeuge, die ein Data Engineer am h\u00e4ufigsten benutzt.<\/p><p>Wenn du lernen m\u00f6chtest, wie du die Tools, die du gerade kennengelernt hast, einsetzen kannst, dann schau dir den Data Engineer-Kurs von DataScientest an.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6e42110a elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"6e42110a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Data Engineer Weiterbildung<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Im Zeitalter von Big Data haben sich mehrere Berufe herausgebildet, darunter auch der des Data Engineers. 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