Construire un pipeline de données simple avec Mage : un guide pour les débutants

Introduction:

Dans la constante évolution de l’ingénierie des données, des outils comme Mage sont de plus en plus populaires. Pourquoi ? Parce qu'ils sont simples à utiliser et très polyvalents pour gérer des pipelines de données.

Mage propose une interface intuitive, inspirée des notebooks, qui le rend accessible même à ceux qui ne sont pas experts en technique.

Dans cet article, on vous guide pas à pas pour construire un pipeline de données de base avec Mage : de l’extraction des données à l’agrégation et la création de rapports. Prêt à plonger dans l’univers de Mage?

Pourquoi choisir Mage.ai plutôt que Airflow ?

Mage.ai offre une approche spécialisée et simplifiée de la gestion des pipelines de données par rapport à Airflow.

Facilité d'utilisation : Avec une interface interactive de type notebook, Mage.ai simplifie l'écriture de code en Python, R et SQL, tout en gérant la gestion des exceptions et permettant la création facile de relations entre les blocs de pipeline.

Visualisation en temps réel : Mage.ai permet un aperçu et une visualisation en temps réel des résultats du pipeline, améliorant l'efficacité et permettant une analyse rapide des données.

Intégration des données : En utilisant la spécification Singer, Mage.ai s'intègre de manière transparente avec diverses sources tierces, simplifiant ainsi les tâches d'intégration des données.

Capacités de streaming : Mage.ai prend en charge les pipelines de streaming avec des plateformes telles que Kafka.

Pour utiliser Mage recommande Docker :

La gestion des dépendances manuellement (par exemple, avec pip ou conda) pour les intégrations de données peut être assez complexe. Pour simplifier ce processus, il est fortement recommandé d'utiliser Docker pour exécuter Mage.

Pourquoi Docker ?

Docker offre une solution légère et portable pour la gestion des dépendances, garantissant la cohérence entre différents environnements. En encapsulant Mage et ses dépendances dans des conteneurs Docker, vous pouvez éviter les problèmes de compatibilité et simplifier le processus d'installation.

Mage simplifie la création de pipelines grâce à des blocs modulaires, chacun ayant un objectif spécifique

Chargement des Données : Ce bloc est là pour rendre l’extraction des données simple, que celles-ci viennent de sources locales ou distantes. En utilisant Python ou SQL, il offre des modèles pratiques pour récupérer et analyser les données, créant un DataFrame prêt à être utilisé pour la suite.

Transformateur : Ce bloc est essentiel pour transformer les données : filtrer, agréger, nettoyer... Il s’assure que les données sont uniformisées et prêtes à être analysées ensuite.

Exportateur de Données : Grâce au bloc Exportateur de Données, Mage facilite l’envoi des données traitées vers la destination de ton choix. Que ce soit une base de données comme PostgreSQL ou un service de stockage cloud comme Google Cloud Storage, ce bloc simplifie les transferts de données.

Personnalisé : Pour les utilisateurs plus avancés, le bloc Personnalisé permet d’exécuter du code spécifique en Python, SQL ou d’autres langages. C’est l’option parfaite pour des manipulations de données sur mesure.

Capteur : Les capteurs surveillent continuellement les conditions jusqu’à ce qu’elles soient remplies, parfaits pour le traitement des données en temps réel ou pour déclencher des actions basées sur des événements spécifiques.

Brouillon : Ce bloc fonctionne comme un terrain d’expérimentation pour tester du code temporaire. Il est idéal pour prototyper rapidement sans impacter ton pipeline principal.