每天将 1 亿行加载到 DWH答案

【问题标题】：Load 100 million rows to DWH daily每天将 1 亿行加载到 DWH
【发布时间】：2018-11-03 23:56:29
【问题描述】：

有几个 OLTP Postgres 数据库每天总共接受 1 亿行。还有一个Greenplum DWH。如何加载这 1 亿行数据，每天只需少量转换到 Greenplum？我将为此使用Python。我确信以传统方式 (psycopg2 + cursor.execute("INSERT ...) 执行此操作，即使是批处理，也会花费大量时间并且会在整个系统中造成瓶颈。

您对如何优化数据加载过程有什么建议吗？任何可能有帮助的链接或书籍也欢迎。

【问题讨论】：

查看 Apache Airflow、Celery、Pandas 等选项。
@dmitryro Airflow 只是一个任务调度程序。 Celery 更专注于实时处理，而我需要每天一夜之间一次加载数据。 Pandas 对数据转换很有用，但它有点慢，对加载没有帮助。这些解决方案对我有何帮助？
如果您关心性能和资源而不是按计划进行的工作，请查看 go、scala、kafka、spark。如果需要，您可以并行化 Pandas 或使用线程和多处理使其并发 - 如果您使用 Python，请再次使用 Celery 或 Tornado 框架。
@dmitryro 但是 kafka 是用于流式数据的，而 tornado 是一个网络服务器。我不知道这如何有助于从 OLTP 数据库中提取数据并将数据加载到 DWH 中。这里的主要问题是将数据加载到 DWH 中，这些解决方案似乎都不会帮助我。还是我错了？您能否描述一下您列出的解决方案如何帮助我加载数据？提前谢谢你
另请查看medium.com/@paulgebhardt/…或tuulos.github.io/pydata-2014或dataversity.net

标签： python database etl data-warehouse greenplum

【解决方案1】：

您应该尝试将数据导出到平面文件（csv、txt 等）中。

然后您可以使用一些 Greenplum 实用程序表单导入数据。看here。

您可以在创建平面文件之前使用 Python 对数据进行转换。使用 Python 自动化整个过程：导出数据到文件和导入数据到表。

【讨论】：

有了这个卷，我不会使用硬盘以避免更多的延迟。我会试着留在记忆中。