ETL和数据管道课程综述

在大数据时代，数据处理的重要性愈发凸显。Coursera上的”ETL和数据管道：使用Shell、Airflow和Kafka”课程，无疑是希望提升数据处理能力的学习者的理想选择。本课程深入讲解了两种将原始数据转换成可分析数据的方法：提取、转换和加载（ETL）以及提取、加载和转换（ELT）。

课程大纲解析

课程的第一部分涵盖了数据处理技术。您将了解ETL和ELT的基本概念，及其在数据仓库和数据湖中的应用。这部分内容帮助学员理解这些方法在灵活性、速度、可扩展性等方面的不同，为后续的学习奠定了基础。

接下来，课程将引导您进入ETL和数据管道的工具与技术。通过使用Bash脚本以及调度器Cron，学员将学会如何创建ETL管道，并了解批处理和流处理的区别。在这部分内容中，您还会学到如何描述数据管道的性能，包括延迟和吞吐量等关键指标。

随后，课程讲解了如何使用Apache Airflow构建数据管道。Airflow以代码表示数据管道的优势使其更具可维护性、可测试性和协作性。在这里，学员将熟悉Airflow的用户界面，学习如何在图形或树形视图中可视化DAG（有向无环图）。

最后，您将学习Kafka的使用，Kafka作为一个开源事件流处理管道的核心概念、主题、分区、复制、生产者以及消费者等知识都将在此部分涉猎。通过Kafka Streams API，您还会了解流处理拓扑中的源处理器和接收处理器。

课程的最终作业将让学员将所学的理论知识应用于实践，在“使用Apache Airflow创建ETL数据管道”和“使用Kafka创建流式数据管道”的实际操作中，探索如何利用真实场景建立ETL管道。这一环节对巩固学习的理论知识，提升实践能力具有重要作用。