איך להתחיל לבנות ETL מותאם ב-Scala

מתי Scala מתאימה ל-ETL

Scala מועילה במיוחד כאשר לוגיקת ה-ETL מורכבת מספיק כך שהפשטות חזקות, ספריות חוזרות ובדיקות בזמן קומפילציה חוסכות מאמץ תחזוקה אמיתי. עם Apache Spark השילוב טבעי במיוחד.

What Spark, Hadoop, and HDFS Actually Are

These technologies are related, but they are not the same layer of the stack.

להתחיל עם הצורה הנכונה

Do You Have to Use Spark?

No. Spark is powerful, but it is not the mandatory starting point for every ETL pipeline.

שלד הפרויקט

פרויקט ETL מינימלי מבוסס Spark יכול להתחיל עם build.sbt, מחלקת main אחת ומבנה src/main/scala קלאסי. התאימו את גרסאות הדוגמה לסביבת היעד שלכם.

name := "custom-etl"

version := "0.1.0"

scalaVersion := "2.13.17"

val sparkVersion = "4.1.2" // Replace to match your target cluster

libraryDependencies ++= Seq(
  "org.apache.spark" %% "spark-sql" % sparkVersion % "provided",
  "com.typesafe" % "config" % "1.4.3",
  "org.scalatest" %% "scalatest" % "3.2.19" % Test
)

שלד job מינימלי

גם job התחלתי קטן צריך לקבל נתיבי קלט ופלט כארגומנטים, ליצור SparkSession, להפעיל שרשרת טרנספורמציות ממוקדת ולכתוב לפורמט דטרמיניסטי כמו Parquet.

package dev.ryware.etl

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions.{col, to_timestamp}

object CustomEtlJob {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val inputPath = args(0)
    val outputPath = args(1)

    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("custom-etl-job")
      .getOrCreate()

    val curated = spark.read
      .option("header", "true")
      .csv(inputPath)
      .filter(col("transaction_id").isNotNull)
      .withColumn("amount", col("amount").cast("decimal(18,2)"))
      .withColumn("updated_at", to_timestamp(col("updated_at")))

    curated.write
      .mode("overwrite")
      .parquet(outputPath)

    spark.stop()
  }
}

When Postgres Is Enough and When to Move to a Warehouse

Raw database size matters, but query concurrency, data shape, retention, and the cost of long analytical scans matter more.

What If the Source Files Are XML and You Need XPath?

Spark can process XML, but the best approach depends on how irregular the documents are and how much XPath logic you need.

מה כדאי להוסיף בהמשך לפרודקשן