مهندسی داده

‍ ساخت ETL با SQL؛ ساده، سریع و بدون وابستگی به زیرساخت سنگین

در دنیای مهندسی داده، ساخت یک فرآیند ETL معمولاً نیازمند زیرساخت‌هایی پیچیده، ابزارهایی سنگین و دانش فنی نسبتاً بالا بود. اما اکنون، با ظهور ابزارهای سبک و ماژولار مانند DuckDB، می‌توان همین فرآیند را با چند خط SQL ساده انجام داد؛ بدون نیاز به نصب پلتفرم‌های حجیم یا نوشتن کدهای پیچیده.

🎬 فرض کنیم با داده‌های جریانی سروکار دارید
کافکا یکی از متداول‌ترین ابزارها برای مدیریت داده‌های جریانی (streaming data) است. معمولاً برای خواندن این داده‌ها و انجام پردازش، به ابزارهایی مانند Apache Flink، Spark Streaming یا سیستم‌های مدیریت جریان نیاز داریم.

اما حالا با افزونه‌ای به نام Tributary برای DuckDB، می‌توان مستقیماً از Kafka داده‌ها را خواند، پردازش کرد و به مقصد موردنظر نوشت – تماماً با SQL.


🧩 افزونه Tributary چه کاری انجام می‌دهد؟
افزونه Tributary یک افزونه رسمی برای DuckDB است که امکان اتصال مستقیم به Kafka را فراهم می‌کند. این افزونه با تابع tributary_scan_topic پیام‌های Kafka را به‌صورت یک جدول قابل خواندن در اختیار شما می‌گذارد:

SELECT * FROM tributary_scan_topic('clicks_topic', "bootstrap.servers" := 'localhost:9092');

در اینجا، داده‌های Kafka به‌صورت real-time به DuckDB وارد می‌شوند و آماده تحلیل، فیلتر یا انتقال به سیستم‌های دیگر هستند.

🧩 اما خود DuckDB چیست؟
در دنیای مهندسی داده و تحلیل، ابزارهای سبک و مستقل نقش پررنگ‌تری پیدا کرده‌اند. یکی از مهم‌ترین این ابزارها، DuckDB است٫ یک پایگاه داده تحلیلی درون‌فرایندی (in-process analytical database) که می‌توان آن را مشابه SQLite اما مخصوص تحلیل‌های ستونی و پیچیده دانست.

در حالی‌که SQLite برای تراکنش‌های کوچک در موبایل و نرم‌افزارهای تعبیه‌شده طراحی شده، DuckDB برای تحلیل‌های ستونی، پردازش سریع فایل‌های Parquet و اجرای کوئری‌های تحلیلی سنگین ساخته شده است — آن هم بدون نیاز به سرور یا نصب پیچیده..

💡 کاربردهای عملی این رویکرد چیست؟

✅ تحلیل سریع روی پیام‌های Kafka بدون نیاز به سیستم‌های تحلیلی سنگین.

✅ ساخت pipelineهای سبک ETL با استفاده از SQL.

✅ انتقال داده‌ها از Kafka به فایل‌های Parquet، PostgreSQL، یا حتی ارسال مجدد به Kafka (با افزونه‌های مکمل مانند duckdb_kafka_sink).

⚙️ نحوه استفاده و راه‌اندازی
نصب و راه‌اندازی Tributary در DuckDB بسیار ساده است:

INSTALL tributary FROM community;
LOAD tributary;

سپس تنها با چند خط SQL، به Kafka متصل می‌شوید و داده‌های جریانی را پردازش می‌کنید.

🚀 یک گام به سوی آینده‌ی ساده‌تر در مهندسی داده
ابزارهایی مانند DuckDB به همراه افزونه‌هایی مانند Tributary، نمایانگر جهتی هستند که دنیای داده به آن حرکت می‌کند: سادگی، ماژولار بودن، و استفاده حداکثری از زبان استاندارد SQL.

دیگر لازم نیست برای پیاده‌سازی یک ETL ساده، سیستم‌های بزرگ و پیچیده مستقر شود. گاهی یک فایل SQL کافی‌ست.

در صورتی که علاقه‌مند به ساخت ETL سبک‌وزن با SQL هستید یا به دنبال راه‌حلی ساده برای تحلیل جریان داده‌ها در Kafka می‌گردید، پیشنهاد می‌کنم حتماً نگاهی به افزونه Tributary بیندازید.

https://query.farm/duckdb_extension_tributary.html
پ.ن. عکس و ایده اصلی پست از مطلب زیر در لینکدین گرفته شده است:
https://www.linkedin.com/posts/rusty-conover_kafka-duckdb-streamingdata-activity-7339109125852676096-3QWs

www.tgoop.com/bigdata_ir/411

129 viewsJun 13 at 10:03

‍ ساخت ETL با SQL؛ ساده، سریع و بدون وابستگی به زیرساخت سنگین

در دنیای مهندسی داده، ساخت یک فرآیند ETL معمولاً نیازمند زیرساخت‌هایی پیچیده، ابزارهایی سنگین و دانش فنی نسبتاً بالا بود. اما اکنون، با ظهور ابزارهای سبک و ماژولار مانند DuckDB، می‌توان همین فرآیند را با چند خط SQL ساده انجام داد؛ بدون نیاز به نصب پلتفرم‌های حجیم یا نوشتن کدهای پیچیده.

🎬 فرض کنیم با داده‌های جریانی سروکار دارید
کافکا یکی از متداول‌ترین ابزارها برای مدیریت داده‌های جریانی (streaming data) است. معمولاً برای خواندن این داده‌ها و انجام پردازش، به ابزارهایی مانند Apache Flink، Spark Streaming یا سیستم‌های مدیریت جریان نیاز داریم.

اما حالا با افزونه‌ای به نام Tributary برای DuckDB، می‌توان مستقیماً از Kafka داده‌ها را خواند، پردازش کرد و به مقصد موردنظر نوشت – تماماً با SQL.


🧩 افزونه Tributary چه کاری انجام می‌دهد؟
افزونه Tributary یک افزونه رسمی برای DuckDB است که امکان اتصال مستقیم به Kafka را فراهم می‌کند. این افزونه با تابع tributary_scan_topic پیام‌های Kafka را به‌صورت یک جدول قابل خواندن در اختیار شما می‌گذارد:

SELECT * FROM tributary_scan_topic('clicks_topic', "bootstrap.servers" := 'localhost:9092');

در اینجا، داده‌های Kafka به‌صورت real-time به DuckDB وارد می‌شوند و آماده تحلیل، فیلتر یا انتقال به سیستم‌های دیگر هستند.

🧩 اما خود DuckDB چیست؟
در دنیای مهندسی داده و تحلیل، ابزارهای سبک و مستقل نقش پررنگ‌تری پیدا کرده‌اند. یکی از مهم‌ترین این ابزارها، DuckDB است٫ یک پایگاه داده تحلیلی درون‌فرایندی (in-process analytical database) که می‌توان آن را مشابه SQLite اما مخصوص تحلیل‌های ستونی و پیچیده دانست.

در حالی‌که SQLite برای تراکنش‌های کوچک در موبایل و نرم‌افزارهای تعبیه‌شده طراحی شده، DuckDB برای تحلیل‌های ستونی، پردازش سریع فایل‌های Parquet و اجرای کوئری‌های تحلیلی سنگین ساخته شده است — آن هم بدون نیاز به سرور یا نصب پیچیده..

💡 کاربردهای عملی این رویکرد چیست؟

✅ تحلیل سریع روی پیام‌های Kafka بدون نیاز به سیستم‌های تحلیلی سنگین.

✅ ساخت pipelineهای سبک ETL با استفاده از SQL.

✅ انتقال داده‌ها از Kafka به فایل‌های Parquet، PostgreSQL، یا حتی ارسال مجدد به Kafka (با افزونه‌های مکمل مانند duckdb_kafka_sink).

⚙️ نحوه استفاده و راه‌اندازی
نصب و راه‌اندازی Tributary در DuckDB بسیار ساده است:

INSTALL tributary FROM community;
LOAD tributary;

سپس تنها با چند خط SQL، به Kafka متصل می‌شوید و داده‌های جریانی را پردازش می‌کنید.

🚀 یک گام به سوی آینده‌ی ساده‌تر در مهندسی داده
ابزارهایی مانند DuckDB به همراه افزونه‌هایی مانند Tributary، نمایانگر جهتی هستند که دنیای داده به آن حرکت می‌کند: سادگی، ماژولار بودن، و استفاده حداکثری از زبان استاندارد SQL.

دیگر لازم نیست برای پیاده‌سازی یک ETL ساده، سیستم‌های بزرگ و پیچیده مستقر شود. گاهی یک فایل SQL کافی‌ست.

در صورتی که علاقه‌مند به ساخت ETL سبک‌وزن با SQL هستید یا به دنبال راه‌حلی ساده برای تحلیل جریان داده‌ها در Kafka می‌گردید، پیشنهاد می‌کنم حتماً نگاهی به افزونه Tributary بیندازید.

https://query.farm/duckdb_extension_tributary.html
پ.ن. عکس و ایده اصلی پست از مطلب زیر در لینکدین گرفته شده است:
https://www.linkedin.com/posts/rusty-conover_kafka-duckdb-streamingdata-activity-7339109125852676096-3QWs

BY مهندسی داده