python ETL工具 pyetl

(编辑：jimmy 日期: 2025/5/4 浏览：2)

pyetl是一个纯python开发的ETL框架，相比sqoop, datax 之类的ETL工具，pyetl可以对每个字段添加udf函数，使得数据转换过程更加灵活，相比专业ETL工具pyetl更轻量，纯python代码操作，更加符合开发人员习惯

安装

pip3 install pyetl

使用示例

数据库表之间数据同步

from pyetl import Task, DatabaseReader, DatabaseWriter
reader = DatabaseReader("sqlite:///db1.sqlite3", table_name="source")
writer = DatabaseWriter("sqlite:///db2.sqlite3", table_name="target")
Task(reader, writer).start()

数据库表到hive表同步

from pyetl import Task, DatabaseReader, HiveWriter2
reader = DatabaseReader("sqlite:///db1.sqlite3", table_name="source")
writer = HiveWriter2("hive://localhost:10000/default", table_name="target")
Task(reader, writer).start()

数据库表同步es

from pyetl import Task, DatabaseReader, ElasticSearchWriter
reader = DatabaseReader("sqlite:///db1.sqlite3", table_name="source")
writer = ElasticSearchWriter(hosts=["localhost"], index_name="tartget")
Task(reader, writer).start()

原始表目标表字段名称不同，需要添加字段映射

添加

# 原始表source包含uuid，full_name字段
reader = DatabaseReader("sqlite:///db.sqlite3", table_name="source")
# 目标表target包含id，name字段
writer = DatabaseWriter("sqlite:///db.sqlite3", table_name="target")
# columns配置目标表和原始表的字段映射关系
columns = {"id": "uuid", "name": "full_name"}
Task(reader, writer, columns=columns).start()

字段的udf映射，对字段进行规则校验、数据标准化、数据清洗等

# functions配置字段的udf映射，如下id转字符串，name去除前后空格
functions={"id": str, "name": lambda x: x.strip()}
Task(reader, writer, columns=columns, functions=functions).start()

继承Task类灵活扩展ETL任务

import json
from pyetl import Task, DatabaseReader, DatabaseWriter

class NewTask(Task):
  reader = DatabaseReader("sqlite:///db.sqlite3", table_name="source")
  writer = DatabaseWriter("sqlite:///db.sqlite3", table_name="target")
  
  def get_columns(self):
    """通过函数的方式生成字段映射配置，使用更灵活"""
    # 以下示例将数据库中的字段映射配置取出后转字典类型返回
    sql = "select columns from task where name='new_task'"
    columns = self.writer.db.read_one(sql)["columns"]
    return json.loads(columns)
   
  def get_functions(self):
    """通过函数的方式生成字段的udf映射"""
    # 以下示例将每个字段类型都转换为字符串
    return {col: str for col in self.columns}
   
  def apply_function(self, record):
    """数据流中对一整条数据的udf"""
    record["flag"] = int(record["id"]) % 2
    return record

  def before(self):
    """任务开始前要执行的操作, 如初始化任务表，创建目标表等"""
    sql = "create table destination_table(id int, name varchar(100))"
    self.writer.db.execute(sql)
  
  def after(self):
    """任务完成后要执行的操作，如更新任务状态等"""
    sql = "update task set status='done' where name='new_task'"
    self.writer.db.execute(sql)

NewTask().start()

目前已实现Reader和Writer列表

Reader 介绍 DatabaseReader 支持所有关系型数据库的读取 FileReader 结构化文本数据读取，如csv文件 ExcelReader Excel表文件读取

Writer 介绍 DatabaseWriter 支持所有关系型数据库的写入 ElasticSearchWriter 批量写入数据到es索引 HiveWriter 批量插入hive表 HiveWriter2 Load data方式导入hive表（推荐) FileWriter 写入数据到文本文件

项目地址pyetl

总结

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