工作流编排工具
工作流编排工具用于自动化并管理复杂数据处理工作流的执行，确保任务按正确顺序运行并妥善处理依赖关系。
5. Prefect
Prefect 是一款开源的工作流编排工具，适用于现代数据工作流与 ETL（抽取、转换、加载）过程。它帮助数据工程师和科学家自动化与管理复杂的数据管道，确保数据从源到目的地的流转可靠且高效。
Prefect 提供混合执行模型，将基于云的管理优势与本地执行的安全与控制相结合。其友好的 UI 与丰富的 API 便于监控与排障数据工作流。
6. Luigi
Luigi 是一个开源 Python 包，帮助您构建由长时批处理作业组成的复杂数据管道。它由 Spotify 开发，用于处理依赖解析、工作流管理、可视化、故障处理和命令行集成。
Luigi 旨在管理多种任务，包括数据处理、数据校验和数据聚合，可用于构建从简单到复杂的各类数据工作流。Luigi 可与多种工具与平台集成，如 Apache Hadoop 和 Apache Spark，帮助用户构建数据管道以处理与分析海量数据。
数据仓库工具
数据仓库 提供了高度可扩展的云端方案，用于存储、查询和管理大型数据集。
7. Snowflake
Snowflake 是一款云端数据仓库，可对海量数据进行存储、处理和分析查询。其独特架构将存储与计算分离，使二者可独立扩展。
Snowflake 能根据需求动态调整计算资源，确保查询的及时、高效与高性价比处理。它兼容主流云服务商，如 AWS、GCP 和 Azure。
查看我们的 Introduction to Snowflake course，更深入地了解该工具。
8. PostgreSQL
PostgreSQL 是功能强大的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），也可用作数据仓库。作为数据仓库，PostgreSQL 为来自各源的结构化数据提供集中式的存储、管理与分析。
PostgreSQL 提供分区、索引和并行查询等功能，能够高效处理复杂查询与大规模数据集。
请注意，PostgreSQL 数据仓库是本地化方案，扩展性可能不如某些全托管方案；与这些方案相比，它需要更多人工运维与维护。
在我们的 Beginner’s Guide to PostgreSQL 中了解更多。
分析工程工具
分析工程工具可简化数据仓库中的数据转换、测试与文档化流程。
9. dbt
dbt（data build tool）是一款开源命令行工具与框架，旨在促进数据仓库环境中的数据转换工作流与建模。它支持所有主流数据仓库，包括 Redshift、BigQuery、Snowflake 和 PostgreSQL。
dbt 可通过 dbt Core 或 dbt Cloud 访问。dbt Cloud 提供基于 Web 的用户界面、由 dbt Cloud 驱动的 CLI、托管环境、应用内作业调度器，以及与其他工具的集成。
通过我们的 Introduction to dbt course 掌握 dbt 的基础知识。
10. Metabase
Metabase 是一款开源的商业智能（BI）与分析工具，使用户能够创建并分享交互式仪表板和分析报告。它设计为易于使用，让非技术用户无需掌握 SQL 或其他查询语言即可查询数据、可视化结果并获取洞见。
它具备易于部署、支持多种数据源、界面简洁、协作功能、可定制通知，以及用于数据探索、分析与共享的完善安全性等特性。
数据分析与仪表板搭建属于数据科学范畴。阅读本文了解数据科学家与数据工程师的差异：Data Scientist vs Data Engineer。
批处理工具
这些数据工程工具能够高效地分批处理海量数据，在分布式计算环境中运行复杂的计算任务、数据分析与机器学习应用。
11. Apache Spark
Apache Spark 是一款功能强大的开源分布式计算框架，专为大规模数据处理与分析而设计。尽管它以处理实时流数据而闻名，Spark 在批处理方面同样表现出色，是数据工程工作流中的重要工具。
Apache Spark 具备弹性分布式数据集（RDD）、多语言的丰富 API、跨集群多节点的数据处理，以及与其他工具的无缝集成。它具备高度可扩展与高速的特性，非常适合数据工程中的批处理任务。
12. Apache Hadoop
Apache Hadoop 是广受欢迎的开源框架，用于对大型数据集进行分布式存储与处理。Hadoop 生态的核心包含两个关键组件：用于存储的 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）与用于处理的 MapReduce 编程模型。
Apache Hadoop 为数据工程师提供强大且可扩展的能力，具备高性价比的存储、容错、分布式处理能力，并可与其他数据处理工具无缝集成。
流处理工具
流处理工具为构建实时数据管道提供强大手段，支持对流式数据的持续摄取、处理与分析。
13. Apache Kafka
Apache Kafka 是一款分布式事件流平台，专为高性能、实时数据处理与大规模数据管道的流式化而设计。它用于构建实时数据管道、流式分析、数据集成以及关键任务应用。
Kafka 能以低延迟处理海量数据，并以分布式、具备容错性的方式存储数据，即使出现硬件故障或网络问题也能确保数据可用。
Kafka 具有很高的可扩展性并支持多个订阅者，同时可与不同的数据处理工具与框架良好集成，如 Apache Spark、Apache Flink 和 Apache Storm。
14. Apache Flink
Apache Flink 是一个开源平台，支持分布式流处理与批处理。它可对数据流进行实时处理，因此在构建流式数据管道和实时分析应用方面备受青睐。
Flink 是一款数据处理工具，提供快速高效的实时与批处理能力；支持多种 API（包括 Java、Scala 和 Python），可与其他数据处理工具无缝集成，并提供高效的状态管理。因此，凭借其以低延迟处理高吞吐数据的能力，它在实时分析、欺诈检测和物联网应用中广受欢迎。
总结
我们的清单到此结束，但这并不意味着您的数据工程之旅就此止步。报名参加 Data Engineer in Python skill track，学习 Python、SQL、数据库设计、云计算、数据清洗与可视化。完成路径后，您可以参加 Data Engineer Career Certification 考试，成为经认证的专业数据工程师。
数据工程师在构建与维护支撑组织分析与决策的数据管道方面发挥关键作用。随着数据体量与复杂度呈指数级增长，数据工程师必须利用合适的工具来高效摄取、处理、存储并交付高质量数据。
我们已介绍了用于容器化、基础设施预配、工作流自动化、数据仓库、分析工程、批处理以及实时流处理的 14 款顶级数据工程工具。
如果您刚接触数据工程，建议从学习 Docker、Kubernetes、Terraform、Prefect、Snowflake、dbt、Apache Spark、Apache Kafka 等工具开始。
在熟练掌握这些工具后，建议查阅 The Top 21 Data Engineering Interview Questions, Answers, and Examples，为下一步职业发展做好准备。
作为一名持证的数据科学家，我热衷于利用前沿技术打造创新的机器学习应用。凭借在语音识别、数据分析与报告、MLOps、对话式人工智能以及自然语言处理方面的扎实背景，我不断打磨构建智能系统的能力，力求带来切实影响。除技术专长外，我也擅长沟通，能够将复杂概念提炼为清晰、简明的表述。因此，我成为数据科学领域备受关注的博主，与不断壮大的数据专业人士社区分享洞见与实践经验。目前，我专注于内容创作与编辑，借助大语言模型打造有力且吸引人的内容，帮助企业与个人更好地发挥数据价值。
数据工程师负责创建能够摄取、处理并将数据交付到各类终端（如数据库、数据仓库和分析平台）的数据管道。通过构建和维护这些数据管道，数据工程师使数据科学家和分析师能够获取实时数据，用于分析与决策。
现代数据工程师的职责更为广泛。他们还需要维护和部署数据解决方案、管理工作流、监管数据仓库、完成数据转换与可视化，并使用各类批处理与流处理工具来优化、摄取和处理不同类型的数据。
通过阅读我们的指南 What is Data Engineering?，了解数据工程是什么、与数据科学的区别、工作范围以及学习路径。
在本文中，我们将了解数据工程师常用且有时必不可少的工具。这些工具用于数据的摄取、处理、存储、转换和可视化。同时，我们也会介绍容器化与工作流管理相关的工具。
阅读我们的博文 How to Become a Data Engineer，学习核心的数据工程技能。
容器化工具
容器化工具为在不同环境中打包、分发和管理应用提供了标准化方式，确保数据工程工作流的一致性、可扩展性与高效性。
1. Docker
Docker 是一款广受欢迎的容器化平台，常用于数据工程，以开发、交付和运行数据工具与应用。它提供轻量、可移植且一致的打包与部署方式，是数据工程师的理想之选。
Docker 可用于为各类数据工具创建和管理容器，例如数据库、数据仓库、数据处理框架和数据可视化工具。查看我们的 Docker for Data Science 教程了解更多。
2. Kubernetes
Kubernetes 是一个开源平台，用于自动化部署、扩缩和管理容器化应用，包括使用 Docker 构建的应用。
Docker 可将数据处理应用、数据库和分析工具打包为容器，确保环境一致并实现应用隔离。创建容器后，Kubernetes 负责管理其部署、根据负载进行扩缩，并确保高可用性。
在另一篇文章中了解更多 使用 Docker 和 Kubernetes 进行容器化 的内容。
基础设施即代码工具
基础设施即代码（IaC）通过使用通用编程语言或 YAML 配置来简化云基础设施的部署与维护。这种方法有助于创建一致、可重复、自动化的环境，促进开发、测试与生产阶段的平滑过渡。
3. Terraform
Terraform 是由 HashiCorp 创建的开源基础设施即代码（IaC）工具。它使数据工程师能够使用声明式配置语言，以一致和可靠的方式定义并部署数据基础设施，如数据库和数据管道。该语言描述的是基础设施的目标状态，而不是达到该状态所需的步骤。
Terraform 支持版本控制、通过代码进行资源管理、团队协作，以及与多种工具与平台集成。
4. Pulumi
Pulumi 是一款开源的基础设施即代码工具，允许开发者使用 JavaScript、TypeScript、Java、Python、Go 和 C# 等通用编程语言来创建、部署和管理云基础设施。它支持包括 AWS、Azure、GCP 和 Kubernetes 在内的广泛云服务商。
Pulumi 框架提供可下载的命令行界面（CLI）、软件开发工具包（SDK）和部署引擎，构建出用于预配、更新与管理云基础设施的强大平台。