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开源数据工作流编排工具Dagster

钱魏Way · · 207 次浏览

Dagster简介

Dagster 是一个开源的数据工作流编排工具,专注于数据管道的开发、测试、监控和维护。它旨在帮助数据工程师和数据科学家构建可靠且可扩展的数据管道。

核心概念

  • Pipeline(管道):在 Dagster 中,管道是由多个操作(Operation)或步骤(Step)组成的数据处理工作流。管道定义了数据如何在不同的步骤之间流动。
  • Solid(实体):实体是 Dagster 中的基本执行单元,类似于任务或函数。每个实体可以接收输入并产生输出,实体之间通过输入和输出连接形成管道。
  • Dagster Type(类型):Dagster 支持用户定义的数据类型,以确保数据在管道中的正确性和一致性。类型系统可以帮助捕获错误和进行数据验证。
  • Mode(模式):模式定义了管道的执行环境和资源配置。例如,不同的模式可以定义不同的资源管理方式,如本地执行或云端执行。
  • Resource(资源):资源是管道执行过程中需要的外部依赖,如数据库连接、缓存系统等。资源管理可以通过模式进行配置。
  • Partition(分区):Dagster 支持对管道进行分区,以便在不同的数据子集上并行执行。这对于处理大规模数据集和定期任务非常有用。

功能特点

  • 开发和测试友好:Dagster 提供了一种函数式编程风格来定义管道,使得代码更具可读性和可维护性。同时,它支持强类型和数据验证,帮助开发人员捕获潜在错误。
  • 灵活的调度和执行:支持定期调度和事件驱动执行,可以通过不同的模式配置执行环境,适应多种运行环境。
  • 丰富的监控和调试工具:提供了一个直观的 Web UI,用户可以查看管道的执行状态、任务日志和性能指标。支持详细的错误报告和重试机制。
  • 扩展性和集成性:Dagster 提供了多种内置集成,支持与外部系统和服务(如 AWS、GCP、Kubernetes 等)的无缝集成。用户可以通过编写自定义实体和资源来扩展功能。
  • 数据依赖管理:Dagster 支持通过实体间的数据依赖关系自动管理任务的执行顺序,确保数据处理的正确性和一致性。
  • 社区支持和文档:拥有活跃的开源社区和丰富的文档资源,帮助用户快速上手和解决问题。

适用场景

  • 数据工程:适合处理复杂的数据管道,涉及多个步骤的数据清洗、转换和加载(ETL)任务。
  • 机器学习工作流:可用于管理和调度机器学习模型的训练、评估和部署工作流。
  • 数据分析和报告生成:自动化生成定期报告和数据分析任务,确保数据的及时性和准确性。

Dagster的使用

使用 Dagster 来管理和编排数据工作流涉及几个关键步骤,从安装到定义实体和管道,再到运行和监控工作流。以下是使用 Dagster 的基本指南:

安装 Dagster

首先,确保 Python 环境可用,然后使用 pip 安装 Dagster 和其 Web UI 工具 Dagit:pip install dagster dagit

定义实体(Solids)和管道(Pipelines)

在 Dagster 中,实体(Solids)是数据处理的基本单元,而管道(Pipelines)是由多个实体组成的工作流。以下是一个简单的示例:

from dagster import solid, pipeline, execute_pipeline

@solid
def get_name(context):
    return "Dagster"

@solid
def hello(context, name: str):
    context.log.info(f"Hello, {name}!")

@pipeline
def hello_pipeline():
    hello(get_name())

# 执行管道
if __name__ == "__main__":
    execute_pipeline(hello_pipeline)

运行和测试管道

在开发过程中,可以使用 execute_pipeline 函数在本地测试管道,如上面的示例所示。

使用 Dagit 进行可视化监控

Dagit 是 Dagster 提供的 Web UI 工具,用于可视化和监控管道的执行。要启动 Dagit,请运行以下命令,并指定包含管道定义的 Python 文件:dagit -f your_script.py

然后在浏览器中访问 http://localhost:3000,你可以看到管道的执行状态、任务日志和其他相关信息。

配置资源和模式

Dagster 支持通过模式(Mode)和资源(Resource)配置管道的执行环境:

from dagster import resource, ModeDefinition

@resource
def db_resource(init_context):
    # 初始化数据库连接或其他资源
    return "database_connection"

@solid(required_resource_keys={"db"})
def fetch_data(context):
    db_conn = context.resources.db
    # 使用数据库连接执行操作
    return "fetched_data"

@pipeline(mode_defs=[ModeDefinition(resource_defs={"db": db_resource})])
def my_pipeline():
    fetch_data()

使用调度器进行自动化

Dagster 支持定期调度管道运行,可以通过编写调度器配置文件实现:

from dagster import schedule

@schedule(cron_schedule="0 0 * * *", pipeline_name="my_pipeline")
def daily_schedule(_context):
    return {}

扩展和集成

Dagster 提供了丰富的扩展和集成选项,可以与外部系统和服务(如 AWS、GCP、Kubernetes 等)无缝集成。用户可以编写自定义实体、资源和类型来扩展功能。

部署

Dagster 可以在本地开发环境中运行,也可以部署在云环境或容器化平台上,如 Kubernetes。Dagster 的灵活性使其适用于各种规模的项目和基础设施。

与Prefect 和 Luigi的对比

Dagster、Prefect 和 Luigi 是三种流行的工作流编排工具,各自有其独特的设计理念和功能特性。以下是对这三者的详细对比:

特性/方面 Dagster Prefect Luigi
开发背景 Dagster 是一个现代化的数据工作流编排工具,专注于数据管道的开发和测试 Prefect 是一个现代的工作流编排工具,强调提高数据管道的可靠性和可扩展性 Luigi 由 Spotify 开发,专注于批处理数据管道
核心概念 基于 Solids 和 Pipelines,支持强类型和资源管理 基于 Flow 和 Task,支持动态任务生成和复杂的依赖管理 基于任务树和目标(Target),直接管理任务和依赖关系
用户界面 提供直观的 Web UI(Dagit)用于监控和调试管道 提供功能丰富的 Web UI,用于监控和管理 Flow 提供简单的 Web 界面,功能基础
调度能力 支持定期调度和事件驱动调度,灵活的模式和资源配置 支持灵活的调度策略,包括周期性调度和事件驱动调度 基本的调度功能,适合中小规模的工作流
扩展性 支持用户定义的类型和资源,易于与外部系统集成 广泛的集成支持,易于与云平台和容器化环境集成 支持与 Hadoop、Spark、SQL 数据库、AWS S3 等集成
动态任务生成 支持通过实体间的依赖关系管理任务执行顺序 支持动态任务生成,根据运行时条件动态创建任务 不支持动态任务生成,任务在定义时就固定
错误处理 提供详细的错误报告和调试工具 提供详细的错误报告和重试机制 自动化的错误处理和重试机制
云原生支持 支持 Kubernetes 等云原生环境,适合容器化部署 高度兼容云原生架构,支持 Kubernetes、Docker 等环境 主要用于本地和简单的集群环境
社区和支持 拥有活跃的开源社区和丰富的文档资源 拥有活跃的社区和现代的开发支持 社区规模较小,活跃度相对较低
适用场景 复杂的数据管道和工作流,特别适合数据工程和数据科学项目 复杂的数据管道和工作流,适用于数据工程和数据科学 简单的批处理数据管道,直接依赖管理
任务定义 使用 Python 装饰器定义实体和管道,支持强类型和资源配置 使用 Python 装饰器和上下文管理,任务和 Flow 的定义更直观 使用 Python 类和函数定义,任务以任务树形式组织

总结

  • Dagster:Dagster 提供了一个现代化的编程模型,特别适合数据工程和数据科学项目。它强调类型安全、资源管理和可测试性,适用于复杂的数据管道。其直观的 Web UI(Dagit)为用户提供了强大的监控和调试工具。
  • Prefect:Prefect 强调灵活性和可扩展性,适用于需要动态任务生成和复杂依赖管理的场景。其强大的 Web UI 和错误处理机制使得管理和监控工作流变得更为简单。Prefect 的云原生支持使其适合现代数据基础设施。
  • Luigi:Luigi 是一个成熟的工具,适合用于构建简单的批处理数据管道。它的设计更关注于任务的直接依赖管理,适合中小规模的工作流。对于需要快速搭建简单数据管道的场景,Luigi 是一个不错的选择。

选择合适的工具通常取决于具体的需求和项目环境。如果项目涉及复杂的数据工作流和云原生环境,Dagster 或 Prefect 可能是更好的选择。而对于简单的批处理任务,Luigi 则可能更为合适。

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