开源数据工作流编排工具Dagster

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：

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。

参考链接：

• dagster-io/dagster: An orchestration platform for the development, production, and observation of data assets. (github.com)