介绍

Dagster是一个开源的数据管道编排框架，旨在简化复杂数据流水线的构建、部署和监控过程。以下是对Dagster的详细解释：

一、定义与功能

* Dagster是一个数据编排器，用于构建、管理和监控数据管道。它提供了一种简单且可靠的方式来定义、调度和执行数据处理任务。
* Dagster的核心是一个强大的依赖管理和执行引擎，能够处理各种数据类型和数据存储，并支持并行执行和优化，以提高数据处理速度。

二、核心特性

* 声明式编程：Dagster采用声明式API，允许开发者定义数据操作（称为solids）以及它们之间的关系，而无需编写繁琐的控制流程逻辑。
* 类型系统：内置的类型系统确保了数据在整个流程中的完整性，减少了错误的可能性，并提高了代码的可读性。
* 可视化工作流：通过Web UI，Dagster提供了工作流的直观视图，方便监控和调试。
* 版本管理和审计：Dagster记录每一次运行的历史，便于追踪更改和问题排查。
* 故障通知系统：可以实时监控数据管道中的各个组件和任务的状态，并在发生故障或异常情况时发送报警通知。同时，该系统还可以提供详细的故障诊断信息，并配置自动化的故障恢复机制。

三、应用场景

* Dagster适用于多种数据工程项目场景，如数据ETL、机器学习、实时流处理和数据产品开发等。
* 在数据ETL方面，Dagster可以构建高度定制化的数据提取、转换和加载管道。
* 在机器学习方面，它可以协调模型训练、验证和部署的端到端流程。
* 在实时流处理方面，Dagster可以结合流处理工具，实时处理和响应大规模数据流。
* 在数据产品开发方面，它可以作为数据驱动产品的基础架构，确保数据质量和一致性。

四、优势与特点

* 灵活性：Dagster支持各种数据存储系统，如SQL数据库、S3、Hadoop等，而且可以轻松集成新的后端。同时，它也支持与其他监控和通知工具的集成，如邮件、短信、Slack等。
* 可扩展性：Dagster设计为模块化，易于添加新功能或扩展现有功能。
* 高效率：通过并行执行和优化，Dagster能够显著提高数据处理速度。
* 文档友好：Dagster提供了清晰的API文档和丰富的社区资源，便于学习和上手。

综上所述，Dagster是一个功能强大且灵活的数据管道编排框架，适用于多种数据工程项目场景。它能够帮助数据科学和工程团队更高效地构建、部署和监控数据管道，从而确保数据的可靠性和一致性。

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技术分析

1. 声明式API

Dagster采用声明式编程模型，用户可以明确地定义数据操作（称为solids），然后将它们组合成一个有向无环图（DAG）。这种模式简化了流程管理和版本控制，同时也方便了故障排查。

2. 集成与互操作性

Dagster能够与多种数据存储和处理工具集成，包括SQL数据库、Spark、Pandas、Hadoop等。这意味着你可以在现有的技术栈上无缝地添加Dagster，无需彻底重构。

3. 测试框架

内置的测试框架让你可以对每个solid进行单元测试，并对整个pipeline进行端到端测试。这有助于保证数据质量，并尽早发现潜在问题。

4. 监控与日志

Dagster提供丰富的监控功能，包括实时运行状态跟踪、警报配置以及详细的执行日志。这些工具使得运维工作变得轻松易行。

5. 工作流编排

Dagster允许你定义重试策略、依赖关系和并行执行规则，提供了强大的工作流编排能力。

• Dagster的目标之一是提供一种工具，消除管道开发和管道操作之间的障碍，但在这个过程中，开始将数据处理世界与业务流程联系起来。
• Dagster与以前的解决方案相比有了显著的改进。
• 面向数据工程师、开发人员和数据/业务操作工程师：它的多功能性和抽象性允许以更面向开发人员的方式设计管道，应用软件**实践和管理数据，并将数据管道作为代码。
• 遵循数据工程的优先原则方法，完整的开发生命周期：开发、部署、监视和可观察性。
• 它包含了一个不同的新概念，即软件定义资产。资产是在Dagster中建模并持久化在数据存储库中的数据对象或机器学习。
• Dagit UI是一个基于Web的界面，用于查看Dagster对象并与之交互。这是一个非常直观，用户友好的界面，允许非常简单的操作。
• 这是一个开源的解决方案，同时提供SaaS云解决方案，加速解决方案的实施。
• 非常快速的学习曲线，使开发团队能够在早期交付价值。

了解Dagster的概念

以下将解释一些基本概念，给出简单的定义，并通过示例构建简单的业务数据管道。

编排器的公共组件

• 在高层次上，这些是任何编排器的基本组件：
• 作业：主要执行单位和监控单位；用配置和参数实例化一个图。
• 操作：基本上它们是想要执行的任务，包含操作，可以执行简单的任务，例如执行数据库查询(摄取或检索数据)，启动远程作业(Spark, Python等)，或发送事件。
• 子图中相互连接的操作的集合，操作可以组合成一个图来完成复杂的任务。

软件定义资产

资产是持久存储中的对象，例如表、文件或持久机器学习模型。软件定义资产是一个Dagster对象，它将资产与用于生成其内容的功能和上游资产结合在一起。

这是Python中的声明性数据定义，允许：

• 将数据合同定义为代码，以及如何在管道中使用它们。

  

• 通过数据投影定义实体的组成，无论其物理结构如何。
• 将用于计算资产的业务逻辑与用于读取和写入持久存储的I/O逻辑解耦。
• 应用测试**实践，包括在编写单元测试时使用模拟的能力。
• 定义分区的能力为进程的运行和重新启动流程打开了一个可能性的世界。有时，只需要重新处理由于某种原因处理不正确或不完整的分区。

一个惊人的能力是能够使用外部工具，例如DBT、Snowflake、Airbyte、Fivetran和许多其他工具来定义资产。这是令人惊讶的，因为它能够融入全球平台，而不仅仅是大数据生态系统。

启动作业的选项

在这种情况下，最大的区别是这些传感器提供的功能：

• 调度：按固定时间间隔执行作业。
• 传感器：允许基于一些外部事件(如Kafka事件、S3中的新文件、特定资产具体化或数据分区更新)运行。
• 分区：允许基于资产数据子集的更改运行，例如，在特定时间窗口内的数据集中的记录。
• 回填：它提供了只在感兴趣的分区集上重新执行数据管道的能力。例如，重新启动管道，该管道将计算每个国家的商店销售的聚合，但只计算具有美国商店数据的分区。

传感器、分区、回填、IO管理器和资产提供的功能的组合代表了数据管道编排世界中非常重要的范式转换。

IO管理器

它提供了与持久存储库的集成组件，允许持久化资产和操作输出，并将其加载到S3、Snowflake或其他数据存储库。

这些组件包含与架构中使用的每个外部通道的所有集成逻辑。可以使用现有的集成，扩展它们以包含特定的逻辑，或者开发新的逻辑。

谱系

资产的使用提供了谱系、数据可观测性和数据质量监控的基础层。在专家看来，数据沿袭是一个非常复杂和关键的方面，现在已经超越了传统的表，包括API、主题和其他数据源。虽然Dagster提供了强大的功能，但它应该是平台整体谱系中的另一个来源，而不是真相的来源。

调试和可观察性

Dagster的另一个与众不同的功能是，当使用软件定义资产时，它提供了数据可观察性。数据操作员或数据工程师有几个特征来分析数据管道：

• 管道状态，操作状态和定时。

• 带有错误和信息跟踪的日志。

• 资产可以包括显示信息的元数据和访问数据物化的链接。它甚至提供了将相关信息发送到不同渠道的能力，例如在S3中的报告中的松弛、事件或持久性。

这些功能允许工程师拥有自我自主权，而不会将编排器视为一个黑盒。

元数据

Dagster允许在所有级别添加元信息，最重要的是，数据操作或任何其他操作用户都可以访问它。拥有元数据是非常重要的，但它也必须是可用的，这就是Dagster发挥重要作用的地方。

操作团队有较少的过程环境和更多的认知变化，因为他们不参与开发，但同时管理多个生产流。一旦数据工作流成为业务关键任务的一部分，就必须提供这些元信息。

关键业务流程的Dagster

Dagster允许拥有一个面向数据处理的工具，可以在关键路径上将其集成到业务流程中，以提供最大的业务价值。考虑一下从仓库到商店或其他渠道(如合作伙伴或电子商务)的库存补充零售过程。这是一个从配送仓库到商店补充物品的过程，目标是在正确的地方以最优的数量提供正确的产品，以满足客户的需求。

• 通过确保所有渠道都有产品，避免缺货，改善客户体验。
• 通过避免补充销售概率低的产品来提高盈利能力。

  

• 这是一个业务流程，其中分析和机器学习模型有很多影响。可以将其定义为数据驱动的业务流程。

库存补充是一个复杂的业务关键操作过程，以需求预测和库存清单为主要支柱：

• 需求预测需要一个先进的机器学习过程，基于历史数据来预测未来需求。
• 库存清单提供了每个地点(如商店、仓库、分销商等)的可用库存数量。
• 销售根据定价、降价等指标提供有关产品需求的信息。
• 这些流程可以每周、每天或一天多次启动，这取决于是否从中央仓库或例如靠近实体店的仓库进行补货。

这个流程需要一些近乎实时更新的信息，但它是以批处理或微批处理模式运行的数据过程。Dagster是第一个真正支持在操作层从纯操作角度交付业务价值的数据编排器。

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