dagster 自动编排任务流程的案例

Dagster 是一个用于构建数据管道的开源工具，它提供了一种声明性、类型安全和可测试的方式来定义数据管道。这里介绍一个使用 Dagster 自动编排任务流程的案例：

假设我们有一个需求，需要从 Amazon S3 存储桶中读取一些 CSV 文件，然后将它们解析成 Pandas 数据帧并进行一些计算，最后将结果写入 PostgreSQL 数据库中。

我们可以使用 Dagster 来自动编排这个任务流程，具体步骤如下：

1. 定义输入输出

首先，我们需要定义输入和输出。输入是一组 CSV 文件路径，输出是一组 Pandas 数据帧和一个 PostgreSQL 数据库表名。

from dagster import InputDefinition, OutputDefinition

csv_paths = InputDefinition(name="csv_paths", dagster_type=List[str])
data_frames = OutputDefinition(name="data_frames", dagster_type=List[pd.DataFrame])
table_name = OutputDefinition(name="table_name", dagster_type=str)

2. 定义任务

接下来，我们需要定义任务。我们可以将任务定义为 Python 函数，并使用 `@solid` 装饰器进行标记。

import pandas as pd

@solid(output_defs=[data_frames])
def read_csv_files(context, csv_paths):
    data_frames = []
    for csv_path in csv_paths:
        df = pd.read_csv(csv_path)
        data_frames.append(df)
    context.log.info(f"Read {len(data_frames)} CSV files")
    
    yield Output(data_frames)

@solid(output_defs=[table_name])
def write_to_postgres(context, data_frames):
    table_name = "my_table"
    # write data_frames to postgres
    context.log.info(f"Wrote {len(data_frames)} data frames to {table_name}")
    
    yield Output(table_name)

3. 定义任务流程

现在，我们需要定义任务流程，即如何将这些任务组合在一起。我们可以使用 `@pipeline` 装饰器来定义一个任务流程，并使用 `@solid` 装饰器中的输出作为输入来连接这些任务。

from dagster import pipeline

@pipeline
def my_pipeline():
    csv_paths = ["s3://my-bucket/file1.csv", "s3://my-bucket/file2.csv"]
    
    data_frames = read_csv_files(csv_paths)
    table_name = write_to_postgres(data_frames)

4. 运行任务流程

最后，我们可以使用 Dagster 来运行任务流程。

from dagster import execute_pipeline

result = execute_pipeline(my_pipeline)

这里是一个简单的案例，Dagster 还提供了更多的功能，例如错误处理、依赖管理和参数化，可以帮助我们更轻松地构建复杂的数据管道。