基于dbt和Airflow构建数据管道及验证流程

资源摘要信息:"dag-stack:具有dbt的数据管道，气流，远大期望" DAG-Stack 是一个演示数据管道，结合了 dbt (Data Build Tool)、Airflow 和 Great Expectations 的强大功能。dbt 是一个用于转换数据的工具，它使用 SQL 进行数据转换和模型化。Airflow 是一个由 Airbnb 开源的平台，用于编写、调度和监控数据管道。Great Expectations 是一个开源的 Python 包，用于数据验证。 本次研讨会演示了一个使用容器化 Airflow 的可运行数据管道。容器化是将应用及其依赖打包到容器中，以简化部署和运行过程。容器化技术的流行选择之一是 Docker，它可以快速启动并运行复杂的多容器应用，比如 Airflow。 安装和运行 Airflow 的推荐方法是通过使用 Astronomer CLI。Astronomer 是一个开源平台，旨在简化 Airflow 的部署和管理。通过 Astronomer CLI，可以轻松设置开发环境，并避免了复杂的手动配置。如果开发者只希望在本地开发 Airflow，就不需要注册 Astronomer 的云服务，按照指南安装 Astronomer CLI 即可。 启动 Airflow 的 Docker 容器使用命令是 `astro dev start`。这个命令会初始化一个 Docker 容器环境，并在这个环境中启动 Airflow。这对于本地开发和演示 Airflow 数据管道是非常有用的。 由于在老旧的笔记本电脑上运行可能会遇到性能问题，因此需要对配置进行调整。例如，可能会遇到 "不支持buildkit" 的错误，这通常是因为 Docker 没有被正确配置。解决这个问题可能需要修改 Docker 配置文件或更新 Docker 版本。 在资源限制较大的系统上，可能还需要减少 Web 服务器的 worker 数量，并为 Docker 分配更多的资源。这通常涉及到编辑 Docker 容器启动时的一些配置参数，如 `AIRFLOW__WEBSERVER__WORKERS`。这个参数控制着可以运行的并发工作进程的数量。在资源有限的环境中减少 worker 数量可以减轻系统负载，避免过载。另外，也可以通过 Docker 命令行或 Docker 配置文件为容器分配更多的 CPU 和内存资源。 这一系列的操作和配置需要开发者对 Docker 和 Airflow 有一定的了解，以及如何调整这些工具的性能以适应特定的硬件环境。 此外，从文件列表可以看出，本次研讨会相关的存储库名称为 "dag-stack-main"。这个名称可能暗示了存储库中包含了数据管道的主要实现代码和相关配置文件。"main" 通常是指主分支或者主目录，这意味着这里存放了开发分支或者是核心代码。开发者可能需要仔细阅读和理解存储库中的代码和文档，以便能够理解和复现本次研讨会所演示的数据管道。 标签 "HTML" 在此上下文中似乎不太相关，因为提及的工具和技术（dbt, Airflow, Great Expectations, Docker, Astronomer CLI）都不是直接用于前端开发的 HTML。不过，如果研讨会的演示材料中包含了用于展示或说明的网页或文档，那么 "HTML" 就可能是用于创建那些网页或文档的标记语言。 综上所述，DAG-Stack 结合了多种现代数据工程工具，为数据处理和数据管道提供了强大的支持。开发者通过本次研讨会，能够学习如何在本地快速部署和调整一个复杂的数据处理流程，并且对 Airflow、Docker 和数据验证工具有更深入的理解。