Starlake：一键式数据处理利器

Starlake：一键式数据处理利器

starlake Starlake is an On Premise and Cloud ELT/ETL Framework for Batch & Stream Processing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sta/starlake

在数据工程领域，提取、加载、转换（ETL）是构建数据管道的核心环节。Starlake 正是这样一款工具，它通过声明式编程，让数据工程师和分析师能够轻松构建和管理数据管道。

项目介绍

Starlake 是一款基于声明式文本的工具，支持用户进行数据提取、加载、转换和编排。它通过 YAML 配置文件定义数据流程，使得整个数据管道的管理变得简洁而高效。

项目技术分析

Starlake 采用了 YAML 作为其领域特定语言（DSL），这种语言格式清晰、易于理解。用户可以通过简单的配置文件定义复杂的 ETL 流程。它的工作原理如下：

• 提取：支持从固定位置、DSV（分隔值、JSON 或 XML 文件中提取数据。
• 加载：使用 YAML 定义加载时的转换，并将数据加载到数据仓库中。
• 转换：通过标准的 SQL SELECT 语句构建聚合，并根据选择的策略（追加、覆盖、合并等）生成表。
• 编排：Starlake 会管理数据血缘并自动生成 DAG，以便在您选择的编排器上运行数据管道。

Starlake 的核心技术亮点在于其对声明式编程的运用，它鼓励用户专注于定义数据仓库的目标，而非实现的细节。

项目及技术应用场景

Starlake 的典型应用场景包括：

• 数据同步：从不同的数据源（如数据库、文件系统等）同步数据到数据仓库。
• 数据转换：在数据加载前进行清洗、格式化和类型转换。
• 数据聚合：对数据进行汇总和聚合分析。
• 数据编排：自动化数据流程，确保数据更新和依赖关系的正确处理。

Starlake 支持多种数据源和目标，如 PostgreSQL、SQL Server、CSV、JSON、XML 等，并且可以与多种编排工具（如 Apache Airflow、Dagster 等）集成。

项目特点

1. 声明式配置

Starlake 使用 YAML 配置文件，让用户能够通过声明式方式定义 ETL 流程。这种方式简化了流程的编写和调试，大大提高了开发效率。

2. 灵活的加载和转换策略

用户可以根据需求自定义加载和转换策略，如追加、覆盖、合并等，这为数据管道提供了极大的灵活性。

3. 自动化编排

Starlake 能够自动生成 DAG 并管理数据血缘，与主流编排工具的集成，使得自动化数据流程变得更加简单。

4. 多平台支持

Starlake 支持多种输入和输出配置，无论是在本地还是在云端，都能够灵活地部署和使用。

5. 完善的文档

Starlake 提供了完善的文档，帮助用户快速上手和理解其强大的功能。

Starlake 的出现为数据工程师提供了一个高效、灵活且易于使用的工具，它将简化 ETL 流程的构建和管理，让用户能够更专注于数据的分析和价值挖掘。无论您是在企业中构建复杂的数据管道，还是在个人项目中需要处理数据，Starlake 都是一个值得考虑的选择。

starlake Starlake is an On Premise and Cloud ELT/ETL Framework for Batch & Stream Processing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sta/starlake