Dagster：云原生数据管道编排平台

Dagster：云原生数据管道编排平台

dagster Dagster是一个用于构建、部署和监控数据管道的应用程序框架，通过其强大的元编程能力，组织起复杂的数据流水线，确保数据的可靠性和一致性。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/dagster

1. 项目基础介绍及编程语言

Dagster 是一个云原生数据管道编排平台，设计用于开发和维护数据资产，例如表格、数据集、机器学习模型和报告。它提供了一个声明式的编程模型，并具备一流的测试性。Dagster 允许用户以 Python 函数的形式声明要构建的数据资产，并自动运行这些函数以保持资产更新。项目主要使用 Python 编程语言，同时也包含 TypeScript、LookML 等其他语言元素。

2. 项目核心功能

• 声明式数据资产构建：用户可以以函数的形式声明数据资产，Dagster 会自动管理这些资产的构建和更新。
• 集成的谱系和可观测性：提供数据的谱系追踪和实时监控，便于用户理解和维护数据流程。
• 云原生支持：Dagster 为云环境设计，能够无缝地在多种云平台中部署和运行。
• 支持全生命周期开发：从本地开发、单元测试、集成测试、预发布环境到生产环境，Dagster 提供全面的支持。
• 丰富的集成：与当前流行的数据工具提供广泛的集成，包括数据仓库、ETL 工具、机器学习库等。

3. 项目最近更新的功能

• 性能优化：最近版本的 Dagster 对核心编排引擎进行了性能优化，提高了数据处理效率。
• 增强的集成支持：新增了对多种数据工具的集成，包括新的数据存储和机器学习框架。
• 错误处理和诊断：增强了错误处理和诊断功能，帮助用户更快地识别和解决问题。
• 用户界面改进：Dagster 的 Web UI 进行了改进，提供了更直观的用户体验和更丰富的功能。
• 安全性增强：加强了对数据安全和隐私的保护，确保用户数据的安全。

dagster Dagster是一个用于构建、部署和监控数据管道的应用程序框架，通过其强大的元编程能力，组织起复杂的数据流水线，确保数据的可靠性和一致性。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/dagster