使用dlt项目从文件系统或云存储加载数据教程

使用dlt项目从文件系统或云存储加载数据教程

dlt dlt-hub/dlt: DLT Hub可能是一个与分布式账本技术（Distributed Ledger Technology, DLT）相关的项目，但没有明确描述，推测可能涉及到区块链或类似技术的研究、开发或应用。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dl/dlt

前言

在现代数据工程中，从各种文件系统或云存储服务加载数据是一个常见需求。dlt项目（Data Load Tool）提供了一个高效、灵活的解决方案来处理这种场景。本教程将详细介绍如何使用dlt从本地文件系统或云存储（如AWS S3、Google Cloud Storage等）加载JSON、CSV、Parquet等格式的数据文件。

准备工作

在开始之前，请确保您已满足以下条件：

1. 已安装Python 3.9或更高版本
2. 已设置Python虚拟环境
3. 已安装dlt库（可通过pip安装）

项目初始化

dlt提供了便捷的CLI命令来快速初始化项目：

dlt init filesystem duckdb

这个命令会创建一个从文件系统加载数据到DuckDB数据库的项目模板。项目结构包含：

• filesystem_pipeline.py：主脚本文件，定义数据管道
• requirements.txt：项目依赖文件
• .dlt/目录：包含配置文件
  • secrets.toml：存储敏感信息如API密钥
  • config.toml：存储项目配置

核心概念解析

文件系统资源

dlt的文件系统源提供了两个主要构建块：

1. 文件列表资源：列出目录或存储桶中的文件
2. 文件读取器：读取文件内容并生成记录

转换器(Transformer)

转换器是一种特殊类型的资源，它处理来自另一个资源的记录。在文件系统场景中，转换器接收FileItem对象并将其转换为多条记录。

创建基础管道

以下是一个从Google Cloud Storage加载CSV文件的示例：

import dlt
from dlt.sources.filesystem import filesystem, read_csv

# 初始化文件系统资源
files = filesystem(bucket_url="gs://filesystem-tutorial", file_glob="encounters*.csv")

# 创建转换器管道
reader = (files | read_csv()).with_name("encounters")

# 创建dlt管道
pipeline = dlt.pipeline(
    pipeline_name="hospital_data_pipeline",
    dataset_name="hospital_data",
    destination="duckdb"
)

# 运行管道
info = pipeline.run(reader)
print(info)

这段代码完成了以下工作：

1. 初始化文件系统资源，指定存储桶URL和文件匹配模式
2. 将文件列表通过管道传递给CSV读取器
3. 创建dlt管道并运行

配置详解

云存储认证

dlt支持多种认证方式，以下是Google Cloud Storage的配置示例（使用TOML格式）：

# secrets.toml
[sources.filesystem.credentials]
client_email = "your-service-account@project.iam.gserviceaccount.com"
project_id = "your-project-id"
private_key = "-----BEGIN PRIVATE KEY-----\n..."

# config.toml
[sources.filesystem]
bucket_url="gs://your-bucket-name"

认证方式选择

dlt支持多种认证方式：

• 服务账号密钥（如上例）
• 环境变量
• 默认凭证
• 身份联合认证

数据加载策略

dlt提供了三种数据写入策略：

1. 追加(append)：默认方式，向目标表追加数据
2. 替换(replace)：完全替换目标表中的数据
3. 合并(merge)：基于主键合并新旧数据

合并数据示例

reader = (files | read_csv()).with_name("encounters")
reader.apply_hints(primary_key="id")

info = pipeline.run(reader, write_disposition="merge")

增量加载

对于频繁更新的数据源，增量加载可以显著提高效率：

# 仅加载修改过的文件
files.apply_hints(incremental=dlt.sources.incremental("modification_date"))

# 仅加载特定时间戳后的记录
reader.apply_hints(incremental=dlt.sources.incremental("STOP"))

数据探索

dlt内置了数据浏览器，可通过以下命令启动：

pip install streamlit
dlt pipeline hospital_data_pipeline show

这将打开一个交互式界面，您可以：

• 浏览加载的数据
• 执行查询
• 查看管道执行详情

高级技巧

处理不同文件格式

dlt支持多种文件格式，使用方法类似：

from dlt.sources.filesystem import read_jsonl, read_parquet

# JSONL文件
json_reader = (files | read_jsonl()).with_name("json_data")

# Parquet文件
parquet_reader = (files | read_parquet()).with_name("parquet_data")

自定义文件处理

对于特殊格式的文件，您可以创建自定义处理器：

@dlt.resource
def custom_file_processor(file_item):
    # 自定义处理逻辑
    for record in process_file(file_item):
        yield record

总结

通过本教程，您已经学会了：

1. 如何使用dlt从文件系统和云存储加载数据
2. 配置不同云存储服务的认证
3. 实现增量加载和合并策略
4. 探索和分析加载的数据

dlt的强大功能使数据加载过程变得简单而高效，无论是处理本地文件还是云存储中的大数据集。

dlt dlt-hub/dlt: DLT Hub可能是一个与分布式账本技术（Distributed Ledger Technology, DLT）相关的项目，但没有明确描述，推测可能涉及到区块链或类似技术的研究、开发或应用。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dl/dlt