湖仓引擎(Lakehouse Engine) 使用指南

湖仓引擎(Lakehouse Engine) 使用指南

lakehouse-engineThe Lakehouse Engine is a configuration driven Spark framework, written in Python, serving as a scalable and distributed engine for several lakehouse algorithms, data flows and utilities for Data Products.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/lakehouse-engine

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1. 项目目录结构及介绍

湖仓引擎是一个基于Python编写的，以配置驱动的Spark框架，旨在作为可扩展和分布式的数据湖屋算法、数据流处理以及数据产品工具集合。以下简要介绍其核心目录结构：

• algorithms : 包含了多种湖仓处理算法相关的模块。
• configs : 配置文件所在目录，用于定义应用的配置细节。
• core : 核心功能实现，包括基础类和方法。
• dq_processors : 数据质量(DQ)处理器，用于确保数据的准确性和一致性。
• engine : 引擎的核心逻辑，负责调度和执行任务。
• io : 输入输出相关模块，处理数据读取和写入。
• terminators : 结束或控制流程的组件。
• transformers : 数据转换器，用于数据预处理和清洗。
• utils : 辅助工具函数，提供通用的编程支持。
• docs : 文档资料，可能包含了API说明和用户手册。
• setup.py, pyproject.toml : 项目构建和依赖管理文件。
• README.md : 项目的快速入门和基本信息。

2. 项目的启动文件介绍

虽然具体的启动文件未在提供的信息中明确指出，但在使用此类框架时，常见的启动点可能是通过一个主入口脚本或者命令行界面。通常，该脚本位于项目根目录下，或是在bin目录内（如果存在）。对于Lakehouse Engine，用户可能需要通过Python命令运行一个指定的模块来启动服务或执行特定任务，例如:

python -m lakehouse_engine.main

这里假设main.py是启动脚本，实际操作应参考最新文档或源码中的具体指示。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常位于configs目录中，这些文件定义了引擎运行所需的参数，如数据源路径、计算参数、数据处理规则等。对于Lakehouse Engine，配置可能涵盖多个方面，比如连接数据库的设置、Spark的配置、以及特定于数据质量检查的规则。配置文件可能采用YAML或JSON格式，确保灵活性和易读性。

配置示例可能会包括选择性的插件启用，例如通过在pyproject.toml的动态工具集(setuptools dynamic)部分指定os, dq, azure, 或 sftp，以安装额外功能，这展示了配置对功能拓展的重要性。

为了正确配置并运行项目，需仔细阅读每个配置文件的注释或查阅官方文档了解各配置项的具体含义和用途。例如，当需要启用数据质量功能时，对应的配置文件将会指定数据验证规则和期望标准。

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请注意，以上信息基于对一般开源项目结构和使用习惯的理解，具体细节需参照项目最新的官方文档和源代码进行确认。

lakehouse-engineThe Lakehouse Engine is a configuration driven Spark framework, written in Python, serving as a scalable and distributed engine for several lakehouse algorithms, data flows and utilities for Data Products.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/lakehouse-engine