adventure-works:打造现代无服务器数据仓库解决方案
项目介绍
在现代数据分析领域,数据仓库的构建与管理一直是一项挑战。传统的数据仓库需要大规模的基础设施投入,而现代无服务器架构提供了一种成本效益高、灵活性强的新方法。adventure-works 项目正是一个这样的解决方案,它采用无服务器架构,结合了本地文件存储的简便性和云原生架构的强大能力,实现了一种三层数据架构,使用创新的建模技术,优先考虑业务对齐和分析灵活性。
项目技术分析
adventure-works 项目采用了一系列先进的技术和框架,包括 dlt 用于数据提取,Iceberg 表用于原始数据加载,HOOK 方法ology 和 Puppini Bridges 用于数据转换,以及 Streamlit 用于数据可视化。所有数据都存储在本地 ./lakehouse
目录下,而在生产环境中可以轻松替换为云存储桶。
项目技术架构可以分为以下几个层次:
- DAS - Data According To System(系统数据):这一层存储原始、未修改的数据,保持源系统的数据结构,用于审计和血缘追踪。
- DAB - Data According To Business(业务数据):这一层通过 HOOK 方法ology 将数据转换并 align 到业务概念上。
- DAR - Data According To Requirements(需求数据):这一层根据特定的分析需求对数据进行结构化,优化查询性能和维度分析。
这种架构设计相比于传统的 Medallion 架构,提供了更清晰和简单的数据管理方式。
项目及技术应用场景
adventure-works 项目适用于多种数据仓库场景,尤其是对于需要快速部署、成本效益高且具有高度灵活性的业务环境。以下是一些典型的应用场景:
- 快速数据分析原型开发:利用无服务器架构,可以快速搭建数据分析原型,减少基础设施投入。
- 业务智能报表生成:通过 Streamlit 可视化仪表板,业务用户可以轻松查看和分析数据。
- 数据仓库现代化改造:对于希望从传统数据仓库迁移到现代云架构的企业来说,该项目提供了一个可行的方案。
项目特点
- 无服务器架构:项目采用无服务器架构,降低了成本并提高了灵活性,同时保持了强大的数据处理能力。
- 三层数据架构:通过三层数据架构,项目能够优化数据的存储、处理和分析流程。
- HOOK 方法ology:使用 HOOK 方法ology,简化了数据转换和治理过程,同时保持了源数据的完整性。
- Puppini Bridges:通过 Puppini Bridges,项目提供了一个统一的分析结构,优化了查询模式并简化了维护工作。
- 数据流和血缘管理:项目提供了丰富的数据流和血缘管理功能,有助于追踪数据的变化和维护数据的一致性。
综上所述,adventure-works 项目是一个创新的现代无服务器数据仓库解决方案,适用于各种规模的企业和不同的业务需求。通过其先进的技术架构和灵活的设计理念,该项目为数据分析和业务智能领域带来了一场革命。无论您是数据工程师、数据分析师还是业务决策者,都可以从 adventure-works 项目中受益,实现更高效的数据管理和分析。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考