adventure-works：打造现代无服务器数据仓库解决方案

甄墨疆

于 2025-04-03 09:46:27 发布

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adventure-works：打造现代无服务器数据仓库解决方案

adventure-works Modern serverless lakehouse implementing HOOK methodology, Unified Star Schema (USS), and Analytical Data Storage System (ADSS) principles on Adventure Works. Features programmatic model generation, event-enhanced Puppini bridges, and temporal resolution across DAS/DAB/DAR layers. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/adventure-works

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