Amundsen Databuilder 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

Amundsen Databuilder 是一个数据摄取库，用于构建 Amundsen 的图谱和搜索索引。以下是其主要目录结构及其功能介绍：

amundsendatabuilder/
├── examples/
│   ├── airflow_dag_example.py
│   ├── example_databuilder.py
│   └── ...
├── amundsen_databuilder/
│   ├── models/
│   ├── publisher/
│   ├── extractor/
│   ├── transformer/
│   ├── task/
│   ├── builder/
│   ├── util/
│   └── ...
├── setup.py
├── README.md
└── ...

• examples/: 包含示例脚本，如如何在 Apache Airflow 中使用 Databuilder。
• amundsen_databuilder/: 核心代码目录，包含各种模块如模型、发布器、提取器、转换器、任务、构建器和工具类。
• setup.py: 用于安装项目的脚本。
• README.md: 项目的主要介绍文档。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常是 example_databuilder.py 或 airflow_dag_example.py，具体取决于你是在独立脚本中使用还是在 Apache Airflow 中使用。

example_databuilder.py

这是一个示例脚本，展示了如何使用 Databuilder 进行数据摄取：

from amundsen_databuilder.task.task import DefaultTask
from amundsen_databuilder.extractor.neo4j_extractor import Neo4jExtractor
from amundsen_databuilder.publisher.neo4j_publisher import Neo4jPublisher
from amundsen_databuilder.transformer.base_transformer import NoopTransformer

# 配置和启动任务
task = DefaultTask(extractor=Neo4jExtractor(), transformer=NoopTransformer(), publisher=Neo4jPublisher())
task.launch()

airflow_dag_example.py

如果你在 Apache Airflow 中使用 Databuilder，可以使用这个示例 DAG 文件：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime

def run_databuilder():
    from amundsen_databuilder.task.task import DefaultTask
    from amundsen_databuilder.extractor.neo4j_extractor import Neo4jExtractor
    from amundsen_databuilder.publisher.neo4j_publisher import Neo4jPublisher
    from amundsen_databuilder.transformer.base_transformer import NoopTransformer

    task = DefaultTask(extractor=Neo4jExtractor(), transformer=NoopTransformer(), publisher=Neo4jPublisher())
    task.launch()

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2023, 1, 1),
}

dag = DAG('amundsen_databuilder_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily')

run_task = PythonOperator(
    task_id='run_databuilder',
    python_callable=run_databuilder,
    dag=dag,
)

run_task

3. 项目的配置文件介绍

Amundsen Databuilder 的配置通常通过环境变量或配置文件进行。以下是一个示例配置文件 config.yaml：

extractor:
  type: "neo4j"
  config:
    neo4j_endpoint: "bolt://localhost:7687"
    neo4j_user: "neo4j"
    neo4j_password: "password"

transformer:
  type: "noop"

publisher:
  type: "neo4j"
  config:
    neo4j_endpoint: "bolt://localhost:7687"
    neo4j_user: "neo4j"
    neo4j_password: "password"

这个配置文件定义了提取器、转换器和发布器的类型及其配置参数。你可以根据需要修改这些参数以适应你的环境。

以上是 Amundsen Databuilder 项目的基本教程，涵盖了目录