推荐项目:实战数据工程实践平台
2024-05-29 19:05:07作者:范靓好Udolf
这个开源项目为你提供了一个实用的数据工程示例,专注于房地产领域。通过阅读在20分钟内构建数据工程项目的博客文章,你可以在我的网站上了解更多详情。该项目涵盖以下主题:
- 数据获取 - 使用BeautifulSoup进行网页抓取
- 存储于S3 - MinIO
- 自定义变更数据捕获(CDC)
- 将数据库功能添加到S3 - Delta Lake和Spark
- 机器学习部分 - Jupyter Notebook
- 数据仓库低延迟摄入 - Apache Druid
- 带有仪表板的UI - Apache Superset
- 整合所有任务 - Dagster
- DevOps引擎 - Kubernetes
项目的最新状态可在此处查看。
启动Dagster
为了准备MinIO、Kubernetes、Spark等,可以查看这里的相关文件夹。
- 启动MinIO
- 准备好Kubernetes
- 配置Spark镜像、角色和命名空间
- 切换到
src/pipelines/real-estate
目录并运行dagit
启动Dagit
项目技术分析
该项目结合了现代数据处理的各种核心技术,如实时数据流、批处理、数据库管理和可视化工具。它展示了如何在实际场景中高效地运用这些技术,从而快速搭建起一个完整的数据工程系统。
应用场景
- 房地产市场分析:从网络抓取房价、位置和其他相关数据,为投资者提供决策支持。
- 动态数据监控:利用Apache Druid实现数据仓库低延迟摄入,用于实时业务指标追踪。
- 智能分析:借助Spark与Delta Lake,进行机器学习模型训练,分析市场变化规律。
项目特点
- 易部署:通过Docker和Kubernetes简化了环境配置,快速启动和运行。
- 全面集成:涵盖数据获取、存储、处理、分析和可视化多个环节,形成一体化流程。
- 高度可扩展:设计时考虑到了扩展性,方便添加新的数据源或应用模块。
- DevOps友好:Dagster的使用使得任务编排简单直观,便于维护和升级。
如果你正在寻找一个全面展示现代数据工程实践的项目,或者希望提升自己的数据处理技能,这个开源项目无疑是你的理想选择。现在就开始探索,并体验高效的数据工程工作流程吧!
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