Hamilton框架中静态定义Materializer节点的设计与实现

2025-07-04 22:25:57作者：咎岭娴Homer

Your single tool to express data, ML, and LLM pipelines with simple python functions. Runs anywhere that python runs, E.G. spark, airflow, jupyter, fastapi, etc. Incrementally adoptable. Use Hamilton to build testable, reusable, and self-documenting dataflows with lineage and metadata out of the box.

项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/hamilton

背景介绍

在现代数据工程和机器学习工作流中，Hamilton作为一个声明式数据流框架，提供了强大的数据转换和管道构建能力。在实际应用中，数据加载(DataLoader)和数据保存(DataSaver)操作是工作流中不可或缺的部分，这些操作在Hamilton中被统称为Materializer节点。

当前挑战

传统上，Materializer节点通常是在执行时动态指定的，这种方式虽然灵活，但也带来了一些局限性：

无法在构建阶段直接调用Materializer节点进行测试
在可视化工作流时，Materializer节点不会显示，降低了管道的可观察性
缺乏在早期阶段验证整个DAG(包括Materializer)的能力

解决方案探索

Hamilton社区提出了两种主要方案来解决这些问题，使Materializer节点能够静态定义在Driver级别。

方案一：Builder.with_materializers()方法

这种方案通过扩展Driver.Builder API，新增一个专门的方法来添加Materializer节点：

dr = (
    driver.Builder()
    .with_modules(...)
    .with_materializers(
        to.dlt(
            id="features_duckdb",
            dependencies=["features_df"],
            destination=duckdb_dest(...),
        )
    )
    .build()
)

优点：

显式声明Materializer节点，代码意图清晰
保持API的连贯性和一致性
集中管理Materializer配置

方案二：模块化Materializer定义

这种方案允许将Materializer节点像普通函数一样定义在Python模块中，然后通过with_modules()方法导入：

# production_materializers.py
from hamilton.io.materialization import to

to.dlt(
    id="features__duckdb",
    dependencies=["features_df"],
    destination=duckdb_dest(...),
)

使用时：

from hamilton import driver
import dataflow
import production_materializers

dr = driver.Builder().with_modules(dataflow, production_materializers).build()

优点：