Os pipelines declarativos oferecem às equipes uma maneira orientada por intenção de criar fluxos de trabalho em lote e streaming. Você outline o que deve acontecer e deixa o sistema gerenciar a execução. Isso reduz o código personalizado e oferece suporte a padrões de engenharia repetíveis.
À medida que o uso de dados pelas organizações aumenta, os pipelines se multiplicam. Os padrões evoluem, novas fontes são adicionadas e mais equipes participam do desenvolvimento. Até mesmo pequenas atualizações de esquema se espalham por dezenas de notebooks e configurações. A metaprogramação orientada por metadados aborda esses problemas mudando a lógica do pipeline para modelos estruturados que são gerados em tempo de execução.
Essa abordagem mantém o desenvolvimento consistente, reduz a manutenção e é dimensionado com esforço de engenharia limitado.
Neste weblog, você aprenderá como construir pipelines orientados por metadados para Spark Declarative Pipelines usando DLT-META, um projeto do Databricks Labs, que aplica modelos de metadados para automatizar a criação de pipeline.
Por mais úteis que sejam os pipelines declarativos, o trabalho necessário para apoiá-los aumenta rapidamente quando as equipes adicionam mais fontes e expandem o uso em toda a organização.
Por que é difícil manter pipelines manuais em escala
Os pipelines manuais funcionam em pequena escala, mas o esforço de manutenção cresce mais rápido do que os próprios dados. Cada nova fonte adiciona complexidade, levando a desvios lógicos e retrabalho. As equipes acabam corrigindo pipelines em vez de melhorá-los. Os engenheiros de dados enfrentam consistentemente estes desafios de escalabilidade:
- Muitos artefatos por origem: Cada conjunto de dados requer novos notebooks, configurações e scripts. A sobrecarga operacional cresce rapidamente com cada feed integrado.
- As atualizações lógicas não se propagam: As alterações nas regras de negócios não são aplicadas aos pipelines, resultando em desvios de configuração e resultados inconsistentes entre pipelines.
- Qualidade e governança inconsistentes: As equipes criam verificações e linhagens personalizadas, dificultando a aplicação dos padrões em toda a organização e gerando resultados altamente variáveis.
- Contribuição segura limitada das equipes de domínio: Analistas e equipes de negócios desejam adicionar dados; no entanto, a engenharia de dados ainda revisa ou reescreve a lógica, retardando a entrega.
- A manutenção se multiplica a cada mudança: Ajustes ou atualizações simples de esquema criam um enorme acúmulo de trabalho handbook em todos os pipelines dependentes, prejudicando a agilidade da plataforma.
Essas questões mostram por que uma abordagem que prioriza os metadados é importante. Ele reduz o esforço handbook e mantém os pipelines consistentes à medida que são dimensionados.
Como o DLT-META aborda escala e consistência
DLT-META resolve problemas de escala e consistência de pipeline. É uma estrutura de metaprogramação baseada em metadados para Spark Declarative Pipelines. As equipes de dados o utilizam para automatizar a criação de pipelines, padronizar a lógica e dimensionar o desenvolvimento com o mínimo de código.
Com a metaprogramação, o comportamento do pipeline é derivado da configuração, e não de notebooks repetidos. Isso dá às equipes benefícios claros.
- Menos código para escrever e manter
- Integração mais rápida de novas fontes de dados
- Pipelines prontos para produção desde o início
- Padrões consistentes em toda a plataforma
- Melhores práticas escaláveis com equipes enxutas
Spark Declarative Pipelines e DLT-META trabalham juntos. Spark Declarative Pipelines definem a intenção e gerenciam a execução. DLT-META adiciona uma camada de configuração que gera e dimensiona a lógica do pipeline. Combinados, eles substituem a codificação handbook por padrões repetíveis que apoiam a governança, a eficiência e o crescimento em escala.
Como o DLT-META atende às necessidades reais de engenharia de dados
1. Configuração centralizada e modelada
DLT-META centraliza a lógica do pipeline em modelos compartilhados para remover duplicação e manutenção handbook. As equipes definem regras de ingestão, transformação, qualidade e governança em metadados compartilhados usando JSON ou YAML. Quando uma nova fonte é adicionada ou uma regra é alterada, as equipes atualizam a configuração uma vez. A lógica se propaga automaticamente pelos pipelines.
2. Escalabilidade instantânea e integração mais rápida
As atualizações orientadas por metadados facilitam o dimensionamento de pipelines e a integração de novas fontes. As equipes adicionam fontes ou ajustam regras de negócios editando arquivos de metadados. As alterações se aplicam a todas as cargas de trabalho downstream sem intervenção handbook. Novas fontes passam para produção em minutos, em vez de semanas.
3. Contribuição da equipe de domínio com padrões aplicados
DLT-META permite que as equipes de domínio contribuam com segurança por meio da configuração. Analistas e especialistas de domínio atualizam metadados para acelerar a entrega. As equipes de plataforma e engenharia mantêm o controle sobre validação, qualidade de dados, transformações e regras de conformidade.
4. Consistência e governança em toda a empresa
Os padrões para toda a organização se aplicam automaticamente a todos os pipelines e consumidores. A configuração central impõe uma lógica consistente para cada nova fonte. Regras integradas de auditoria, linhagem e qualidade de dados dão suporte a requisitos regulatórios e operacionais em grande escala.
Como as equipes usam o DLT-META na prática
Os clientes estão usando DLT-META para definir a ingestão e as transformações uma vez e aplicá-las por meio da configuração. Isso reduz o código personalizado e acelera a integração.
O Cineplex teve impacto imediato.
Usamos DLT-META para minimizar o código personalizado. Os engenheiros não escrevem mais pipelines de maneira diferente para tarefas simples. Os arquivos JSON integrados aplicam uma estrutura consistente e cuidam do resto.— Aditya Singh, engenheira de dados, Cineplex
PsiQuantum mostra como equipes pequenas escalam com eficiência.
O DLT-META nos ajuda a gerenciar cargas de trabalho bronze e prata com pouca manutenção. Ele suporta grandes volumes de dados sem notebooks ou código-fonte duplicados.— Arthur Valadares, Engenheiro Principal de Dados, PsiQuantum
Em todos os setores, as equipes aplicam o mesmo padrão.
- Varejo centraliza dados da loja e da cadeia de suprimentos de centenas de fontes
- Logística padroniza a ingestão em lote e streaming para IoT e dados de frota
- Serviços financeiros impõe auditoria e conformidade enquanto integra feeds com mais rapidez
- Assistência médica mantém a qualidade e a auditabilidade em conjuntos de dados complexos
- Manufatura e telecomunicações escalonar a ingestão usando metadados reutilizáveis e governados centralmente
Essa abordagem permite que as equipes aumentem a contagem de pipelines sem aumentar a complexidade.
Como começar a usar o DLT-META em 5 etapas simples
Você não precisa redesenhar sua plataforma para experimentar o DLT-META. Comece pequeno. Use algumas fontes. Deixe que os metadados conduzam o resto.
1. Obtenha a estrutura
Comece clonando o repositório DLT-META. Isso fornece os modelos, exemplos e ferramentas necessárias para definir pipelines usando metadados.
2. Defina seus pipelines com metadados
A seguir, defina o que seus pipelines devem fazer. Você faz isso editando um pequeno conjunto de arquivos de configuração.
- Usar conf/onboarding.json para descrever tabelas de entrada brutas.
- Usar conf/silver_transformations.json para definir transformações.
- Opcionalmente, adicione conf/dq_rules.json se você deseja impor regras de qualidade de dados.
Neste ponto, você está descrevendo a intenção. Você não está escrevendo código de pipeline.
3. Integrar metadados na plataforma
Antes que os pipelines possam ser executados, o DLT-META precisa registrar seus metadados. Esta etapa de integração converte suas configurações em tabelas delta do Dataflowspec que os pipelines leem no tempo de execução.
Você pode executar a integração a partir de um pocket book, de um trabalho Lakeflow ou do DLT-META CLI.
um. Integração handbook through pocket book, por exemplo aqui
Use o pocket book de integração fornecido para processar seus metadados e provisionar seus artefatos de pipeline:
b. Automatize a integração por meio de Lakeflow Jobs com uma roda Python.
O exemplo abaixo mostra a UI do Lakeflow Jobs para criar e automatizar um pipeline DLT-META
c. Integrado usando os comandos DLT-META CLI mostrados no repositório: aqui.
O DLT-META CLI permite executar integrado e implantar em um terminal Python interativo
4. Crie um pipeline genérico
Com os metadados implementados, você cria um único pipeline genérico. Esse pipeline lê as tabelas do Dataflowspec e gera lógica dinamicamente.
Usar pipelines/dlt_meta_pipeline.py como ponto de entrada e configure-o para fazer referência às suas especificações de bronze e prata.
Este pipeline permanece inalterado à medida que você adiciona fontes. Os metadados controlam o comportamento.
5. Acione e execute
Agora você está pronto para executar o pipeline. Acione-o como qualquer outro pipeline declarativo do Spark.
DLT-META constrói e executa a lógica do pipeline em tempo de execução.
O resultado são mesas de bronze e prata prontas para produção com transformações consistentes, regras de qualidade e linhagem aplicadas automaticamente.
Experimente hoje
Para começar, recomendamos iniciar uma prova de conceito usando seus Spark Declarative Pipelines existentes com um punhado de fontes, migrando a lógica do pipeline para metadados e deixando o DLT-META orquestrar em escala. Comece com uma pequena prova de conceito e observe como a metaprogramação orientada por metadados amplia seus recursos de engenharia de dados além do que você pensava ser possível.
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