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本文深入探讨了 Airbyte 与业内一些最流行的数据编排器（Apache Airflow、Dagster 和 Prefect）的集成。我们不仅会指导您完成 Airbyte 与这些协调器的集成过程，还会提供有关每个协调器如何独特地增强您的数据工作流程的比较见解。

我们还提供了每个集成的工作代码示例的链接。这些资源专为快速部署而设计，使您能够将 Airbyte 与您选择的编排器无缝集成。

无论您是想简化现有的数据工作流程、比较这些协调器，还是探索在数据策略中利用 Airbyte 的新方法，这篇文章都适合您。让我们深入探讨这些集成如何提升您的数据管理方法。

数据编排器概述：Apache Airflow、Dagster 和 Prefect

在现代数据管理的动态领域，互操作性是关键，但编排数据工作流程仍然是一项复杂的挑战。这就是 Apache Airflow、Prefect 和 Dagster 等工具与数据工程团队相关的地方，每个工具都具有独特的优势。

Apache Airflow：工作流编排的老手

背景

Apache Airflow 诞生于 Airbnb，由 Maxime Beauchemin 开发，Apache Airflow 已发展成为久经考验的编排解决方案复杂的数据管道。 Apache 软件基金会采用它只会巩固其作为可靠开源工具的地位。

优势

  • 强大的社区和支持：Airflow 在数千家公司中广泛使用，拥有庞大的社区，可确保随时提供常见问题的解决方案。
  • 丰富的集成生态系统：该平台拥有众多的提供商，可以轻松地与几乎任何数据工具集成，从而增强其在不同环境中的实用性。

挑战

随着数据格局的发展，Airflow 在测试等领域面临障碍 、非预定工作流程、参数化、任务之间的数据传输以及存储抽象，促使人们探索替代工具。

Dagster：数据工程的新方法

背景

Dagster 由 Nick Schrock 于 2018 年创立，Dagster 采用第一原理方法进行数据工程，考虑整个开发生命周期.

功能

  • 面向开发生命周期：它擅长处理从开发到部署的整个过程，特别注重测试和可观察性。
  • 灵活的数据存储和执行：Dagster 抽象计算和存储，从而实现更具适应性和针对特定环境的数据处理。

Prefect：简化复杂的管道

背景

Prefect 由 Jeremiah Lowin 构想，Prefect 通过获取现有代码并将其嵌入到由强大的调度引擎。

功能

  • 工程理念：Prefect 的运作假设是用户精通编码，专注于简化从代码到分布式管道的过渡。
  • 参数化和快速调度：它擅长参数化流程并提供快速调度，使其适合复杂的计算任务。

每个编排器都以独特的方式应对数据工作流管理的挑战：Apache Airflow 的广泛采用和广泛集成使其成为安全可靠的选择。 Dagster 面向生命周期的方法提供了灵活性，特别是在开发和测试方面。 Prefect 专注于简单性和高效的调度，使其成为快速发展的工作流程的理想选择。

将 Airbyte 与 Airflow、Dagster 和 Prefect 集成

在本节中，我们将简要讨论将 Airbyte 与这三种流行的数据编排器进行低级别集成的独特之处。虽然详细的分步说明可在各自的 GitHub 存储库中找到，但在这里我们将重点介绍如何集成这些工具。

Airbyte 和 Apache Airflow 集成

在此 GitHub 存储库中查找此集成的工作示例。

Airbyte 和 Apache Airflow 集成

Airbyte 与 Apache Airflow 的集成为管理和自动化数据工作流程创造了强大的协同作用。 Airbyte 和 Airflow 通常都部署在容器化环境中，从而增强了它们的可扩展性和易于管理性。

部署注意事项

  • 容器化环境：Airbyte 和 Airflow 的容器化部署有助于扩展、版本控制和简化部署流程。
  • 网络可访问性：当部署在单独的容器或 Kubernetes Pod 中时，确保 Airbyte 和 Airflow 之间的网络连接对于无缝集成至关重要。

在深入研究集成的具体细节之前，需要注意的是，代码示例和配置详细信息可以在 Airbyte-Airflow GitHub 存储库，特别是在 orchestration/airflow/dags/ 下。该目录包含必要的脚本和文件，包括 elt_dag.py 文件，这对于理解集成至关重要。

elt_dag.py 脚本举例说明了 Airbyte 在 Airflow DAG 中的集成。

  • AirbyteTriggerSyncOperator：该算子用于触发Airbyte中的同步任务，连接数据源并管理数据流。
    < img alt="AirbyteTriggerSyncOperator" class="fr-fic fr-diblazyload" data-creationdate="1706114273942" data-creationdateformatted="01/24/2024 04:37 PM" data-id="17469414" data-image= “true”data-mimetype=“image/jpeg”data-modificationdate=“null”data-name=“airbyte-orchestrators2.jpg”data-new=“false”data-size=“18590”data-sizeformatted=“18.6” kB" data-src="https://dz2cdn1.dzone.com/storage/temp/17469414-airbyte-orchestrators2.jpg" data-type="temp" data-url="https://dz2cdn1.dzone.com /storage/temp/17469414-airbyte-orchestrators2.jpg" src="http://www.cheeli.com.cn/wp-content/uploads/2024/02/17469414-airbyte-orchestrators2-2.jpg" style= “宽度：373px;”/>

  • TriggerDagRunOperator 和 DbtDocsOperator：这些运算符展示了 Airflow 如何编排复杂的工作流程，例如在 Airbyte 任务之后触发 dbt DAG。
    TriggerDagRunOperator 和 DbtDocsOperator

  • 任务排序：脚本定义任务顺序，展示 Airflow 直观易读的语法：
    任务排序

  • DAG 定义： 使用 @dag 装饰器，以清晰且可维护的方式定义 DAG。

集成优势

  • 自动化工作流程管理：将 Airbyte 与 Airflow 集成可实现数据管道流程的自动化和优化。
  • 增强的监控和错误处理：Airflow 的监控和错误处理功能有助于打造更可靠、更透明的数据管道。
  • 可扩展性和灵活性：集成为不同的数据量提供了可扩展的解决方案，并且可以根据特定要求灵活地进行定制。

Airbyte 和 Dagster 集成

在此 GitHub 存储库中查找此集成的工作示例。

工作示例

Airbyte 与 Dagster 的集成将 Airbyte 强大的数据集成能力与 Dagster 对开发生产力和运营效率的关注结合在一起，为数据管道构建和维护创建了一种开发人员友好的方法。

要详细了解此集成，包括具体配置和代码示例，请参阅 Airbyte-Dagster GitHub 存储库，特别关注 orchestration/assets.py 文件。

orchestration/assets.py 文件提供了如何有效集成 Airbyte 和 Dagster 的清晰示例。

  • AirbyteResource 配置：这部分代码设置与 Airbyte 实例的连接，指定主机、端口和身份验证凭据。对密码等敏感信息使用环境变量可增强安全性。

  • 动态资源加载：集成使用 load_assets_from_airbyte_instance 函数根据 Airbyte 实例动态加载资源。这种动态加载对于管理多个数据连接器和编排复杂的数据工作流程至关重要。
    动态资产加载

  • Dbt 集成： 该代码片段还演示了在同一管道中集成 dbt 以进行数据转换，展示了如何在 Dagster 中执行 dbt 命令
    Dbt Integration

集成优势

  • 简化开发：Dagster 的方法简化了数据管道的开发和维护，使 Airbyte 等复杂系统的集成更加易于管理。
  • 操作可见性：提高数据工作流程的可见性有助于更有效地监控和优化数据流程。
  • 灵活的管道构建：集成的灵活性允许创建强大且定制的数据管道，满足各种业务需求。

Airbyte 与 Perfect 集成

在此 GitHub 存储库中查找此集成的工作示例。

Airbyte 和 Prefect Integration

Airbyte 与 Prefect 的集成代表了一种前瞻性的数据管道编排方法，将 Airbyte 广泛的数据集成功能与 Prefect 的现代 Python 工作流程管理相结合。

有关详细的代码示例和配置细节，请参阅 此文件提供了如何使用 Airbyte 和 Prefect 编排 ELT（提取、加载、转换）工作流程的实际示例。

  • AirbyteServer 配置：脚本首先配置远程 Airbyte 服务器，指定身份验证详细信息和服务器信息。此设置对于建立与 Airbyte 实例的连接至关重要。
    AirbyteServer configuration

  • AirbyteConnection和同步：创建一个 AirbyteConnection 对象来管理与 Airbyte 的连接。 run_airbyte_sync 任务触发并监控 Airbyte 同步作业，演示如何在 Prefect 流程中集成和控制 Airbyte 任务。
    AirbyteConnection andsync

  • Dbt 集成：该流程还使用 DbtCoreOperation 任务集成 dbt 操作。这展示了如何将 dbt 命令合并到 Prefect 流程中，并将它们链接到 Airbyte 同步任务的结果。
    Dbt Integration

  • 流程定义： Prefect @flow 装饰器用于定义整个 ELT 工作流程。该流程协调了 Airbyte 同步和 dbt 任务的顺序，展示了 Prefect 优雅地管理复杂数据工作流程的能力。
    流程定义

集成优势

  • 动态工作流程自动化：Prefect 的动态流程功能可实现灵活且适应性强的管道构建，满足复杂且不断变化的数据需求。
  • 增强的错误处理：集成受益于 Prefect 强大的错误处理能力，确保数据工作流程更加可靠、更有弹性。
  • Python 式的优雅：Prefect 以 Python 为中心的方法为数据工程师提供了熟悉且直观的环境，实现了各种数据工具的无缝集成。

总结

正如我们在这篇文章中所探讨的，将 Airbyte 与 Apache Airflow、Dagster 和 Prefect 等数据编排器集成可以显着提高数据工作流程的效率、可扩展性和稳健性。每个编排器都具有其独特的优势 – 从 Airflow 的复杂调度和依赖关系管理、Dagster 对开发生产力的关注，到 Prefect 的现代动态工作流编排。

通过代码片段和存储库引用演示的这些集成的具体细节突出了这些组合所提供的强大功能和灵活性。

我们鼓励您深入研究提供的 GitHub 存储库以获取详细说明，并在您自己的环境中试验这些集成。学习和改进的旅程是持续的，这些工具不断发展的性质预示着未来会有更多令人兴奋的可能性。

请记住，最有效的数据管道不仅设计良好，而且经过持续监控、优化和更新，以满足不断变化的需求和挑战。因此，保持好奇心，不断尝试，并毫不犹豫地与社区分享您的经验和见解。

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