译者 | 李睿

审校 | 重楼

本文介绍使用 Spark 进行数据处理的元数据和配置驱动的 Python 框架。这个强大的框架提供了一种精简而灵活的方法来获取文件、应用转换和将数据加载到数据库中。通过利用元数据和配置文件，该框架实现了高效且可扩展的数据处理管道。凭借其模块化结构，用户可以轻松地根据其特定需求调整框架，确保与不同的数据源、文件格式和数据库无缝集成。通过自动化流程和抽象复杂性，这一框架提高了生产力，减少了人工工作，并为数据处理任务提供了可靠的基础。无论用户是在进行大规模的数据处理还是频繁的数据更新，该框架都使其能够有效地利用Spark的力量，实现高效的数据集成、转换和加载。

以下是一个元数据和配置驱动的Python框架的示例，该框架使用Spark进行数据处理，以摄取文件、转换数据并将其加载到数据库中。所提供的代码是一个简化的实现，用来说明这个概念。用户可能需要调整它以适应其特定需求。

1.配置管理

配置管理部分处理加载和管理数据处理管道所需的配置设置。

• config.yaml：这个yaml文件包含配置参数和设置。以下是config.yaml文件的示例结构：

YAML 
 input_paths:
 - /path/to/input/file1.csv
 - /path/to/input/file2.parquet
 database:
 host: localhost
 port: 5432
 user: my_user
 password: my_password
 database: my_database
 table: my_table

config.yaml文件包括以下元素：

• input_paths(列表)：指定输入文件要处理的路径。可以在列表中包含多个文件路径。
• 数据库(字典)：包含数据库连接信息。

o host：数据库服务器的主机名或IP地址

o Port：连接数据库的端口号

o user：身份验证的用户名

o Password：身份验证的密码

o database：数据库名称

o table：将加载转换之后的数据的表名

用户可以使用其他设置扩展此配置文件，例如Spark配置参数、日志记录选项或特定于用户的项目的任何其他配置。

• config.py：该模块负责加载config.yaml文件

Python 
  # config.py
  import yaml

  def load_config():
 with open('config.yaml', 'r') as file:
 config = yaml.safe_load(file)
 return config

2.元数据管理

元数据管理部分处理输入文件的元数据信息。它包括定义元数据结构和管理元数据存储库。

• metadata.json：这个json文件包含每个输入文件的元数据信息。以下是metadata.json文件的结构示例：

YAML 
 {
 "/path/to/input/file1.csv": {
 "file_format": "csv",
 "filter_condition": "columnA > 10",
 "additional_transformations": [
 "transform1",
 "transform2"
 ]
 }
 "/path/to/input/file2.parquet": {
 "file_format": "parquet",
 "additional_transformations": [
 "transform3"
 ]
 }
 }

metadata.json文件包含以下元素：

每个输入文件路径是JSON对象中的键，对应的值是表示该文件元数据的字典。

• file_format：指定文件格式(例如csv、parquet等)。
• filter_condition(可选)：表示将应用于数据的过滤条件。在本例中，仅包括columnA大于10的行。
• additional_transforms(可选)：列出要应用于数据的其他转换。用户可以定义自己的转换逻辑，并通过名称引用它们。

用户可以扩展元数据结构，以包含其他相关信息，例如列名、数据类型、模式验证规则等，具体取决于用户的具体需求。

• metadata.py：这个模块负责加载metadata.json文件

Python 
1 # metadata.py
2 import json
3
4 def load_metadata():
5 with open('metadata.json', 'r') as file:
6 metadata = json.load(file)
7 return metadata
8
9 def save_metadata(metadata):
10 with open('metadata.json', 'w') as file:
11 json.dump(metadata, file)
12

3.文件摄入

文件摄取部分负责将输入文件摄取到Spark中进行处理。

• inclusion.py模块扫描config.yaml文件中指定的输入目录，并检索要处理的文件列表。
• 它检查元数据存储库，以确定文件是否已经被处理或是否需要任何更新。
• 使用Spark内置的文件读取器（例如Spark.read.csv、Spark.read.parquet等），它将文件加载到Spark DataFrames中。

Python 
 # ingestion.py
 from pyspark.sql import SparkSession

 def ingest_files(config):
 spark = SparkSession.builder.config("spark.sql.shuffle.partitions", "4").getOrCreate()

 for file_path in config['input_paths']:
 # Check if the file is already processed based on metadata
 if is_file_processed(file_path):
 continue

 # Read the file into a DataFrame based on metadata
 file_format = get_file_format(file_path)
 df = spark.read.format(file_format).load(file_path)

 # Perform transformations based on metadata
 df_transformed = apply_transformations(df, file_path)

 # Load transformed data into the database
 load_to_database(df_transformed, config['database'])

 # Update metadata to reflect the processing status
 mark_file_as_processed(file_path)

4.数据转换

数据转换部分处理基于元数据信息对输入数据应用转换。

• transformation.py模块包含将转换应用到Spark DataFrames的函数和逻辑。
• 从元数据存储库中读取每个文件的元数据。
• 根据元数据，将所需的转换应用到相应的Spark DataFrames。这可以包括过滤、聚合、连接等任务。
• 可以定义可重用的转换函数或类来处理不同的文件格式或自定义转换。
• 转换后的Spark DataFrame返回进一步处理。

Python 
1 # transformations.py
2 def apply_transformations(df, file_path):
3 metadata = load_metadata()
4 file_metadata = metadata[file_path]
5 
6 # Apply transformations based on metadata
7 # Example: Filtering based on a condition
8 if 'filter_condition' in file_metadata:
9 df = df.filter(file_metadata['filter_condition'])
10 
11 # Add more transformations as needed
12 
13 return df
14

5.数据加载

数据加载部分侧重于将转换后的数据加载到指定的数据库中。

• loading.py模块包含用于建立与目标数据库的连接并加载转换后的数据的函数。
• 它从config.yaml文件中检索数据库连接的详细信息。使用适当的数据库连接器库(例如，psycopg2,pyodbc等)，它建立到数据库的连接。
• 转换后的Spark DataFrame使用Spark的数据库连接器（例如Spark.write.jdbc）写入指定的数据库表。
• 在加载完成后，关闭与数据库的连接。

Python 
 # loading.py
 import psycopg2

 def load_to_database(df, db_config):
 conn = psycopg2.connect(
 host=db_config['host'],
 port=db_config['port'],
 user=db_config['user'],
 password=db_config['password'],
 database=db_config['database']
 )

 # Write DataFrame to a database table
 df.write \
 .format('jdbc') \
 .option('url', f"jdbc:postgresql://{db_config['host']}:{db_config['port']}/{db_config['database']}") \
 .option('dbtable', db_config['table']) \
 .option('user', db_config['user']) \
 .option('password', db_config['password']) \
 .mode('append') \
 .save()
 
 conn.close()

6.执行流程

执行流部分编排整个数据处理管道。

• main.py模块作为框架的入口点。
• 它从config.yaml文件加载配置设置。
• 它从元数据存储库中检索元数据。
• 使用Spark调用文件摄取模块来处理输入文件。
• 使用数据加载模块将转换后的数据加载到数据库中。
• 更新元数据存储库，以反映每个文件的处理状态。
• 根据需要实现额外的错误处理、日志记录和监视。

Python 
 # main.py
 import config
 import metadata
 import ingestion

 # Load configuration and metadata
 config_data = config.load_config()
 metadata_data = metadata.load_metadata()

 # Process files using Spark
 ingestion.ingest_files(config_data)

 # Save updated metadata
 metadata.save_metadata(metadata_data)

7. CLI或UI界面(可选)

CLI或UI界面部分提供了一种用户友好的方式与框架进行交互。

• cli.py模块使用类似argparse的库创建了一个命令行界面（cli）。
• 用户可以通过提供配置文件的路径作为参数，从命令行运行框架。
• CLI解析提供的参数，加载配置和元数据，并触发数据处理管道。
• 可以根据需要向接口添加其他功能，例如查看日志、指定输入/输出路径或监视管道。

Python 
 # cli.py
 import argparse
 import config
 import metadata
 import ingestion

 parser = argparse.ArgumentParser(description='Data Processing Framework')

 def main():
 parser.add_argument('config_file', help='Path to the configuration file')
 args = parser.parse_args()
 
 # Load configuration and metadata
 config_data = config.load_config(args.config_file)
 metadata_data = metadata.load_metadata()
 
 # Process files using Spark
 ingestion.ingest_files(config_data)
 
  # Save updated metadata
 metadata.save_metadata(metadata_data)
 
 if __name__ == '__main__':
 main()

使用更新的main（）函数，用户可以通过提供配置文件的路径作为参数，从命令行运行框架。例如：

Shell 
 python cli.py my_config.yaml

这将基于所提供的配置文件执行数据处理管道。

注意：此代码是一个简化的示例，用户需要根据自己的特定需求对其进行定制。此外，可能需要处理错误情况，添加日志记录，并修改代码以适合其特定数据库连接器库（例如，psycopg2、pyodbc等）。

需要注意的是，所提供的说明概述了框架的结构和主要组成部分。用户需要根据其需求以及选择使用的库和工具，在每个模块中实现特定的逻辑和细节。

总之，元数据和配置驱动的Python数据处理框架与Spark提供了一个全面的解决方案来处理复杂的数据处理任务。通过利用元数据和配置文件，该框架提供了灵活性和可扩展性，使用户能够无缝集成各种数据源、应用转换并将数据加载到数据库中。凭借其模块化设计，用户可以轻松定制和扩展框架，以满足其特定需求。通过自动化数据处理流程，这个框架使用户能够提高生产力，减少人工工作，并确保数据处理工作流程的一致性和可靠性。无论用户是处理大量数据还是频繁更新数据集，该框架都使用户能够使用Spark的强大功能高效地处理、转换和加载数据，并实现更好的洞察力和决策能力。

原文标题：Metadata and Config-Driven Python Framework for Big Data Processing Using Spark，作者：Amlan Patnaik