Dagster
Dagster 是一个现代数据编排平台，可帮助团队构建、调度和监视可靠的数据和 AI 管道，具有集成的沿袭、可观察性、声明式编程模型和一流的可测试性。
https://www.dagster.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2025年12月05日
什么是 Dagster
Dagster 是一个云原生数据管道编排器，旨在开发和维护整个开发生命周期中的数据资产。它作为团队构建、扩展和自信地观察其数据工作流程的统一控制平面。该平台专为数据工程师构建，支持各种数据资产，包括表、数据集、机器学习模型和报告。作为一个基于 Python 的平台，它允许用户将其数据资产声明为 Python 函数，并管理这些函数的运行方式以保持资产的最新状态。
Dagster 的主要功能
Dagster是一个现代数据编排平台，提供端到端的管道管理，集成了沿袭、可观察性和可测试性。它提供了一个Python中的声明式编程模型，允许团队构建、扩展和监控他们的AI和数据管道。该平台具有基于资产的开发、内置测试功能、全面的监控以及与各种数据工具和服务的集成，同时保持数据质量和治理。
基于资产的框架: 使用一种声明式方法，其中数据资产（表、文件、ML模型）是核心，提供自动编目、沿袭跟踪和成本洞察
集成测试和开发: 支持本地测试、分支部署和生产前的开发环境，从而实现更好的代码质量和信心
全面的可观察性: 提供数据管道的端到端监控，包括资产健康状况、新鲜度监控、自定义仪表板和成本跟踪
灵活的集成: 提供与各种工具和服务的内置集成（S3、Snowflake、PowerBI等），同时保持模块化、与供应商无关的方法
Dagster 的使用场景
机器学习运维: 管理和维护ML模型在整个生命周期中，从数据准备到模型部署和监控
数据仓库ETL: 构建和管理复杂的数据转换管道，具有质量检查和沿袭跟踪
跨团队数据协作: 使多个团队能够在数据项目上协同工作，同时保持治理和可见性
数据质量管理: 在整个管道中实施数据资产的自动化测试和验证，以确保数据完整性
优点
强大的测试功能，支持本地开发
全面的可观察性和监控功能
与现有数据工具的灵活集成
内置的数据质量和治理功能
缺点
某些高级功能需要Dagster+付费版本
对于不熟悉基于资产的开发的团队来说，学习曲线较长
如何使用 Dagster
安装 Dagster: 使用 pip 安装 Dagster，或通过运行 'dg' 命令检查版本号来验证安装
创建一个新的 Dagster 项目: 使用 'create-dagster project my-project' 命令或 'dg scaffold' 生成一个新项目，其中包含基本结构，包括 pyproject.toml 和 src 目录
定义资产: 创建用 @dg.asset 装饰的 Python 函数来定义您的数据资产。资产是代表表、数据集或其他数据产品的核心构建块
设置依赖项: 使用 @dg.asset 装饰器中的 deps 参数来指定资产之间的依赖关系，从而创建数据转换的 DAG
启动 Dagster UI: 导航到项目根目录并运行 'dg dev' 以启动 Dagster Web 服务器界面
查看资产沿袭: 通过端口 3000 访问 Dagster UI，以查看显示资产之间依赖关系的沿袭图
配置存储: 设置 DAGSTER_HOME 环境变量以指定运行和资产的永久存储位置
添加资源: 为您的资产需要与之交互的外部连接（数据库、API）定义资源
编写测试: 在 tests 目录中创建测试，并使用 pytest 运行它们以验证资产行为
部署到生产环境: 使用 Dagster Cloud 或按照部署指南将您的项目移动到生产环境
Dagster 常见问题
Dagster是一个为数据工程师构建的云原生数据编排平台，提供集成的沿袭、可观测性、声明式编程模型和一流的可测试性。它作为一个统一的控制平面，供团队构建、扩展和观察其AI和数据管道。
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