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Dagster中的Ops与Assets：数据管道构建的两种选择

news 来源：原创 2025/5/7 13:31:53

Dagster是一个强大的数据编排平台，它提供了多种工具来帮助数据工程师构建可靠的数据管道。在Dagster中，Ops和Assets是两种核心概念，用于定义数据处理逻辑。本文将全面介绍Ops的概念、特性及其使用方法，特别补充了Op上下文和Op工厂等重要内容，并解释为什么对于新用户我们推荐优先使用Assets。

在这里插入图片描述

什么是Ops？

Ops是Dagster中的基本计算单元，代表一个独立的数据处理任务。每个Op应该执行相对简单的任务，例如：

从其他数据集派生新数据集
执行数据库查询
在远程集群中启动Spark作业
查询API并将结果存储到数据仓库
发送电子邮件或Slack消息

Ops的核心特性

1. 灵活的执行策略

Ops是独立于执行策略的逻辑单元，这使得它们可以在开发和生产环境之间无缝转换。Ops可以组合成图(graphs)，并通过jobs绑定到适当的执行器上，实现单机执行或在集群中分布式执行。

2. 可插拔的外部系统集成

对于需要与外部系统交互的数据管道，Dagster提供了资源(resources)抽象层。你可以针对抽象资源(如数据库)编写Op逻辑，然后在job级别绑定具体的资源定义。这样，开发阶段可以使用本地替代方案，而生产环境则使用云服务。

3. 输入和输出管理

Ops具有明确的输入和输出，类似于Python函数的参数和返回值。这些输入输出可以附加Dagster类型进行运行时验证，并可以通过IO Manager管理数据存储，实现不同执行环境间的I/O策略切换和中间数据的高效缓存。

4. 配置能力

数据管道中的操作通常需要参数化配置。Ops允许通过配置模式(config schema)定义这些参数，使Ops更加灵活和可重用。例如，可以通过配置指定API端点：

from dagster import Configclass MyOpConfig(Config):api_endpoint: str@op
def my_configurable_op(config: MyOpConfig):data = requests.get(f"{config.api_endpoint}/data").json()return data

5. 事件流

Ops在执行过程中会发出一系列事件，包括默认事件(如开始执行)和通过事件API报告的自定义事件(如数据资产创建、数据质量检查结果等)。这些事件流可以在Dagster UI中可视化，便于调试、检查和实时监控。

6. 可测试性

Ops的设计使其易于测试，可以单独测试或在管道中测试。资源API还允许在需要时替换外部系统(如数据库)的存根(stub)。

定义和使用Ops

使用@op装饰器定义Ops：

@op
def my_op():return "hello"

输入和输出

Ops通过参数接收输入，通过返回值产生输出：

@op
def add(a: int, b: int) -> int:return a + b

对于多输出，可以使用Out对象：

@op(out={"sum": Out(), "product": Out()})
def math_ops(a: int, b: int):yield Output(a + b, "sum")yield Output(a * b, "product")

配置

为Ops添加配置：

from dagster import Config, opclass GreetingConfig(Config):name: str@op(config_schema=GreetingConfig)
def greet(context, config: GreetingConfig):context.log.info(f"Hello, {config.name}!")return f"Hello, {config.name}!"

Op上下文（Op Context）

在编写Op时，用户可以可选地提供一个上下文参数（通常命名为context）。当这个参数被提供时，Dagster会在Op执行时自动注入一个上下文对象，该对象提供了访问系统信息的能力，如日志记录器、当前运行ID等。

上下文对象的作用

日志记录：通过context.log记录不同级别的日志信息
访问运行信息：获取当前运行的ID、作业名称等信息
资源访问：在某些情况下可以访问配置的资源
错误处理：提供更丰富的错误报告能力

使用示例

from dagster import op, OpExecutionContext@op
def context_op(context: OpExecutionContext):# 记录info级别日志context.log.info(f"My run ID is {context.run_id}")# 记录debug级别日志（默认可能不显示）context.log.debug("This is a debug message")# 在实际业务逻辑中使用上下文try:result = do_something()return resultexcept Exception as e:context.log.error(f"Operation failed: {str(e)}")raise

Op工厂模式

在实际项目中，我们经常需要创建多个相似的Ops，或者需要动态生成Ops。这时，Op工厂模式就非常有用。Op工厂允许我们通过函数来生成Ops，而不是为每个Op手动编写装饰器。

工厂模式的应用场景

参数化Op创建：当需要创建多个相似但配置不同的Ops时
动态Op生成：根据运行时条件或配置动态生成Ops
代码复用：避免重复的Op定义代码

创建Op工厂

from dagster import op, OpDefinitiondef create_math_op(name: str, operation):"""创建数学运算Op的工厂函数Args:name (str): 新Op的名称operation (callable): 数学运算函数Returns:OpDefinition: 生成的Op定义"""@op(name=name)def math_op(a: float, b: float) -> float:return operation(a, b)return math_op# 使用工厂创建具体的Ops
add_op = create_math_op("add", lambda a, b: a + b)
multiply_op = create_math_op("multiply", lambda a, b: a * b)# 或者更复杂的工厂函数
def advanced_op_factory(config_schema=None, tags=None):"""更高级的Op工厂，支持配置和标签Args:config_schema: Op的配置模式tags: 要附加到Op的标签Returns:函数：接受compute函数并返回OpDefinition"""def decorator(compute_fn):op_def = op(name=compute_fn.__name__,config_schema=config_schema,tags=tags)(compute_fn)return op_defreturn decorator# 使用高级工厂
@advanced_op_factory(config_schema={"precision": int},tags={"team": "analytics"}
)
def divide(a: float, b: float, context) -> float:precision = context.op_config["precision"]result = a / breturn round(result, precision)