Data Lineage mit Python

01 Februar 2025 - Veröffentlicht unter Community & Best Practices von schwarer2006

1. Library-Wahl für die Lineage-Analyse

Es gibt spezialisierte Libraries für Data Lineage, zum Beispiel: - Great Expectations: Eine Bibliothek, die oft zur Datenvalidierung genutzt wird und die auch Lineage-Informationen erfassen kann. - OpenLineage und Marquez: Diese beiden Open-Source-Projekte wurden speziell für Data Lineage entwickelt und könnten für die Integration mit DuckDB angepasst werden. - Apache Airflow: Falls du Airflow für dein ETL-Management einsetzt, kannst du Lineage auch über seine integrierten Features verfolgen.

2. Manuelle Implementierung mit Python

Du kannst Data Lineage auch mit einer individuelleren Lösung in Python verfolgen, indem du:

Jede Transformation und jeden Load-Schritt dokumentierst: Du könntest Log-Dateien oder eine Meta-Datenbank verwenden, die für jeden Verarbeitungsschritt Metadaten wie Quelltabellen, Zieltabellen, Transformationen und Timestamps speichert.
Datenfluss-Graphen erstellen: Mit Bibliotheken wie NetworkX kannst du ein graphisches Modell des Datenflusses erstellen. Jeder Knoten im Graphen steht für eine Tabelle, und die Kanten zeigen Transformationen oder Load-Schritte an.
SQL-Parsing: Wenn du SQL-Statements verwendest, können Tools wie sqlparse oder Jinja2 dir helfen, die SQL-Statements zu analysieren und Informationen über Datenbewegungen zwischen Tabellen zu extrahieren.

3. Implementierungsschritte

Initialisierung: Setze eine zentrale Logging- oder Metadatenkomponente auf, die jeden Verarbeitungsschritt dokumentiert.
Verfolgung der Transformationen: Füge in jedem ETL-Schritt eine Funktion hinzu, die Metadaten wie Quelldateien, Zieltabellen und Transformationen speichert.
Generierung einer Lineage-Dokumentation: Mit den gesammelten Metadaten kannst du am Ende für jede Dimension oder Faktentabelle die Herkunft und Verarbeitungsschritte rekonstruieren.
Visualisierung: Optional kannst du mit Graphviz oder Plotly eine visuelle Übersicht des Datenflusses erstellen.

4. Automatische Lineage-Erfassung in Parquet und DuckDB

Wenn deine Lineage den Parquet-Dateien und DuckDB zugeordnet werden soll, könntest du: - In den Parquet-Metadaten relevante Lineage-Informationen speichern. Parquet unterstützt Metadaten, die du mit Pandas oder PyArrow ergänzen könntest. - DuckDB verwenden, um die Lineage zu speichern: Du könntest in DuckDB eine eigene Lineage-Tabelle anlegen, in der Transformationen und Abhängigkeiten gespeichert werden.

5. Beispiel für eine einfache Lineage-Implementierung

import logging
import datetime

# Logger initialisieren
logging.basicConfig(filename='lineage_log.log', level=logging.INFO)

def log_lineage(source, target, transformation):
    timestamp = datetime.datetime.now()
    logging.info(f"{timestamp} | Source: {source} | Target: {target} | Transformation: {transformation}")

# Beispiel für ETL-Prozess
def load_data(source_file, target_table):
    # Lade und verarbeite Daten
    transformation = "Load and transform data from source file to target table"
    log_lineage(source=source_file, target=target_table, transformation=transformation)
    # ... Lade- und Transformationslogik ...

# Aufruf des ETL-Schritts
load_data('stations.parquet', 'fact_price_changes')

Mit diesem Grundgerüst kannst du deine Lineage Schritt für Schritt aufbauen und später erweitern, um detailliertere Informationen zu erfassen.

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