Respuesta: Dagster es un framework de orquestación de datos que se utiliza para construir, testear y monitorear pipelines de datos. Con Dagster, puedes definir y ejecutar pipelines que están compuestos por pasos individuales que se ejecutan en un orden específico y puede haber dependencias entre ellos.
Aquí te explicaré un ejemplo sencillo de cómo podrías organizar un pipeline de datos con Dagster entre diferentes capas.
1. Recopilación de datos (Capa de extracción): El primer paso puede ser un 'Solid' (la unidad de trabajo en Dagster) que se encargue de recopilar datos desde una fuente específica como una base de datos, una API, un archivo CSV, etc.
2. Transformación de los datos (Capa de transformación): Una vez que tengas los datos, puedes tener un segundo 'Solid' que se ocupa de transformarlos. Esto puede implicar limpieza, normalización, enriquecimiento de datos, manejo de valores nulos, etc.
3. Carga de datos (Capa de Carga / Layer de almacenamiento): Una vez transformados, los datos podrían ser cargados en un sistema de almacenamiento o base de datos para su posterior análisis. Este puede ser otro 'Solid' en tu pipeline.
4. Análisis de datos (Capa de análisis): Finalmente, por ejemplo, un último 'Solid' puede ser responsable de realizar algún tipo de análisis o cálculo en los datos almacenados.
Aquí es como podría verse en código de Dagster:
```python
from dagster import solid, pipeline
@solid
def extraer(context):
return fetch_data_from_source()
@solid
def transformar(context, data):
return transform_data(data)
@solid
def cargar(context, data):
return load_data_into_storage(data)
@solid
def analizar(context, data):
return analyze_data(data)
@pipeline
def pipeline_datos():
data = extraer()
transformed_data = transformar(data)
loaded_data = cargar(transformed_data)
analizar(loaded_data)
```
Este es solo un ejemplo básico. Los pipelines pueden volverse mucho más complejos y los 'Solids' pueden tener dependencias múltiples entre sí. Con Dagster, puede diseñar sus pipelines de forma que mejor se ajusten a tus necesidades, optimizando la ejecución y facilitando la detección de errores.
