Carlton Framework
Introdução
Bem-vindo à documentação da Carlton, uma poderosa biblioteca de ingestão de dados na cloud. Carlton foi projetada para simplificar o processo de captura e transformação de dados armazenados em um data lake, seguindo os padrões de ingestão da arquitetura de medalhão da Databricks.
Esse framework foi elaborado para o projeto Data Master Douglas Leal, onde Carlton é utilizado como biblioteca padrão de utilizacão.
1. Objetivo do Case
Este projeto visa desenvolver uma solução de engenharia de dados com o principal objetivo de preparar um ambiente para estudo e exploração de dados baseado em nuvem em poucos minutos. O projeto simula a criação de um ambiente conceitual de dados para um domínio de dados, configurando o ambiente para realizar ações como pipelines de ingestão e exploração de dados. Carlton é responsável por padronizar e garantir a qualidade técnica desse case.
Funcionalidades Principais
A arquitetura de medalhão organiza os dados em três camadas: Bronze, Silver, e Gold. Cada uma dessas camadas desempenha um papel crucial na preparação dos dados para consumo final. Atualmente, Carlton fornece cobertura as principais funcionalidade:
- Conformidade com Padrões: Todos os dados ingeridos e transformados seguem os padrões de ingestão e qualidade da arquitetura de medalhão da Databricks.
Casos de Uso
Carlton é ideal para:
- Equipes de dados que precisam automatizar o processo de ingestão em ambientes de nuvem.
- Organizações que utilizam a arquitetura de medalhão da Databricks para gerenciar seus dados.
Começando
1. Pré-requisitos
Atualmente, Carlton foi desenvolvido para ser utilizado em um ambiente cloud, que executa em python. Sua fonte principal de consumo dos dados, quando ingestão, é o adls e/ou eventhub.
1. Início rápido
Baixe carlton do pypi
pip install carlton==2.4.5
Execute um script de ingestão com seguinte comando:
poetry run carlton 'ingest' "-function" "ingest" "-storage_name_src" "stadrisk" "-container_src" "ctrdriskraw" "-file_resource" "adls" "-type_run" "batch" "-storage_name_tgt" "stadrisk" "-container_tgt" "dtmaster-catalog" "-schema_name" "bronze" "-table_name" "account" "-file_extension" "csv" "-path_src" "account" "-file_header" "true" "-file_delimiter" ","
Referências
Metadata
Release files for carlton 2.4.7
For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.
Source distribution (sdist)
| File | Size | Uploaded | Provenance | Actions |
|---|---|---|---|---|
| carlton-2.4.7.tar.gz | 15.2 kB | Without provenance | Details for carlton-2.4.7.tar.gz |
Built distribution (wheel)
| File | Interpreter | ABI | Platform | Actions Reset |
|---|---|---|---|---|
| carlton-2.4.7-py3-none-any.whl | Python 3 | none | any | Details for carlton-2.4.7-py3-none-any.whl |
Total release size: 35.0 kB
Release files / carlton-2.4.7.tar.gz
| Download URL | carlton-2.4.7.tar.gz |
|---|---|
| Size | 15.2 kB |
| Tags | Source |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
570114541913e3032cacbf3c4728dbb961263770a233bfbb9b880dff29877316
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
232a95a64f3774d319475cd7cd1bc29a480078e0b5f08f0730eaf7ab3ffbc618
|
| Upload date | |
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Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
No |
| Uploaded via |
poetry/1.8.2 CPython/3.10.5 Windows/10
|
Release files / carlton-2.4.7-py3-none-any.whl
| Download URL | carlton-2.4.7-py3-none-any.whl |
|---|---|
| Size | 19.8 kB |
| Tags | Python 3 |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
6255c0f98a08438b0ad8507f173c8251aa50ae6512bcc3fb2714aa628ba0402d
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
9cf03f23bc2826db060fb0353322d1ea90804b4bb3536e288d7b327e3643ad3c
|
| Upload date | |
|
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
No |
| Uploaded via |
poetry/1.8.2 CPython/3.10.5 Windows/10
|
Security for carlton 2.4.7
Provenance
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No provenance found
None of the files in this release were uploaded with provenance metadata.
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