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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)

Source distribution for carlton 2.4.7
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)

Table of built distributions (wheels) for carlton 2.4.7
File Interpreter ABI Platform Actions
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
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

Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.

No provenance found

None of the files in this release were uploaded with provenance metadata.

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