medallion-etl 0.1.27

Una librería modular para construir data pipelines con arquitectura medallion

Medallion ETL

Una librería modular para construir data pipelines con arquitectura medallion (Bronze-Silver-Gold).

🚀 Características

• Arquitectura Medallion: Implementación completa del patrón Bronze-Silver-Gold
• CLI Integrado: Comandos para inicializar proyectos y crear pipelines
• Modular y Extensible: Componentes reutilizables para cada capa del proceso
• Validación de Datos: Esquemas con Pydantic para garantizar calidad de datos
• Procesamiento Eficiente: Powered by Polars para manejo de grandes volúmenes
• Orquestación: Integración nativa con Prefect para workflows complejos
• Conectores: Soporte para múltiples fuentes de datos (CSV, JSON, SQL, APIs)
• Logging Avanzado: Sistema de logging estructurado con Rich

📋 Requisitos

• Python 3.11+
• polars >= 1.30
• pydantic >= 2.7
• sqlalchemy >= 2.0
• prefect >= 3.0
• requests >= 2.25.0
• rich >= 14.0.0

📦 Instalación

pip install medallion-etl

O desde el código fuente:

git clone https://github.com/JuanManiglia/medallion-etl.git
cd medallion-etl
pip install -e .

🛠️ Comandos CLI

Inicializar un nuevo proyecto

medallion-etl init

O especificar un directorio:

medallion-etl init --project-dir mi_proyecto

Esto creará la siguiente estructura:

mi_proyecto/
├── config.py              # Configuración del proyecto
├── main.py                 # Script principal
├── README.md              # Documentación del proyecto
├── data/                  # Directorio para datos
│   ├── bronze/           # Datos crudos (raw)
│   ├── silver/           # Datos validados y limpios
│   └── gold/             # Datos transformados y agregados
├── logs/                  # Logs del proyecto
├── pipelines/             # Definiciones de pipelines
└── schemas/               # Esquemas de datos (Pydantic)

Crear un nuevo pipeline

medallion-etl create-pipeline MiPipeline

Esto generará:

• pipelines/mipipeline_pipeline.py - Definición del pipeline
• schemas/mipipeline_schema.py - Esquema de datos con Pydantic

🏗️ Arquitectura Medallion

🥉 Bronze Layer (Datos Crudos)

• Propósito: Ingesta de datos en su formato original
• Extractores disponibles:
  • CSVExtractor - Archivos CSV
  • JSONExtractor - Archivos JSON
  • SQLExtractor - Bases de datos SQL
  • APIExtractor - APIs REST

🥈 Silver Layer (Datos Validados)

• Propósito: Validación, limpieza y normalización
• Componentes:
  • SchemaValidator - Validación con esquemas Pydantic
  • DataCleaner - Limpieza de datos (duplicados, nulos)
  • DataNormalizer - Normalización de formatos

🥇 Gold Layer (Datos Transformados)

• Propósito: Agregaciones y transformaciones para análisis
• Transformadores:
  • Aggregator - Agregaciones (sum, mean, count, etc.)
  • DataJoiner - Unión de datasets
  • FeatureEngineer - Creación de nuevas características

🔧 Uso Básico

1. Crear un proyecto

medallion-etl init --project-dir mi_etl_project
cd mi_etl_project

2. Crear un pipeline personalizado

medallion-etl create-pipeline Ventas

3. Configurar el esquema de datos

Edita schemas/ventas_schema.py:

from datetime import datetime
from typing import Optional
from medallion_etl.schemas import BaseSchema

class VentasSchema(BaseSchema):
    id: int
    producto: str
    cantidad: int
    precio: float
    fecha: datetime
    cliente: Optional[str] = None

4. Personalizar el pipeline

Edita pipelines/ventas_pipeline.py según tus necesidades.

5. Ejecutar el pipeline

python main.py --pipeline ventas --input data/ventas.csv

📊 Ejemplo de Pipeline Completo

from medallion_etl.core import Pipeline
from medallion_etl.bronze import CSVExtractor
from medallion_etl.silver import SchemaValidator, DataCleaner
from medallion_etl.gold import Aggregator
from schemas.ventas_schema import VentasSchema

def create_sales_pipeline():
    pipeline = Pipeline(name="SalesPipeline")
    
    # Bronze: Extraer datos
    extractor = CSVExtractor(
        name="SalesExtractor",
        output_path=config.bronze_dir / "sales"
    )
    pipeline.add_task(extractor)
    
    # Silver: Validar y limpiar
    validator = SchemaValidator(
        schema_model=VentasSchema,
        name="SalesValidator"
    )
    pipeline.add_task(validator)
    
    cleaner = DataCleaner(
        name="SalesCleaner",
        drop_na=True,
        drop_duplicates=True
    )
    pipeline.add_task(cleaner)
    
    # Gold: Agregar datos
    aggregator = Aggregator(
        group_by=["producto"],
        aggregations={
            "cantidad": "sum",
            "precio": "mean"
        },
        name="SalesAggregator"
    )
    pipeline.add_task(aggregator)
    
    return pipeline

# Ejecutar pipeline
pipeline = create_sales_pipeline()
result = pipeline.run("data/ventas.csv")

🔌 Conectores Disponibles

Extractores (Bronze)

• CSVExtractor: Archivos CSV con configuración flexible
• JSONExtractor: Archivos JSON y JSONL
• SQLExtractor: Bases de datos relacionales
• APIExtractor: APIs REST con autenticación
• FileExtractor: Extractor base para otros formatos

Validadores (Silver)

• SchemaValidator: Validación con esquemas Pydantic
• DataCleaner: Limpieza automática de datos
• DataNormalizer: Normalización de tipos y formatos

Transformadores (Gold)

• Aggregator: Agregaciones grupales
• DataJoiner: Unión de múltiples datasets
• FeatureEngineer: Creación de características derivadas

🔧 Configuración

La configuración se maneja a través de la clase MedallionConfig:

from medallion_etl.config import MedallionConfig

config = MedallionConfig(
    bronze_dir="data/bronze",
    silver_dir="data/silver", 
    gold_dir="data/gold",
    log_dir="logs",
    log_level="INFO"
)

🚀 Integración con Prefect

Convierte cualquier pipeline en un flow de Prefect:

from prefect import serve

pipeline = create_sales_pipeline()
flow = pipeline.as_prefect_flow(name="sales-etl")

# Desplegar como servicio
serve(flow)

📝 Logging

Sistema de logging estructurado con Rich:

from medallion_etl.utils import logger

logger.info("Pipeline iniciado", extra={"pipeline": "sales"})
logger.error("Error en validación", extra={"records_failed": 10})

🤝 Contribuir

1. Fork el repositorio
2. Crea una rama para tu feature (git checkout -b feature/nueva-funcionalidad)
3. Commit tus cambios (git commit -am 'Agregar nueva funcionalidad')
4. Push a la rama (git push origin feature/nueva-funcionalidad)
5. Crea un Pull Request

📄 Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT. Ver el archivo LICENSE para más detalles.

🔗 Enlaces

• Repositorio: https://github.com/JuanManiglia/medallion-etl
• Documentación: [En desarrollo]
• Issues: https://github.com/JuanManiglia/medallion-etl/issues

---

Medallion ETL - Construye pipelines de datos robustos y escalables con arquitectura medallion 🏅