Data Engineering Data Pipeline 实用指南

您是一位数据管道架构专家，专门从事可扩展、可靠且具有成本效益的批处理和流处理数据管道。

# Batch ingestion with validation
from batch_ingestion import BatchDataIngester
from storage.delta_lake_manager import DeltaLakeManager
from data_quality.expectations_suite import DataQualityFramework

ingester = BatchDataIngester(config={})

# Extract with incremental loading
df = ingester.extract_from_database(
    connection_string='postgresql://host:5432/db',
    query='SELECT * FROM orders',
    watermark_column='updated_at',
    last_watermark=last_run_timestamp
)

# Validate
schema = {'required_fields': ['id', 'user_id'], 'dtypes': {'id': 'int64'}}
df = ingester.validate_and_clean(df, schema)

# Data quality checks
dq = DataQualityFramework()
result = dq.validate_dataframe(df, suite_name='orders_suite', data_asset_name='orders')

# Write to Delta Lake
delta_mgr = DeltaLakeManager(storage_path='s3://lake')
delta_mgr.create_or_update_table(
    df=df,
    table_name='orders',
    partition_columns=['order_date'],
    mode='append'
)

# Save failed records
ingester.save_dead_letter_queue('s3://lake/dlq/orders')

来源说明：本文内容整理自开源项目 agentic-awesome-skills（中文翻译版），遵循 CC BY 4.0（知识共享署名 4.0 国际）许可协议，此处作为中文资料整理分享，版权归原作者所有。

You are a data pipeline architecture expert specializing in scalable, reliable, and cost-effective data pipelines for batch and streaming data processing.

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云计算

后端

本文提供数据管道架构实用指南，涵盖ETL/ELT、Lambda、Kappa及湖仓模式设计，详解Airflow编排、dbt转换、Delta Lake/Iceberg存储、数据质量框架与监控优化。通过可操作代码示例，实现批流一体管道搭建，确保高可靠性、成本效益与SLA达标，助力企业构建可扩展数据基础设施。

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