kedro 创建模块化数据科学pipeline 的python 框架 包含的特性 pipeline 可视化,基于了kedro-viz data catalog 轻量级的data connenctors 可以方便数据的读取以及保存,扩展上也比较强大 周边集成,可以方便的与apache airflow,spark,azure ml,docker ,kubeflow,pandans,mlfow 等集成 项目模版,此工具属于 kedro 的一个最佳...
示例节点定义: from kedro.pipelineimport node, Pipeline defpreprocess_data(data): # 数据处理逻辑 returnprocessed_data defcreate_pipeline(**kwargs): returnPipeline([ node( func=preprocess_data, inputs="raw_data", outputs="processed_data", name="preprocess_data_node" ) ]) 配置项目 在conf/base...
: autoencoder.fit(data, data, epochs=50, batch_size=256, shuffle=True, validation_data=(data, data)) # 创建Kedro Pipeline pipeline = Pipeline([ node(create_autoencoder, 'input_data', 'autoencoder'), node(train_autoencoder, ['autoencoder', 'input_data'], 'trained_autoencoder') ]) #...
kedro package 会将开发的data pipeline 项目构建为一个标准的python whl 格式包(build 模块),之后我们就可以直接基于项目模块运行开发的pipeline 了,以下简单说明下内部处理 项目结构 为了将kedro pipeline 项目提供为一个可以通过模块直接运行的,kedro starter 包含了一个__main__.py 的文件,这样就可以直接运行了,...
【Kedro-Viz:用Kedro构建数据科学pipeline的交互式开发工具】'Kedro-Viz - an interactive development tool for building data science pipelines with Kedro' by QuantumBlack Labs GitHub: https:// github.com/quantumblacklabs/kedro-viz #开源##数据科学##可视化# ...
创建数据管道:在Kedro项目的根目录下,打开src/my_project/pipelines/data_engineering/pipeline.py文件,创建数据管道。在管道中定义数据处理的流程,包括读取数据、数据转换和写入数据等步骤。可以使用之前定义的数据集来读取和写入云上的数据。 运行数据管道:使用Kedro命令行工具运行数据管道:kedro run ...
说明 上图中包含了kedro project 说明了对于pipeline 开发者的代码结构以及开发流程(一般我们基于标准模版开发就可以了),kedro framework是kedro 提供的内部能力包含了session,context,hooks以及cli ,kedro starter 核心是一个模版,有助于快速开发,kedro library 提供了io 操作,pipeline 抽象,runner 抽象以及基于OmegaConf的...
Ensure Long-Term Compatibility: Maintain and update third-party plugins regularly to align with the latest Kedro releases. Possible Solutions Split Plugin Functionality: Divide each plugin's functionality into two parts: Pipeline Conversion: Kedro maintainers will support and maintain the part responsible...
主要是一个简单学习试用 环境准备 安装kedro python -m venv venv source venv/bin/activate pip install kedro 1. 2. 3. minio s3 存储 为了方便测试使用了s3 进行数据存储,注意需要同时安装 version: "3" services: minio: image: minio/minio
我在WSL2 中使用 Kedro 版本 0.18.7 和 python 3.9。我想通过运行命令 kedro run --pipeline --runner ParallelRunner 并行运行管道的节点。