Các pipeline dữ liệu là xương sống của ngành kỹ thuật dữ liệu hiện đại, cho phép luồng thông tin được chuyển đổi hiệu quả từ nguồn thô thành những hiểu biết có giá trị. Khi độ phức tạp của các thao tác dữ liệu ngày càng tăng, nhu cầu về các kỹ thuật điều phối mạnh mẽ để phối hợp nhiệm vụ, quản lý sự phụ thuộc và xử lý lỗi một cách trơn tru cũng tăng theo.
Trong bài viết này, tôi sẽ giới thiệu bảy công nghệ dựa trên Python đã làm thay đổi cách chúng ta xây dựng và quản lý các pipeline dữ liệu.
1. Apache Airflow
Apache Airflow đã trở thành tiêu chuẩn mặc định cho việc điều phối luồng công việc (workflow) trong lĩnh vực kỹ thuật dữ liệu. Được tạo ra tại Airbnb, Airflow cho phép chúng ta định nghĩa các pipeline dưới dạng mã bằng Python, biểu diễn các luồng công việc dưới dạng đồ thị có hướng không chu trình (DAG – Directed Acyclic Graph).
Thế mạnh cốt lõi của Airflow nằm ở cách tiếp cận theo kiểu lập trình trong việc định nghĩa workflow. Thay vì dựa vào các file cấu hình hay công cụ giao diện, chúng ta có thể tận dụng toàn bộ sức mạnh của Python để tạo ra các pipeline linh hoạt và động.
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime, timedelta default_args = { 'owner': 'data_team', 'retries': 2, 'retry_delay': timedelta(minutes=5), 'start_date': datetime(2023, 1, 1)
} def process_sales_data(): # Extract data from sales database # Transform and clean data # Load processed data to data warehouse pass with DAG('sales_data_pipeline', default_args=default_args, schedule_interval='@daily') as dag: process_task = PythonOperator( task_id='process_sales_data', python_callable=process_sales_data )
Mô hình dựa trên các "Operator" (tác tử) của Airflow cung cấp sự trừu tượng rõ ràng cho các loại tác vụ khác nhau. Ngoài PythonOperator cơ bản, Airflow còn cung cấp các operator chuyên biệt để tương tác với cơ sở dữ liệu (PostgresOperator, MySqlOperator), dịch vụ đám mây (S3Operator, GCSOperator) và nhiều tác vụ phổ biến khác trong kỹ thuật dữ liệu.
Đối với các workflow phức tạp, tính năng XComs (giao tiếp giữa các task) của Airflow cho phép các tác vụ trao đổi một lượng nhỏ dữ liệu với nhau.
def extract(): data = {"sales": 1000, "date": "2023-10-01"} return data def transform(ti): # Get data from previous task extract_data = ti.xcom_pull(task_ids='extract_task') # Transform data transform_data = extract_data['sales'] * 1.1 return {"processed_sales": transform_data} extract_task = PythonOperator( task_id='extract_task', python_callable=extract, dag=dag
) transform_task = PythonOperator( task_id='transform_task', python_callable=transform, dag=dag
) extract_task >> transform_task
Tuy Airflow rất mạnh trong việc lập lịch và điều phối workflow, nhưng cần lưu ý rằng nó không được thiết kế như một framework xử lý dữ liệu. Các task thường chỉ nên được dùng để kích hoạt việc xử lý dữ liệu ở các hệ thống bên ngoài thay vì thực hiện tính toán nặng ngay trong đó.
2. Prefect
Prefect đại diện cho thế hệ tiếp theo của các công cụ điều phối workflow, khắc phục một số hạn chế của Airflow đồng thời vẫn giữ lại những điểm mạnh. Prefect giới thiệu một API hiện đại hơn và mô hình thực thi mới, tập trung vào các workflow động và khả năng quản lý trạng thái tác vụ tốt hơn.
Một trong những đổi mới chính của Prefect là cách nó xử lý sự phụ thuộc giữa các task. Trong khi Airflow yêu cầu định nghĩa rõ ràng mối quan hệ giữa các task, Prefect có thể tự động suy luận điều đó từ mã của bạn.
from prefect import task, Flow @task
def extract(): return {"raw_data": [1, 2, 3, 4, 5]} @task
def transform(data): return {"transformed_data": [x * 10 for x in data["raw_data"]]} @task
def load(data): print(f"Loading data: {data['transformed_data']}") return "Success" with Flow("ETL Pipeline") as flow: raw_data = extract() transformed_data = transform(raw_data) result = load(transformed_data) flow.run()
Prefect được thiết kế với tư duy hướng tới việc xử lý lỗi, cung cấp logic thử lại (retry) nâng cao và khả năng quản lý trạng thái. Mô hình thực thi của nó cho phép mapping động các task trên dữ liệu đầu vào, rất phù hợp với những workflow cần mở rộng linh hoạt theo dữ liệu đầu vào.
@task
def process_customer(customer_id): # Process data for a single customer return f"Processed customer {customer_id}" @task
def get_customer_ids(): # Fetch list of customers that need processing return [1001, 1002, 1003, 1004, 1005] with Flow("Dynamic Customer Processing") as flow: customer_ids = get_customer_ids() # Map the process_customer task across all customer IDs results = process_customer.map(customer_ids) flow.run()
Prefect 2.0 xây dựng dựa trên các khả năng này với API đơn giản hơn và nhiều lựa chọn triển khai, khiến nó trở thành lựa chọn tuyệt vời cho các nhóm kỹ thuật dữ liệu hiện đại.
3. Luigi
Được phát triển bởi Spotify, Luigi mang đến một cách tiếp cận khác trong việc điều phối workflow, tập trung vào sự phụ thuộc giữa các task và thực thi dựa trên "target" (đầu ra). Trong Luigi, mỗi task sẽ khai báo những tác vụ phụ thuộc và các output của mình, và framework sẽ đảm bảo các task được thực thi đúng thứ tự.
Khái niệm “target” (đại diện cho kết quả đầu ra của task) của Luigi đặc biệt hữu ích trong các workflow xử lý dữ liệu.
import luigi class FetchData(luigi.Task): date = luigi.DateParameter() def output(self): return luigi.LocalTarget(f"data/raw/{self.date.isoformat()}.csv") def run(self): # Fetch data from source with self.output().open('w') as f: f.write("sample,data,content") class ProcessData(luigi.Task): date = luigi.DateParameter() def requires(self): return FetchData(date=self.date) def output(self): return luigi.LocalTarget(f"data/processed/{self.date.isoformat()}.csv") def run(self): # Read input data with self.input().open('r') as in_file: raw_data = in_file.read() # Process data processed_data = raw_data.upper() # Write output with self.output().open('w') as out_file: out_file.write(processed_data) if __name__ == '__main__': luigi.run(['ProcessData', '--date', '2023-10-15'])
Sự đơn giản của Luigi vừa là điểm mạnh, vừa là hạn chế. Nó không yêu cầu một hệ thống lập lịch riêng như Airflow, khiến việc thiết lập đơn giản hơn cho các dự án nhỏ. Tuy nhiên, Luigi thiếu một số tính năng nâng cao về lập lịch và giám sát như các framework khác.
Một trong những tính năng mạnh nhất của Luigi là khả năng tích hợp sẵn với nhiều hệ thống lưu trữ thông qua hệ thống target của nó.
# S3 target for cloud storage
class UploadToS3(luigi.Task): date = luigi.DateParameter() def requires(self): return ProcessData(date=self.date) def output(self): return luigi.s3.S3Target(f"s3://my-bucket/data/{self.date.isoformat()}.csv") def run(self): with self.input().open('r') as in_file: data = in_file.read() with self.output().open('w') as out_file: out_file.write(data)
Luigi vẫn là lựa chọn phù hợp cho các pipeline đơn giản, đặc biệt khi các mối quan hệ đầu vào/đầu ra giữa các task là rõ ràng.
4. Dagster
Dagster giới thiệu khái niệm điều phối “có nhận thức về dữ liệu” (data-aware orchestration), mang các nguyên lý kỹ thuật phần mềm hiện đại vào lĩnh vực pipeline dữ liệu. Dagster tập trung vào hệ thống kiểu dữ liệu, khả năng kiểm thử và quản lý toàn bộ vòng đời tài sản dữ liệu.
Trung tâm của Dagster xoay quanh các tài sản được định nghĩa bằng phần mềm (SDA – Software-Defined Assets) và các tác vụ (ops), cung cấp cách để định nghĩa cả tài sản dữ liệu và quá trình tính toán tạo ra chúng.
from dagster import job, op, In, Out @op(ins={'raw_data': In()}, out=Out())
def extract(): # Extract data return {"user_ids": [101, 102, 103]} @op(ins={'extract_result': In()}, out=Out())
def transform(extract_result): # Transform the extracted data return {"transformed_users": [{"id": uid, "processed": True} for uid in extract_result["user_ids"]]} @op(ins={'transform_result': In()})
def load(transform_result): # Load the transformed data print(f"Loading {len(transform_result['transformed_users'])} users") @job
def my_data_pipeline(): load(transform(extract()))
Dagster 2.0 đã giới thiệu một cách tiếp cận tập trung vào tài sản dữ liệu (asset-centric) hơn, giúp việc định nghĩa các mối quan hệ phụ thuộc dữ liệu trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết:
from dagster import asset, materialize @asset
def user_data(): # Fetch user data return {"users": [{"id": 1, "name": "Alice"}, {"id": 2, "name": "Bob"}]} @asset
def processed_users(user_data): # Process the user data return {"processed": [user["id"] for user in user_data["users"]]} @asset
def user_metrics(processed_users): # Generate metrics from processed data return {"count": len(processed_users["processed"])} # Materialize the assets
result = materialize([user_data, processed_users, user_metrics])
Một trong những điểm mạnh chính của Dagster là khả năng tích hợp kiểm thử ngay trong quá trình định nghĩa workflow. Framework này khuyến khích lập trình viên đặt ra kỳ vọng cho dữ liệu và kiểm thử các thành phần của pipeline một cách độc lập:
from dagster import asset, AssetExecutionContext, ExpectationResult @asset
def validated_user_data(context: AssetExecutionContext): # Fetch user data users = [{"id": 1, "name": "Alice"}, {"id": 2, "name": "Bob"}, {"id": 3}] # Validate data has_name = [user for user in users if "name" in user] context.log.info(f"{len(has_name)}/{len(users)} users have names") yield ExpectationResult( success=len(has_name) == len(users), description="All users should have names", metadata={"missing_names": len(users) - len(has_name)} ) return {"valid_users": has_name}
Cách tiếp cận có cấu trúc của Dagster trong việc định nghĩa pipeline khiến nó đặc biệt phù hợp với các workflow dữ liệu phức tạp, nơi mà việc kiểm thử và đảm bảo an toàn kiểu dữ liệu (type safety) là ưu tiên hàng đầu.
5. Argo Workflows
Đối với các nhóm đang vận hành trên Kubernetes, Argo Workflows cung cấp một giải pháp workflow gốc tích hợp mượt mà với nền tảng điều phối container này. Mặc dù giao diện chính của Argo là dựa trên YAML, nó cũng cung cấp Python SDK cho phép định nghĩa workflow theo cách lập trình.
Thế mạnh của Argo nằm ở sự tích hợp chặt chẽ với Kubernetes, cho phép các workflow tận dụng khả năng mở rộng và quản lý tài nguyên của nền tảng:
from argo.workflows.client import V1alpha1Api, ApiClient
from argo.workflows.client.models import ( V1alpha1Workflow, V1alpha1Template, V1alpha1Arguments, V1alpha1Parameter, V1Container
) # Create Argo Workflow API client
api_client = ApiClient()
api_instance = V1alpha1Api(api_client) # Define workflow
workflow = V1alpha1Workflow( metadata={"name": "data-processing-workflow", "namespace": "argo"}, spec={ "entrypoint": "data-pipeline", "templates": [ { "name": "data-pipeline", "steps": [ [{"name": "extract", "template": "extract-template"}], [{"name": "transform", "template": "transform-template", "arguments": {"parameters": [{"name": "input", "value": "{{steps.extract.outputs.result}}"}]}}], [{"name": "load", "template": "load-template", "arguments": {"parameters": [{"name": "input", "value": "{{steps.transform.outputs.result}}"}]}}] ] }, { "name": "extract-template", "container": { "image": "data-tools:1.0", "command": ["python", "extract.py"] } }, { "name": "transform-template", "inputs": { "parameters": [{"name": "input"}] }, "container": { "image": "data-tools:1.0", "command": ["python", "transform.py", "{{inputs.parameters.input}}"] } }, { "name": "load-template", "inputs": { "parameters": [{"name": "input"}] }, "container": { "image": "data-tools:1.0", "command": ["python", "load.py", "{{inputs.parameters.input}}"] } } ] }
) # Submit workflow
api_response = api_instance.create_namespaced_workflow( namespace="argo", body=workflow
)
Mô hình thực thi dựa trên container của Argo khiến nó trở thành lựa chọn đặc biệt phù hợp với các workflow cần sử dụng nhiều công nghệ khác nhau hoặc yêu cầu tách biệt giữa các bước. Mỗi task được chạy trong một container riêng, đảm bảo sự tách biệt môi trường và phụ thuộc rõ ràng.
Đối với các nhóm kỹ sư dữ liệu đã đầu tư vào hạ tầng Kubernetes, Argo là một phần mở rộng tự nhiên và hiệu quả để orchestrate (điều phối) các workflow của họ.
6. ZenML
ZenML tập trung đặc biệt vào các pipeline dành cho Machine Learning (ML), cung cấp các mẫu chuẩn hóa cho quy trình làm việc trong học máy. Nó giải quyết các thách thức như tái tạo thí nghiệm và triển khai mô hình, vốn đặc biệt quan trọng trong bối cảnh ML.
Một pipeline cơ bản trong ZenML trông như sau:
from zenml import pipeline, step
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score @step
def ingest_data(): # Load the Iris dataset data = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None) data.columns = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class'] return data @step
def preprocess(data): X = data.drop('class', axis=1) y = data['class'].map({'Iris-setosa': 0, 'Iris-versicolor': 1, 'Iris-virginica': 2}) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) return X_train, X_test, y_train, y_test @step
def train_model(X_train, y_train): model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) model.fit(X_train, y_train) return model @step
def evaluate(model, X_test, y_test): predictions = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, predictions) print(f"Model accuracy: {accuracy:.4f}") return accuracy @pipeline
def iris_classifier_pipeline(): data = ingest_data() X_train, X_test, y_train, y_test = preprocess(data) model = train_model(X_train, y_train) accuracy = evaluate(model, X_test, y_test) return accuracy # Run the pipeline
pipeline_result = iris_classifier_pipeline()
Cách tiếp cận của ZenML về quản lý phiên bản và theo dõi thí nghiệm đảm bảo rằng các thử nghiệm ML có thể được tái tạo và so sánh một cách đáng tin cậy:
from zenml.repository import Repository # Get all runs of a specific pipeline
repo = Repository()
pipeline_runs = repo.get_pipeline_runs(pipeline_name="iris_classifier_pipeline") # Compare metrics across runs
for run in pipeline_runs: accuracy = run.get_step_output(step_name="evaluate") print(f"Run {run.id}: Accuracy = {accuracy:.4f}")
Đối với các nhóm đang phát triển dự án ML, ZenML cung cấp một phương pháp có cấu trúc rõ ràng cho toàn bộ vòng đời của mô hình – từ giai đoạn thử nghiệm, huấn luyện, cho đến triển khai vào sản xuất.
7. Flyte
Flyte, được phát triển bởi Lyft, được thiết kế đặc biệt cho các quy trình dữ liệu và học máy (machine learning). Nó kết hợp mô hình thực thi dựa trên container giống như Argo, nhưng bổ sung giao diện mạnh mẽ có kiểu dữ liệu rõ ràng và khả năng kiểm soát phiên bản.
Các workflow trong Flyte được định nghĩa bằng cách sử dụng Python decorators để chỉ định các task và mối quan hệ phụ thuộc giữa chúng:
from flytekit import task, workflow @task
def extract_data(): # Extract data from source data = [1, 2, 3, 4, 5] return data @task
def transform_data(input_data: list) -> dict: # Transform the data result = {"sum": sum(input_data), "avg": sum(input_data) / len(input_data)} return result @task
def load_results(results: dict) -> str: # Load results to destination print(f"Storing results: {results}") return "Pipeline completed successfully" @workflow
def data_processing_workflow() -> str: data = extract_data() transformed = transform_data(input_data=data) result = load_results(results=transformed) return result
Một trong những điểm nổi bật của Flyte là hệ thống kiểu dữ liệu mạnh (strong typing), giúp phát hiện lỗi sớm và cải thiện khả năng tự ghi chép và tài liệu hóa:
from flytekit import task, workflow
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict @dataclass
class UserData: user_id: int name: str active: bool @dataclass
class ProcessedData: active_users: int inactive_users: int user_names: List[str] @task
def fetch_users() -> List[UserData]: # Fetch user data from database return [ UserData(user_id=1, name="Alice", active=True), UserData(user_id=2, name="Bob", active=False), UserData(user_id=3, name="Charlie", active=True) ] @task
def process_users(users: List[UserData]) -> ProcessedData: active = [user for user in users if user.active] inactive = [user for user in users if not user.active] return ProcessedData( active_users=len(active), inactive_users=len(inactive), user_names=[user.name for user in users] ) @workflow
def user_analytics() -> ProcessedData: users = fetch_users() stats = process_users(users=users) return stats
Flyte cũng cung cấp các tính năng nâng cao như tính toán phân tán và bộ nhớ đệm (caching), làm cho nó rất phù hợp với các workflow có cường độ tính toán cao:
from flytekit import task, workflow, Resources, dynamic @task(limits=Resources(cpu="2", mem="4Gi"))
def heavy_computation(data: List[int]) -> float: # This task will be allocated 2 CPUs and 4GB memory return sum(data) / len(data) @dynamic
def process_in_parallel(data_chunks: List[List[int]]) -> List[float]: results = [] for chunk in data_chunks: results.append(heavy_computation(data=chunk)) return results @workflow
def parallel_processing() -> List[float]: # Split data into chunks chunks = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] # Process chunks in parallel results = process_in_parallel(data_chunks=chunks) return results
Đối với các nhóm đang xử lý những workflow phức tạp, yêu cầu khả năng mở rộng và tính toán phân tán, Flyte là một giải pháp mạnh mẽ, dễ triển khai trong môi trường sản xuất và có khả năng mở rộng tốt.
Chọn công cụ phù hợp với nhu cầu của bạn
Với bảy công cụ mạnh mẽ để điều phối pipeline dữ liệu, việc chọn lựa công cụ phù hợp sẽ phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của bạn:
- Apache Airflow vẫn là một lựa chọn phổ biến và linh hoạt, đặc biệt phù hợp với những đội ngũ có kinh nghiệm Python và cần khả năng lập lịch, giám sát linh hoạt.
- Prefect có thể là lựa chọn tốt hơn nếu bạn ưa thích API hiện đại hơn và cần xử lý tốt hơn các workflow động.
- Luigi phù hợp với các trường hợp đơn giản hơn, nơi mà phụ thuộc giữa các task và các đầu ra dạng file là mối quan tâm chính.
- Dagster nổi bật dành cho các đội ngũ ưu tiên các thực hành kỹ thuật phần mềm như test tự động, kiểm tra kiểu dữ liệu (typing) và quản lý tài sản dữ liệu (asset management) trong pipeline.
- Argo Workflows là lựa chọn hợp lý cho các tổ chức đã sử dụng Kubernetes, muốn tích hợp điều phối workflow gốc (native) trong hạ tầng container của mình.
- ZenML được xây dựng dành riêng cho workflow machine learning, cung cấp sự tiêu chuẩn hóa và khả năng tái lập (reproducibility) trong các pipeline ML.
- Flyte kết hợp nhiều điểm mạnh từ các công cụ khác, cung cấp giao diện kiểu rõ ràng (typed interfaces), thực thi container hóa và hỗ trợ tính toán phân tán hiệu quả.
Theo kinh nghiệm của tôi, hầu hết các tổ chức đều nên bắt đầu với những công cụ đơn giản hơn như Airflow hoặc Prefect cho các nhu cầu điều phối dữ liệu thông thường, sau đó mở rộng sang các công cụ chuyên biệt như ZenML hoặc Flyte khi workflow ML trở nên phức tạp hơn.
Dù bạn chọn công cụ nào, việc điều phối pipeline bằng code sẽ giúp cải thiện đáng kể khả năng bảo trì, kiểm soát phiên bản và hợp tác nhóm trong đội ngũ kỹ sư dữ liệu của bạn.
Hệ sinh thái Python cho điều phối pipeline dữ liệu vẫn đang phát triển nhanh chóng, với mỗi công cụ học hỏi và cải tiến dựa trên kinh nghiệm từ các công cụ khác. Sự cạnh tranh lành mạnh này đang thúc đẩy đổi mới và đảm bảo rằng chúng ta có được những lựa chọn mạnh mẽ và linh hoạt để quản lý các workflow dữ liệu ngày càng phức tạp.