Pathway: Python ETL фреймворк для потоковой обработки данных

Pathway — это продвинутый ETL-фреймворк на Python, предназначенный для потоковой обработки данных, аналитики в реальном времени, создания LLM-пайплайнов и RAG. Он предоставляет разработчикам мощные инструменты для создания сложных систем обработки данных, сохраняя при этом простоту использования.

Основные особенности

Pathway предлагает ряд ключевых возможностей, которые делают его подходящим для различных сценариев обработки данных:

• Интуитивно понятный Python API. Это позволяет легко интегрировать существующие библиотеки для машинного обучения и строить мощные аналитические системы.

• Поддержка потоковых и пакетных данных. Это дает возможность использовать одно и то же решение как для обработки потоковых данных, так и для выполнения пакетных задач.

• Масштабируемый движок на Rust. Движок Pathway, основанный на Differential Dataflow, поддерживает многопоточность и распределенные вычисления, что увеличивает производительность и эффективность.

• Унифицированная обработка данных. Возможность переключения между пакетной и потоковой обработкой, что значительно упрощает жизнь разработчиков.

• Адаптивные пайплайны для LLM и RAG. Pathway предлагает встроенные инструменты для работы с LLM, включая обертки для популярных API и утилиты для интеграции с вашим пайплайном.

Задачи проекта

Целью Pathway является создание простого, но мощного инструмента для разрабочиков, который позволит внедрять ETL-процессы с потоковой аналитикой в реальном времени. Его основные задачи:

1. Обработка событий и аналитика в реальном времени. Pathway позволяет легко создавать ETL-пайплайны, которые могут обрабатывать данные в реальном времени.

2. Разработка LLM и RAG пайплайнов. Встроенные инструменты делают использование LLM легким и простым, что открывает возможности для создания динамических приложений.

3. Создание настраиваемых коннекторов. Pathway поддерживает создание ваших собственных коннекторов для интеграции с различными источниками данных.

4. Обеспечение устойчивости и консистентности. Pathway управляет состоянием вычислений, позволяя вам перезапускать пайплайны после сбоев.

Примеры применения

Pathway находит множество применений в различных областях:

1. Финансовая аналитика. Используя Pathway, компании могут обрабатывать и анализировать транзакционные данные в реальном времени, что позволяет им быстрее принимать решения на основе актуальной информации.

2. Обработка потоков событий. Платформы, такие как социальные сети или новостные агрегаторы, могут использовать Pathway для обработки пользовательского контента в режиме реального времени, предлагая пользователям актуальные новости или обновления.

3. Создание LLM-ориентированных приложений. С помощью предустановленных оберток и утилит разработчики могут легко создавать приложения, которые используют большие языковые модели для обработки и анализа текстовых данных.

Примеры кода

Установка Pathway осуществляется с помощью pip:

pip install -U pathway

Простой пример вычисления суммы положительных значений в реальном времени:

import pathway as pw

class InputSchema(pw.Schema):
    value: int

input_table = pw.io.csv.read("./input/", schema=InputSchema)
filtered_table = input_table.filter(input_table.value >= 0)
result_table = filtered_table.reduce(sum_value=pw.reducers.sum(filtered_table.value))
pw.io.jsonlines.write(result_table, "output.jsonl")
pw.run()

Таким образом, разработчики могут быстро разрабатывать и тестировать свои пайплайны, минимизируя время на внедрение.

Заключение

Pathway — это мощный ETL-фреймворк, способный упростить обработку данных благодаря своей универсальности и высокой производительности. С поддержкой кастомизации и интеграции с современными библиотеками, Pathway открывает новые горизонты для аналитиков и разработчиков.

Для более подробного изучения проекта, обратитесь к документации и сообществу на Discord.