Luigi est un framework Python open-source pour construire des pipelines de traitement par lots complexes. Il permet de gérer les dépendances entre les tâches, d'automatiser l'exécution des processus et de visualiser le flux de travail. Il est souvent utilisé en Data Engineering et en Science des Données pour orchestrer les étapes de transformation et de chargement de données (ETL/ELT).
Voici les principaux aspects de Luigi :
Tâches (Tasks): L'unité de base de Luigi. Une tâche représente une étape du pipeline, comme la lecture d'un fichier, le traitement de données ou l'écriture d'un résultat. Chaque tâche définit ses dépendances (autres tâches qui doivent être exécutées avant elle) et sa fonction run()
qui contient le code à exécuter.
Cibles (Targets): Représentent les outputs des tâches. Une cible peut être un fichier, une entrée de base de données, ou tout autre type de données persistantes. Luigi utilise les cibles pour vérifier si une tâche a déjà été exécutée avec succès. Si la cible existe, la tâche n'est pas réexécutée, ce qui permet la réexécution partielle du pipeline en cas d'échec.
Gestion des Dépendances: Luigi gère les dépendances entre les tâches en utilisant la méthode requires()
. Cette méthode spécifie les tâches qui doivent être complétées avant que la tâche actuelle puisse s'exécuter.
Paramétrisation: Les tâches Luigi peuvent être paramétrées pour être réutilisées avec différentes configurations. Les paramètres sont définis en tant qu'attributs de la classe de la tâche et peuvent être passés en ligne de commande ou via un fichier de configuration.
Interface Web: Luigi fournit une interface web pour visualiser le pipeline, suivre l'état des tâches et identifier les erreurs.
Orchestration: Luigi s'occupe de l'ordonnancement et de l'exécution des tâches en fonction de leurs dépendances. Il offre des options pour l'exécution locale, sur un cluster Hadoop, ou via d'autres systèmes de calcul distribué.
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