在現代數據棧中，有效的數據治理至關重要。Dagster作為領先的數據編排平臺，提供了強大的資產元數據和標簽功能，幫助團隊更好地理解、組織和跟蹤數據資產。本文將深入探討Dagster中的資產元數據和標簽功能，展示如何利用這些功能提升數據治理水平。

資產元數據：賦予數據資產"生命"

資產元數據是描述數據資產本身的信息，它使數據資產不再是"黑盒"，而是具有豐富上下文的實體。在Dagster中，元數據可以以多種形式附加到資產上，從簡單的文本描述到復雜的表格結構。

添加資產所有者：明確責任歸屬

在大型組織中，明確數據資產的所有權至關重要。Dagster允許通過owners參數為資產指定所有者，可以是電子郵件地址或團隊名稱(以team:前綴標識)。

import dagster as dg# 使用裝飾器添加所有者
@dg.asset(owners=["richard.hendricks@hooli.com", "team:data-eng"])
def my_asset():...# 使用AssetSpec添加所有者
my_external_asset = dg.AssetSpec("my_external_asset", owners=["bighead@hooli.com", "team:roof", "team:corpdev"]
)

最佳實踐：建議為每個資產至少指定一個所有者，可以是個人或團隊。在Dagster+ Pro中，還可以基于資產所有者設置自動警報，當資產出現問題時及時通知相關人員。

使用標簽組織資產：構建數據目錄

標簽是組織資產的強大工具，它們以鍵值對的形式存在，可以用于搜索、過濾和分類資產。

import dagster as dg# 使用裝飾器添加標簽
@dg.asset(tags={"domain": "marketing", "pii": "true"})
def my_asset():...# 使用AssetSpec添加標簽
my_external_asset = dg.AssetSpec("my_external_asset", tags={"domain": "legal", "sensitive": ""}
)

標簽使用技巧：

• 使用一致的命名約定(如全部小寫，使用下劃線分隔)
• 為常用分類創建標準標簽集
• 避免使用空字符串作為值(在UI中會顯示為"label"而非鍵值對)

附加豐富元數據：超越簡單描述

Dagster支持附加各種類型的元數據，從簡單的鏈接到復雜的表格結構：

import dagster as dg@dg.asset(metadata={"link_to_docs": dg.MetadataValue.url("https://..."),"snippet": dg.MetadataValue.md("# Embedded markdown
..."),})
def my_asset():...

標準元數據類型：

• dagster/uri: 資產的URI(如"s3://my_bucket/my_object")
• dagster/column_schema: 表格資產的列結構
• dagster/column_lineage: 列級血緣關系
• dagster/row_count: 表格行數
• dagster/partition_row_count: 分區行數
• dagster/table_name: 表格唯一標識符
• dagster/code_references: 源代碼引用

表格與列元數據：數據結構的可視化

對于表格資產，Dagster提供了專門的元數據類型來描述其結構。

表格模式元數據

表格模式元數據(dagster/column_schema)允許定義表格的列結構，包括列名、數據類型和描述。

import dagster as dg@dg.asset(deps=["source_bar", "source_baz"],metadata={"dagster/column_schema": dg.TableSchema(columns=[dg.TableColumn("name", "string", description="The name of the person",),dg.TableColumn("age", "int", description="The age of the person",),])})
def my_asset():...

運行時模式發現：當模式在運行時才能確定時，可以在MaterializeResult中返回模式元數據。

列血緣元數據

列血緣元數據(dagster/column_lineage)跟蹤表格列之間的依賴關系，這對于數據溯源和影響分析至關重要。

import dagster as dg@dg.asset(deps=["source_bar", "source_baz"])
def my_asset():return dg.MaterializeResult(metadata={"dagster/column_lineage": dg.TableColumnLineage(deps_by_column={"new_column_foo": [dg.TableColumnDep(asset_key=dg.AssetKey("source_bar"),column_name="column_bar",),dg.TableColumnDep(asset_key=dg.AssetKey("source_baz"),column_name="column_baz",),],"new_column_qux": [dg.TableColumnDep(asset_key=dg.AssetKey("source_bar"),column_name="column_quuz",),],})})

可視化優勢：在Dagster+中，列血緣元數據可以直觀地展示在資產目錄中，支持點擊導航查看相關資產。

源代碼鏈接：開發與生產的橋梁

Dagster支持將資產與源代碼關聯，這一功能目前處于beta階段，但已顯示出巨大潛力。

本地開發中的代碼引用

在本地開發環境中，Dagster可以自動附加代碼引用：

import dagster as dg@dg.asset
def my_asset():...@dg.asset
def another_asset():...defs = dg.Definitions(assets=dg.with_source_code_references([my_asset, another_asset])
)

生產環境中的代碼引用

在生產環境中，Dagster+可以自動將資產與源代碼控制系統(如GitHub或GitLab)關聯：

from dagster_cloud.metadata.source_code import link_code_references_to_git_if_cloud
import dagster as dg@dg.asset
def my_asset():...@dg.asset
def another_asset():...defs = dg.Definitions(assets=link_code_references_to_git_if_cloud(assets_defs=dg.with_source_code_references([my_asset, another_asset]))
)

自定義映射：對于特殊需求，可以手動指定代碼引用：

import dagster as dg@dg.asset(metadata={"dagster/code_references": dg.CodeReferencesMetadataValue(code_references=[dg.LocalFileCodeReference(file_path="/path/to/source.yaml",line_number=1,label="Model YAML",)])})
def my_asset_modeled_in_yaml():...

實踐建議

1. 元數據標準化：為團隊制定元數據標準，包括必填字段、命名約定和更新流程。
2. 漸進式采用：從關鍵資產開始，逐步擴展元數據覆蓋范圍。
3. 自動化元數據收集：盡可能通過集成自動收集元數據，減少手動工作。
4. 定期審查：定期檢查元數據的準確性和完整性，確保其反映當前狀態。
5. 元數據可視化：如果使用Dagster+，充分利用其增強的元數據可視化和管理功能。

結語

Dagster的資產元數據和標簽功能為數據治理提供了強大支持。通過合理利用這些功能，團隊可以構建更加透明、可追溯和易于管理的數據架構。隨著數據資產的增長和復雜性的增加，良好的元數據實踐將成為數據團隊不可或缺的工具。

無論是小型項目還是企業級數據平臺，Dagster的元數據功能都能幫助您更好地理解、組織和跟蹤數據資產，最終實現更高效、更可靠的數據運營。