Создайте хранилище данных для бедных с нуля с помощью DuckDB

• В видео обсуждается создание хранилища данных для бедных с использованием DuckDB, который является инструментом SQL для аналитики.  

• DuckDB обладает множеством функций, которые делают его полезным, и он лицензирован Массачусетским технологическим институтом.  

• DuckDB работает локально и хорошо интегрируется с Python.  

• В видео создается мини-озеро данных на основе DuckDB, DAXTER, S3 и Parquet.  

• Проект называется "Duck Pond" и представляет собой набор проектов типа "Hello World".  

• Для создания мини-озера данных используются различные зависимости, включая DuckDB, Pandas, SQL Escaper и Википедию.  

• В видео создается класс для представления SQL-инструкций с заполнителями.  

• Этот класс используется для создания примера приложения, которое считывает данные из Википедии и вычисляет статистические данные.  

• Создание запроса на изменение численности населения по континентам и его группировка по континентам.  

• Тестирование запроса с использованием прямого доступа к данным о населении.  

• Создание класса DuckDB для взаимодействия с SQL-движком.  

• Импорт функций из базы данных DuckDB и настройка параметров.  

• Регистрация фреймов данных в DuckDB для выполнения запросов.  

• Реализация функции преобразования SQL в строку с использованием рекурсивных функций.  

• Замена заполнителей в SQL-запросе на действительные значения.  

• Создание функции collect dataframes для сбора фреймов данных, используемых в запросах.  

• Тестирование работы функции с использованием pytest.  

• Создание класса, который реализует интерфейс менеджера ввода-вывода.  

• Передача имени сегмента S3, экземпляра ductdb и необязательного префикса для создания URL-адреса файла Parquet.  

• Обработка записи в хранилище данных с помощью функции вывода.  

• Использование контекста для доступа к активу и создания URL-адреса файла Parquet.  

• Запись данных в хранилище с помощью запроса в экземпляре ductdb.  

• Создание объекта SQL с использованием строки шаблона и URL-адреса файла Parquet.  

• Использование функции ввода для чтения данных из хранилища с помощью URL-адреса файла.  

• Подключение менеджера ввода-вывода к проекту с помощью ресурса duckdb.  

• Применение менеджера ввода-вывода к ресурсам в проекте.  

• Создан пример приложения с использованием Dagster, который подключается к менеджеру ввода-вывода.  

• Приложение анализирует данные из Википедии и сохраняет результаты в виде файлов Parquet на S3.  

• Запущен пользовательский интерфейс Dagster для запуска приложения.  

• Приложение использует DuckDB для запроса данных и сохранения результатов на S3.  

• Создано производное хранилище данных на основе данных из Википедии.  

• Данные можно просмотреть с помощью AWS Local и Pandas.  

• Реализован пример приложения, похожего на магазин электронной коммерции.  

• Приложение использует CSV-файл для чтения данных и выполняет дополнительные преобразования Pandas.  

• Результаты запросов сохраняются на S3 и проверяются с помощью DuckDB.