融合DataSourceX模块，以 Taier 1.3 版释放 DAG 任务调度力量

2024-02-16 19:51:08

Taier 1.3：携手 DataSourceX 模块，释放 DAG 任务调度的无限潜力

何为 Taier？

Taier 是 DTStack 自主研发的开源 DAG 任务调度系统。通过将繁杂的调度工作模块化和可视化，Taier 赋能用户轻松编排各类任务。在最新版本 1.3 中，Taier 融合了 DataSourceX 模块，为其多模态数据能力锦上添花。

DataSourceX 模块的优势

DataSourceX 模块可谓是 Taier 1.3 的核心升级，为用户带来诸多优势：

一站式数据源管理： 轻松驾驭流式数据源和批处理数据源，满足实时计算和离线计算等多样化需求。
多模态数据处理能力： 整合多种数据源的数据，为下游任务提供丰富的数据基础，应对更复杂的处理场景。
友好易用的操作体验： 直观的界面和简单的配置流程，让用户轻松管理数据源和任务调度。
强大的扩展能力： 支持大规模的数据处理任务，满足企业级用户的高并发需求。

DataSourceX 模块的应用场景

DataSourceX 模块的应用场景可谓是广阔无垠：

实时数据处理： 将流式数据源的数据实时送达下游任务，赋能实时决策和洞察。
离线数据处理： 高效管理批处理数据源的数据，支持离线数据分析和建模。
多模态数据处理： 整合不同类型的数据，实现更全面的数据分析和处理，满足复杂场景下的数据需求。

代码示例：

from taier import TaierClient
from taier.datasource import DataSourceXClient

# 创建 Taier 客户端
taier_client = TaierClient()

# 创建 DataSourceX 客户端
datasourcex_client = DataSourceXClient(taier_client)

# 创建流式数据源
stream_datasource = datasourcex_client.create_stream_datasource(
    name="my_stream_datasource",
    type="kafka",
    config={
        "brokers": ["localhost:9092"],
        "topic": "my_topic"
    }
)

# 创建批处理数据源
batch_datasource = datasourcex_client.create_batch_datasource(
    name="my_batch_datasource",
    type="hdfs",
    config={
        "path": "/path/to/my_data"
    }
)

# 创建任务
task = taier_client.create_task(
    name="my_task",
    type="sql",
    config={
        "sql": "SELECT * FROM my_stream_datasource"
    }
)

# 为任务关联数据源
task.add_input_datasource(stream_datasource)
task.add_output_datasource(batch_datasource)

# 触发任务
task.run()

结论

Taier 1.3 版本的到来，标志着 Taier 在 DAG 任务调度领域迈出了里程碑式的进步。DataSourceX 模块的加入，赋予 Taier 强大的多模态数据能力，为用户提供更加灵活高效的数据处理方案。在云计算、大数据等领域，Taier 将继续大放异彩，为用户提供更加强大和易用的任务调度系统。

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