[特殊字符] Pathway：高效的Python ETL框架，助力实时数据处理与分析

Pathway 实时数据处理框架介绍

在当今数据驱动的时代，能够有效处理实时数据流与批量数据的工具愈加重要。Pathway是一个用于流处理、实时分析、LLM（大语言模型）管道和RAG（实时生成）应用的Python ETL框架。它为用户提供了一个易于使用的Python API，能够无缝集成您喜爱的Python机器学习库。

Pathway 的核心特性

1. 易用的Python API

Pathway提供了一种简单易懂的Python接口，使得数据处理变得更加直观。您可以在开发及生产环境中高效使用该框架，无论是批量数据还是流数据，Pathway都能高效处理您所需的任务。

2. 高效的Rust引擎

Pathway的后端是基于Rust的可扩展引擎，利用差分数据流（Differential Dataflow）实现增量计算。虽然用户代码是用Python编写的，但实际执行是在Rust引擎上运行，这使得多线程、多进程以及分布式计算变得可能。完整的流水线保持在内存中，并能方便地通过Docker和Kubernetes进行部署。

3. 强大的连接器支持

Pathway提供了丰富的连接器，能够连接到外部数据源，比如Kafka、Google Drive、PostgreSQL和SharePoint。凭借其Airbyte连接器，支持连接超过300种不同的数据源。如果现有的连接器无法满足需求，用户还可以使用Pathway的Python连接器自定义构建连接器。

4. 状态转换与一致性支持

Pathway支持无状态和有状态的转换，包括联接、窗口处理和排序。它内置的Rust转换功能高效且简单，同时支持任何Python函数，用户可以自由实现自己的数据处理逻辑。此外，Pathway确保计算的一致性，处理延迟和无序的时间数据。

5. LLM 工具集成

Pathway特别为构建实时LLM和RAG管道提供了专业工具。它包含了常用LLM服务的封装和一些实用工具，简化了与LLM和RAG管道的交互。用户可以轻松构建和部署实时应用程序。

安装Pathway

要安装Pathway，用户只需通过pip执行如下命令：

bash 复制代码

pip install -U pathway

Pathway支持在MacOS 和Linux系统上运行，如果使用其他系统，建议在虚拟机中运行。

实际应用场景

事件处理和实时分析管道

Pathway使得数据处理尽可能简单，其统一的批量与流处理引擎，加上完整的Python兼容性，适合广泛的数据处理管道使用。以下是一些示例：

AI Pipelines

Pathway为构建实时LLM和RAG管道提供了一系列工具和示例。用户可以通过以下模板快速构建应用：

代码示例

下面是一个计算正值求和的实时示例：

python 复制代码

import pathway as pw

# 定义数据架构（可选）
class InputSchema(pw.Schema):
    value: int

# 使用连接器连接数据
input_table = pw.io.csv.read(
    "./input/",
    schema=InputSchema
)

# 定义数据操作
filtered_table = input_table.filter(input_table.value >= 0)
result_table = filtered_table.reduce(
    sum_value=pw.reducers.sum(filtered_table.value)
)

# 将结果加载到外部系统
pw.io.jsonlines.write(result_table, "output.jsonl")

# 运行计算
pw.run()

您也可以在Google Colab中运行Pathway。

部署Pathway

本地部署

通过导入Pathway，用户可以轻松创建处理流水线，并让Pathway自动处理更新。以下是启动流数据处理的简单命令：

python 复制代码

pw.run()

用户可以像运行普通Python脚本一样运行Pathway项目（例如main.py）：

bash 复制代码

$ python main.py

Pathway还内置了监控仪表盘，可以跟踪每个连接器发送的消息数量和系统延迟。

Docker与Kubernetes

Pathway可以通过Docker容器进行快速部署，非常适合云环境部署，支持Kubernetes。

下面是使用Pathway Docker镜像的示例Dockerfile：

dockerfile 复制代码

FROM pathwaycom/pathway:latest

WORKDIR /app

COPY requirements.txt ./
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

CMD [ "python", "./your-script.py" ]

构建并运行Docker镜像的命令如下：

bash 复制代码

docker build -t my-pathway-app .
docker run -it --rm --name my-pathway-app my-pathway-app

性能表现

Pathway被设计为超越现有用于流和批量数据处理任务的技术，包括Flink、Spark和Kafka Streaming。它支持许多流处理算法和用户自定义函数，这些通常在其他流框架中不易实现。

如果您对性能感兴趣，您可以查看一些基准测试。

[特殊字符] Pathway：高效的Python ETL框架，助力实时数据处理与分析

Pathway 实时数据处理框架介绍

Pathway 的核心特性

1. 易用的Python API

2. 高效的Rust引擎

3. 强大的连接器支持

4. 状态转换与一致性支持

5. LLM 工具集成

安装Pathway

实际应用场景

事件处理和实时分析管道

AI Pipelines

代码示例

部署Pathway

本地部署

Docker与Kubernetes

性能表现

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