Skip to content

svnikolaev/vixtract

 
 

Repository files navigation

ViXtract

Удобный ETL инструмент с открытым исходным кодом на основе Python.

ViXtract – это сборка на основе популярных открытых инструментов обработки данных, которая помогает аналитикам BI самостоятельно выгружать, очищать и преобразовывать данные без помощи ETL разработчиков. Главные принципы ViXtract – удобство работы аналитика и неограниченные возможности развития. В основе ViXtract лежат три ключевых компонента: Jupyter - интерактивная среда для работы с Python, PETL – простая в освоении библиотека преобразования данных, Cronicle - планировщик с функциями мониторинга и оркестрации задач.

Сайт проекта - https://www.vixtract.ru

Установка

Для установки ViXtract используйте команду ниже (скрипт установки оптимизирован для Debian 11):

sudo apt update && sudo apt install git -y && git clone https://github.com/svnikolaev/vixtract.git && cd vixtract && sudo chmod +x *.sh && sudo ./install.sh

Если планируется использовать ViXtract с публичным доменом и HTTPS, рекомендуется до установки ViXtract настроить домен на DNS-сервере. В этом случае при установке ViXtract можно будет сразу настроить получение SSL сертификата через Letsencypt.

Установщик запросит следующую информацию:

  1. Домен/hostname. Можно оставить пустым для доступа к серверу по IP, но в этом случае автоматическая настройка HTTPS будет недоступна.
  2. Согласие на автоматическую настройку HTTPS
  3. Имя пользователя и пароль для первой учетной записи. С помощью этой учетной записи можно будет сразу приступить к работе с ViXtract.
  4. Пароль для учетной записи администратора Cronicle ('admin')
  5. Пароль для учетной записи 'etl' в предустановленной PostgreSQL

После установки ViXtract будет доступен в браузере по адресу http(s)://<домен или IP>

При необходимости можно запускать скрипт install.sh многократно.

Начало работы

Рекомендуем начать знакомство с ViXtract в следующем порядке:

  1. Посмотрите вводный ролик по ViXtract в разделе документация на сайте https://www.vixtract.ru
  2. Установите ViXtract или зарегистрируйтесь на публичном тестовом сервере
  3. Пройдите вводные уроки по ViXtract в формате Jupyter Notebook - папка 'tutorials'
  4. Ознакомьтесь со вводным курсом по Python, например "Python за 15 минут" https://www.youtube.com/watch?v=h8ajN8_XiBk
  5. Возьмите свою реальную задачу и попробуйте ее реализовать. При этом вам будут полезны:
    1. Примеры реализации коннекторов - папка 'examples'
    2. Чат сообщества ViXtract - https://t.me/vixtract_ru
    3. Документация PETL - https://petl.readthedocs.io/en/stable/

Настройка ViXtract

Для настройки ViXtract после установки предусмотрен скрипт 'conf.sh'. Доступны следующие ключи:

'-u' Добавление учетной записи

'-ssl' Включение/выключение HTTPS

'-h' Настройка домена/hostname

'-s' Настройка монтирования облачного хранилища по протоколу S3

'-p' Настройка пароля учетной записи 'etl' в PostgreSQL

'-a' Настройка пароля учетной записи 'admin' в Chronicle

Технические подробности состава сборки

При установке выполняются следующие действия:

  1. Установлен JupyterHub с интерфейсом JupyterLab
  2. Установлен менеджер окружений Anaconda
  3. Созданы два окружения - dev и prod, а также настроены соответствующие ядра в Jupyter
  4. В оба окружения установлен базовый набор пакетов, включая PETL и вспомогательные библиотек
  5. Установлен планировшик Cronicle и модуль исполнения papermill
  6. Установлен Nginx
  7. Установлен S3FS для монтирования облачного хранилища по протоколу S3
  8. Установлен и настроен PostgreSQL
  9. Создана база etl в PostgreSQL
  10. Сделаны дополнительные настройки, интегрирующие все компоненты сборки, в том числе настройки прав, systemd, nginx и др.

Известные проблемы

  1. В текущей версии ViXtract не поддерживает установку в окружении за корпоративным прокси с авторизацией. В таком случае необходимо до установки вручную прописать конфигурацию прокси для npm, anaconda, wget, причем для wget также может потребоваться отключение проверки сертификата 'check_certificate = off'

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • HTML 54.5%
  • Python 18.0%
  • Jupyter Notebook 17.2%
  • Shell 5.3%
  • JavaScript 5.0%