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Upstream Source

This page is part of Truthound Orchestration 3.x.

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Dagster 작업 and 스케줄

오케스트레이션 실행에서 Truthound, Dagster, Dagster-native을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Who This Is For

  • 오케스트레이션 실행에서 Dagster을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
  • 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
  • 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

When To Use It

오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 다루는 항목입니다:

  • 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
  • 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
  • 오케스트레이션 실행에서 data_quality_check_op을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Prerequisites

  • 오케스트레이션 실행에서 truthound-orchestration[dagster]을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
  • 오케스트레이션 실행에서 Dagster, Definitions-based을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
  • 오케스트레이션 실행에서 DataQualityResource, DataQualityResource을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Minimal Quickstart

오케스트레이션 실행에서 Create을(를) 다루는 항목입니다:

from dagster import Definitions, job
from truthound_dagster import DataQualityResource, data_quality_check_op

@job(resource_defs={"data_quality": DataQualityResource()})
def users_quality_job():
    data_quality_check_op.alias("check_users")()

defs = Definitions(jobs=[users_quality_job])

오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 다루는 항목입니다:

from dagster import job, op
from truthound_dagster import create_check_op

@op
def load_users():
    return read_users_dataframe()

validate_users = create_check_op(
    name="validate_users",
    rules=[{"column": "id", "check": "not_null"}],
)

Production Pattern

오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 다루는 항목입니다:

오케스트레이션 실행에서 Pattern을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. 오케스트레이션 실행에서 Best, Fit을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
자산-only 스케줄 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
dedicated 검증 작업 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
mixed 파이프라인 작업 오케스트레이션 실행에서 Dagster을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Recommended 스케줄 policy:

  • 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
  • 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
  • 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

실패 Modes and 문제 해결

오케스트레이션 실행에서 Symptom을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. 오케스트레이션 실행에서 Likely, Cause을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
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작업 are hard to debug 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
  • Dagster 개요
  • 오케스트레이션 실행에서 Ops을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
  • 자산 and 자산 Checks
  • 오케스트레이션 실행에서 Dagster, Partitions, Automation을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.