data-pipeline-builder

name	data-pipeline-builder
description	Conception de pipelines de données robustes et scalables. Se déclenche avec "data pipeline", "pipeline de données", "batch processing", "stream processing", "Apache Spark", "Airflow", "dbt", "data engineering".

Data Pipeline Builder

1. Analyser les sources et les besoins

Avant d'écrire une ligne de code, poser ces questions :

Critère	Options	Impact
Volume	Ko–Mo / Go / To+	Pandas vs Spark vs DuckDB
Fréquence	Batch horaire/journalier / Near-real-time / Streaming	Airflow vs Flink/Kafka
Fraîcheur acceptable	> 1h / 15 min / < 1 min	Batch / micro-batch / streaming pur
Qualité source	Propre / semi-structurée / dirty	Niveau de validation nécessaire
Format	CSV, JSON, Parquet, Avro, CDC	Connecteur et schéma evolution

Règle : ne pas sur-architecturer. Un fichier CSV quotidien de 10 Mo → DuckDB + script Python, pas Spark.

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2. Choisir l'architecture

Données fraîcheur > 1h   → Batch (Airflow + dbt + Warehouse)
Fraîcheur 1–15 min       → Micro-batch (Spark Structured Streaming / Flink)
Fraîcheur < 1 min        → Streaming pur (Kafka + Flink / Kafka Streams)
Transformations lourdes  → ELT (charger raw, transformer dans le warehouse)
Données sensibles/EDW    → ETL (transformer avant chargement)

Architecture lambda = batch + streaming en parallèle → complexité élevée, préférer kappa (streaming seul avec replay) quand le streaming couvre tous les cas.

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3. Ingestion

CDC avec Debezium (PostgreSQL → Kafka)

# docker-compose snippet
debezium:
  image: debezium/connect:2.5
  environment:
    BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
    GROUP_ID: debezium-group
    CONFIG_STORAGE_TOPIC: debezium.configs
    OFFSET_STORAGE_TOPIC: debezium.offsets

# Enregistrer un connecteur PostgreSQL
curl -X POST http://localhost:8083/connectors -H 'Content-Type: application/json' -d '{
  "name": "pg-connector",
  "config": {
    "connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector",
    "database.hostname": "postgres",
    "database.port": "5432",
    "database.user": "replicator",
    "database.password": "secret",
    "database.dbname": "mydb",
    "table.include.list": "public.orders",
    "plugin.name": "pgoutput"
  }
}'

API polling avec pagination

def fetch_all_pages(base_url: str, headers: dict) -> list[dict]:
    results, page = [], 1
    while True:
        r = requests.get(base_url, params={"page": page, "per_page": 100}, headers=headers)
        r.raise_for_status()
        data = r.json()
        if not data:
            break
        results.extend(data)
        page += 1
    return results

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4. Transformation

dbt — modèle incrémental (pattern recommandé 2026)

-- models/orders_enriched.sql
{{ config(
    materialized='incremental',
    unique_key='order_id',
    on_schema_change='append_new_columns'
) }}

SELECT
    o.order_id,
    o.created_at,
    c.country,
    SUM(oi.amount) AS total_amount
FROM {{ ref('stg_orders') }} o
JOIN {{ ref('stg_customers') }} c ON c.customer_id = o.customer_id
JOIN {{ ref('stg_order_items') }} oi ON oi.order_id = o.order_id
{% if is_incremental() %}
WHERE o.created_at > (SELECT MAX(created_at) FROM {{ this }})
{% endif %}
GROUP BY 1, 2, 3

dbt run --select orders_enriched --vars '{"start_date": "2026-01-01"}'
dbt test --select orders_enriched  # great_expectations intégré via dbt-expectations

PySpark — lecture Parquet partitionné

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, to_date

spark = SparkSession.builder.appName("orders-etl").getOrCreate()

df = (
    spark.read.parquet("s3a://datalake/raw/orders/")
    .filter(col("_date") >= "2026-01-01")          # partition pruning
    .withColumn("order_date", to_date("created_at"))
    .dropDuplicates(["order_id"])                   # idempotence
)

(
    df.write
    .mode("overwrite")
    .partitionBy("order_date")
    .parquet("s3a://datalake/processed/orders/")
)

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5. Orchestration

Airflow DAG — pattern recommandé

from airflow.decorators import dag, task
from airflow.utils.dates import days_ago
from pendulum import datetime

@dag(
    schedule="0 6 * * *",
    start_date=datetime(2026, 1, 1),
    catchup=False,
    max_active_runs=1,
    tags=["orders", "daily"],
)
def orders_pipeline():

    @task(retries=3, retry_delay=timedelta(minutes=5))
    def extract():
        return fetch_all_pages(...)

    @task
    def transform(raw: list) -> None:
        # appel dbt ou PySpark
        pass

    @task
    def validate() -> None:
        # data quality checks
        pass

    extract_result = extract()
    transform_result = transform(extract_result)
    validate()  # déclenché après transform

orders_pipeline()

Critères de choix d'orchestrateur :

• Airflow : équipe Python, DAGs complexes, large écosystème, self-hosted ou MWAA/Composer
• Dagster : asset-based lineage, observabilité native, TDD des assets
• Prefect : déploiement léger, serverless-friendly, API intuitive
• Azure Data Factory : écosystème Azure uniquement, drag-and-drop + ARM templates

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6. Data Quality intégrée

Ne pas valider uniquement en fin de pipeline — insérer les checks à chaque étape.

# Avec Great Expectations
import great_expectations as gx

context = gx.get_context()
batch = context.sources.pandas_default.read_dataframe(df)

suite = context.add_expectation_suite("orders_suite")
batch.expect_column_values_to_not_be_null("order_id")
batch.expect_column_values_to_be_between("total_amount", min_value=0, max_value=1_000_000)
batch.expect_column_values_to_be_unique("order_id")

results = context.run_checkpoint("orders_checkpoint")
if not results["success"]:
    raise ValueError(f"Data quality failed: {results}")

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7. Storage layer

Besoin	Solution
Data lake open format	Delta Lake (Databricks/OSS) ou Apache Iceberg
Analytique cloud scale	BigQuery, Snowflake, Redshift
Analytique locale/mid-scale	DuckDB (fichiers Parquet locaux ou S3)
Lakehouse	Delta Lake sur S3/ADLS + Spark ou Trino

Partitioning : toujours partitionner par date en premier (colonne la plus filtrée). Éviter plus de 10 000 partitions — risque de small files problem.

Compactage (Delta Lake) :

from delta.tables import DeltaTable
DeltaTable.forPath(spark, "s3a://datalake/processed/orders/").optimize().executeCompaction()

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8. Monitoring et alerting

# Mesure de fraîcheur — à exposer dans Prometheus/Datadog
from datetime import datetime, timedelta

def check_freshness(table: str, max_delay: timedelta) -> bool:
    last_updated = get_max_timestamp(table)  # requête warehouse
    return datetime.utcnow() - last_updated < max_delay

Métriques clés à suivre :

• Data freshness : délai depuis la dernière mise à jour vs SLA
• Row count delta : variation anormale (+/- 20 %) → alerte
• Null rate par colonne critique
• Durée d'exécution : dépassement de P95 → alerte Slack/PagerDuty
• Coût de compute : budget alert sur BigQuery slots ou EMR

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9. Idempotence et résilience

# Upsert idempotent avec DuckDB
conn.execute("""
    INSERT OR REPLACE INTO orders SELECT * FROM staging_orders
    WHERE order_id NOT IN (SELECT order_id FROM orders WHERE updated_at >= ?)
""", [run_date])

• Backfill : toujours prévoir --start-date / --end-date pour rejouer l'historique
• Retry avec backoff : retries=3, retry_exponential_backoff=True dans Airflow
• Schema evolution : Iceberg/Delta Lake gèrent ADD COLUMN sans réécriture ; documenter la compatibilité backward/forward dans les ADRs
• Dead-letter queue : messages Kafka non traitables → topic *.dlq pour traitement manuel

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Garde-fous et anti-patterns

Anti-pattern	Problème	Alternative
SELECT * en production	Rupture si schéma change	Lister explicitement les colonnes
Insert sans déduplication	Doublons silencieux	MERGE / INSERT OR REPLACE / unique_key dbt
Transformation dans l'ingestion	Perte du raw, non-rejouable	Toujours stocker le raw avant de transformer
Timeouts sans retry	Perte silencieuse de données	Retry + dead-letter queue
Partitions trop fines	Small files → lenteur de lecture	Compaction + partitioning par jour/semaine
Secrets dans le code	Fuite de credentials	Vault, AWS Secrets Manager, Airflow Connections
Pipeline monolithique	Impossible à déboguer	Découper en tâches atomiques testables
Pas de lineage	Debugging aveugle	dbt lineage, OpenLineage/Marquez, Dagster assets