メタデータ駆動型イングestionフレームワーク「metabricks」

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メタデータ駆動型イングestionフレームワーク「metabricks」

メタデータ駆動型イングestionフレームワーク「metabricks」

メタデータ（マニフェスト）を中心にデータ取り込みパイプラインを定義・実行するPythonパッケージ「metabricks」のリポジトリ。Databricks/Spark上での実行を想定しつつ、JDBC、API、ファイルストア、クラウドストレージ、ストリーミングなど多様なコネクタに拡張できるコネクタ非依存設計を採用。Pydanticによるマニフェストモデルでパイプライン全体を宣言的に記述し、実行エンジンがマニフェストに従って抽出・変換・ロード処理を行うことを目指すプロジェクトです（約300字）。

https://github.com/nitindatta/metabricks

概要

（リポジトリの概要を300字程度で説明）

metabricks は「メタデータファースト（metadata-first）」の考え方に基づくデータ取り込み（ingestion）フレームワークです。パイプラインの振る舞いをコードではなくマニフェスト（Pydanticで定義されたモデル）で記述することで、宣言的かつ再利用可能な定義を可能にします。主に Databricks / Spark 上での実行を想定して設計されていますが、内部設計はコネクタに依存しないため、JDBC、REST API、ファイルシステム、クラウドオブジェクトストレージ、ストリーミングソースなどへ容易に拡張できます。プロジェクトは比較的小規模で、例示的な実装とサンプルが含まれています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 9
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • マニフェスト駆動：Pydanticモデルによる宣言的なパイプライン定義
  • コネクタ非依存設計：Databricks/Sparkを想定しつつ拡張可能
  • 抽出・変換・ロードをマニフェストで一元管理し再利用性を向上
  • サンプルと設定（examples/）を備え、導入検討がしやすい

技術的なポイント

（技術的な特徴や注目点を700字程度で説明）

metabricks の中核的なアイデアは「マニフェストがソースコードに替わる」ことです。Pydanticベースのモデル（READMEは src/metabricks/models/config_model.py を参照）でデータソース／ターゲット、スキーマ、変換ルール、依存関係などを表現し、実行エンジンがその定義を読み取って処理を実行します。これによりパイプラインの可読性、バージョン管理、検証（型・必須項目のチェック）が容易になります。

設計は Databricks/Spark のバッチ処理を第一想定としていますが、コネクタ抽象化を行うことで JDBC、REST API、ファイルシステム、クラウドストレージ、さらにはストリーミングソースへの対応が可能です。つまり、コアは「manifest → プラン生成 → 実行」というパイプラインで、コネクタは実行フェーズのプラグインとして差し替えられます。

パッケージ構成は src 配下に metabricks パッケージを持ち、モデル定義、実行ロジック、ユーティリティが分離されている想定です。pyproject.toml が存在するためモダンなビルド／依存管理（Poetry 等）を採用できる形になっています。pytest.log が含まれていることから何らかのテスト実行ログが残されており、テスト駆動やCIへの組み込みを意識したリポジトリ構成です。

現状はコミット数が少なくベース実装に留まりますが、設計思想は大規模データ基盤の運用に向いており、マニフェストのスキーマを拡張することでガバナンスや自動化（スキーマ検査、依存解決、スケジュール連携等）を強化できます。改善点としてはコネクタ実装の充実、エラーハンドリングとリトライ戦略、実行メタデータの追跡（ラインエージ、メトリクス収集）の追加が挙げられます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .github: dir
    • CIやテンプレート関連（設定ファイル等）が置かれる想定
  • README.md: file
    • プロジェクト説明、設計思想、使い方サンプルの抜粋が含まれる
  • examples: dir
    • マニフェストや実行例、サンプルスクリプトが格納されているディレクトリ
  • pyproject.toml: file
    • パッケージ／依存管理の設定（ビルドツール設定）
  • pytest.log: file
    • テスト実行ログ。テスト結果やエラー履歴が確認可能
  • src/metabricks: dir
    • パッケージ本体。READMEの記述から models/config_model.py などモデル定義が存在 …他 4 ファイル

各要素の役割（概略）

  • models/config_model.py（README参照）: マニフェストのスキーマを定義する Pydantic モデル。データソース、ターゲット、フィールドマッピング、変換指示などを構造化して記述する箇所。
  • examples: マニフェスト YAML/JSON 例やローカルでの実行サンプルが含まれ、導入時の参照資料になる。
  • pyproject.toml: 依存関係やパッケージメタデータが管理され、ライブラリ化・配布を想定した構成。

まとめ

（総評を50字程度で）

メタデータ駆動の考え方を軸にした小規模ながら拡張性の高いイングestionフレームワーク候補。コネクタ実装と運用向け機能が今後の鍵。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Metadata-driven ingestion framework

This repository contains a metadata-driven ingestion framework (the metabricks package) designed to run data extraction and loading pipelines driven entirely by manifests. The design targets Databricks/Spark execution but is connector-agnostic so it can be extended to JDBC, APIs, file systems, cloud stores, or streaming sources.

Key ideas

  • Metadata-first: pipelines are defined by manifest objects (Pydantic models in `src/metabricks/models/config_model.p…