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dagster-io

dagster-io/dagster

Uma plataforma de orquestração em Python para definir, executar e monitorar ativos de dados, como tabelas, datasets, modelos de ML e relatórios.

Alternativa open source a:Apache Airflow

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Último commit
há 11 horas

O que é?

O Dagster permite declarar os ativos de dados que você quer criar como funções Python e, em seguida, cuida de executá-los no momento certo e mantê-los atualizados. Os ativos são conectados em um grafo, para que dependências, linhagem e histórico de execução fiquem visíveis na interface web.

O projeto foi pensado para ser usado em todo o ciclo de desenvolvimento, do desenvolvimento local e dos testes unitários aos testes de integração, staging e produção. Ele oferece agendamento, execução multi-tenant, observabilidade e catalogação integradas, além de uma biblioteca cada vez maior de integrações com ferramentas de dados comuns.

É compatível com Python 3.9 a 3.14 e pode ser instalado pelo PyPI com os pacotes dagster e dagster-webserver.

Recursos principais

  • 01Defina ativos de dados como funções Python usando um modelo declarativo.
  • 02Visualize dependências e linhagem dos ativos em uma interface web.
  • 03Agende e execute ativos, mantendo-os atualizados.
  • 04Observabilidade, diagnósticos e catalogação de metadados integrados.
  • 05Mecanismo de orquestração multi-tenant para implantações em produção.
  • 06Biblioteca cada vez maior de integrações com ferramentas de dados populares.

Casos de uso

  • Criar pipelines ETL ou ELT que geram tabelas em um data warehouse.
  • Orquestrar pipelines de treinamento de machine learning e de modelos.
  • Manter relatórios e datasets que precisam permanecer atualizados.
  • Testar pipelines de dados localmente e em CI antes de implantá-los em produção.

Início rápido

  1. 1

    Instale o Dagster, o servidor web e a CLI com uv

    uv add dagster dagster-webserver dagster-dg-cli
  2. 2

    Siga o tutorial prático da documentação para criar seu primeiro pipeline

Tópicos

Perguntas frequentes

O que é dagster?
Uma plataforma de orquestração em Python para definir, executar e monitorar ativos de dados, como tabelas, datasets, modelos de ML e relatórios. O Dagster permite declarar os ativos de dados que você quer criar como funções Python e, em seguida, cuida de executá-los no momento certo e mantê-los atualizados. Os ativos são conectados em um grafo, para que dependências, linhagem e histórico de execução fiquem visíveis na interface web.
dagster é gratuito? Qual é a licença?
dagster é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
dagster ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de dagster foi em 21 de out. de 2026.
Para que posso usar dagster?
Criar pipelines ETL ou ELT que geram tabelas em um data warehouse. Orquestrar pipelines de treinamento de machine learning e de modelos. Manter relatórios e datasets que precisam permanecer atualizados. Testar pipelines de dados localmente e em CI antes de implantá-los em produção.
Como instalar dagster?
Instale o Dagster, o servidor web e a CLI com uv: uv add dagster dagster-webserver dagster-dg-cli Siga o tutorial prático da documentação para criar seu primeiro pipeline
Onde consigo dagster?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/dagster-io/dagster

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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