想象一下，你拥有一个数据处理框架，它不仅能无缝处理海量历史数据，还能即时响应不断涌入的实时信息洪流，甚至能让你用熟悉的Python语言，轻松构建起复杂的智能AI应用，比如实时问答系统。这听起来可能像是未来科技，但有了Pathway，这一切都已成为现实。Pathway是一个创新的Python ETL（抽取、转换、加载）框架，专为流处理、实时分析、大型语言模型（LLM）管道和检索增强生成（RAG）而设计，致力于简化复杂的数据工程任务，让开发者能够构建出既强大又灵活的实时数据应用。
Pathway的核心魅力：统一与高效
Pathway的与众不同之处在于它提供了一个易于使用的Python API。这意味着你无需学习新的编程范式或复杂语言，就能将自己钟爱的Python机器学习库无缝集成到数据流中。无论你是在本地进行开发调试，运行持续集成/持续部署（CI/CD）测试，处理批处理任务，重放历史流数据，还是实时处理新的数据流，同一套Pathway代码都能胜任。这种开发与生产环境的统一，极大地提升了开发效率和代码复用性。
在性能方面，Pathway的强大得益于其可扩展的Rust引擎。尽管你用Python编写代码，但底层却由基于Differential Dataflow的Rust引擎驱动，实现了增量计算。这意味着你的数据管道可以轻松支持多线程、多进程乃至分布式计算，突破了Python固有的性能瓶颈。所有管道都在内存中高效运行，并且可以轻松通过Docker和Kubernetes进行部署，确保了高可用性和可扩展性。
安装与快速上手
想要体验Pathway的强大功能？安装过程异常简单，你只需确保Python版本在3.10或更高，然后通过pip命令即可安装：
pip install -U pathway
请注意，Pathway目前支持MacOS和Linux系统。如果你使用其他操作系统，建议在虚拟机中运行Pathway。
让我们看一个简单的例子，了解Pathway如何实时计算正数的总和：
import pathway as pw
class InputSchema(pw.Schema):
value: int
input_table = pw.io.csv.read(
"./input/",
schema=InputSchema
)
filtered_table = input_table.filter(input_table.value>=0)
result_table = filtered_table.reduce(
sum_value = pw.reducers.sum(filtered_table.value)
)
pw.io.jsonlines.write(result_table, "output.jsonl")
pw.run()
这个简洁的示例展示了Pathway如何以声明式的方式处理数据流，自动管理状态并进行增量更新。你可以将上述代码保存为main.py文件，然后像运行普通Python脚本一样执行它：python main.py。为了帮助你更快上手，Pathway提供了丰富的示例，你甚至可以直接在Google Colab中体验。
丰富的应用场景：从实时分析到智能AI
Pathway的强大功能使其适用于广泛的数据处理需求：
事件处理与实时分析管道
凭借其统一的批处理与流处理引擎以及全面的Python兼容性，Pathway让数据处理变得前所未有的简单。它适用于构建各种复杂的数据处理管道，包括：
- 实时ETL流程：将数据从源系统抽取、转换并加载到目标系统，全部在实时环境中完成。
- 带有警报功能的事件驱动型管道：例如，实时监控日志数据，一旦发现异常模式立即触发警报。
- 复杂实时分析：进行实时的数据聚合、统计分析，甚至运行机器学习模型进行预测。
Pathway还提供了从批处理到流处理的无缝切换指南，进一步彰显其灵活性，确保开发者可以根据业务需求轻松调整数据处理模式。
AI管道
Pathway为构建实时LLM和RAG管道提供了专门的工具集。它内置了大多数常用LLM服务和实用工具的封装器，极大地简化了LLM和RAG管道的开发与部署。例如，你可以利用Pathway快速实现：
- 非结构化数据实时转换为SQL：将自由文本或文档内容即时结构化，以便进行数据库查询。
- 构建私有RAG系统：结合Ollama和Mistral AI等模型，在私有数据上构建安全且高效的问答系统。
- 自适应RAG：根据用户查询和实时上下文动态调整检索策略，提供更精准的答案。
- 多模态RAG：利用GPT-4o等模型处理文本、图像等多种类型的数据，实现更丰富的交互体验。
Pathway的LLM扩展包提供了LLM封装器、解析器、嵌入器、分割器等所有必要工具，以及一个内存中的实时向量索引。它还与LlamaIndex和LangChain等主流框架无缝集成，助你快速部署基于实时文档的RAG应用。
核心功能深度剖析
Pathway不仅仅是功能的堆砌，它在每一个细节都力求卓越：
广泛的连接器：Pathway提供了与Kafka、GDrive、PostgreSQL、SharePoint等外部数据源连接的丰富连接器。通过强大的Airbyte连接器，它甚至可以连接超过300种不同的数据源。如果现有连接器不满足需求，你还可以使用Pathway的Python连接器API构建自己的定制连接器。
无状态与有状态转换：Pathway支持包括连接（joins）、窗口（windowing）和排序（sorting）在内的有状态转换，许多核心转换直接在Rust中实现，性能卓越。此外，你可以使用任何Python函数或库来处理数据，实现高度的灵活性和定制化。
持久性：Pathway提供持久化功能，能够保存计算状态。这意味着即使在系统更新、维护或意外崩溃后，你的管道也能从上次中断的地方恢复运行，无需重新处理所有数据，确保了数据的安全和业务的连续性。
一致性：Pathway自动管理数据的时间戳，确保所有计算结果在流式环境中保持一致性。它特别擅长处理延迟和乱序数据点，并在新数据（或延迟数据）到达系统时自动更新其结果。免费版Pathway提供“至少一次”的一致性保证，而企业版则提供了更严格、更可靠的“恰好一次”一致性保证。
可扩展的Rust引擎：再次强调，Pathway的核心是其高性能的Rust引擎。它打破了Python在处理大规模并发和计算密集型任务时的性能限制，让你的Python代码能够轻松利用多线程、多进程甚至分布式计算的优势。
LLM辅助工具：Pathway的LLM扩展包是构建现代AI管道的利器。它集成了从LLM封装、内容解析、文本嵌入到数据分割的各项功能，并拥有高性能的内存实时向量索引。更重要的是，它与LlamaIndex和LangChain等流行框架紧密结合，让你能够快速搭建并部署基于实时文档的RAG应用，极大地加速了AI解决方案的开发周期。
灵活的部署选项
Pathway不仅功能强大，在部署方面也提供了极大的灵活性，以适应不同的开发和生产环境：
本地部署
在本地使用Pathway非常简单。你只需在Python脚本中导入pathway库，构建数据管道，然后一行代码pw.run()即可启动实时计算。你也可以像运行普通Python脚本一样执行Pathway项目，例如python main.py。Pathway还内置了一个直观的监控仪表盘，让你能够实时跟踪连接器的消息数量、系统延迟，并查看详细的日志信息。对于需要利用多核CPU的应用，Pathway原生支持多线程，你只需通过命令行参数，如pathway spawn --threads 3 python main.py，就能轻松启动多线程应用。
Docker部署
Pathway与Docker是天作之合，你可以轻松地将Pathway应用容器化部署。你可以使用官方的Pathway Docker镜像，创建一个简单的Dockerfile将你的应用打包：
FROM pathwaycom/pathway:latest
WORKDIR /app
COPY requirements.txt ./
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
CMD [ "python", "./your-script.py" ]
然后通过docker build和docker run命令构建并运行你的容器。对于单文件项目，甚至可以直接使用Pathway Docker镜像执行Python脚本，无需编写Dockerfile。此外，你也可以在标准的Python Docker镜像中，通过pip安装Pathway，然后构建你自己的应用镜像。
Kubernetes与云端部署
Docker容器非常适合在Kubernetes等云平台上进行大规模部署和管理。如果你希望扩展你的Pathway应用，Pathway企业版提供了专为端到端数据处理和实时智能分析定制的解决方案。它支持使用分布式计算在云端进行扩展，并支持分布式Kubernetes部署以及外部持久化设置，确保高并发和高可用性。如果你对云端部署和企业级功能感兴趣，可以通过邮件联系Pathway团队了解更多信息。此外，你还可以利用Render等云服务，通过简单的几步操作就能轻松部署Pathway应用。
卓越的性能表现
Pathway的设计目标是超越Flink、Spark和Kafka Streaming等现有流处理和批处理技术的性能。它不仅在处理大规模数据流时表现出色，更使得许多其他流处理框架难以实现或不直接支持的算法，如时间连接、迭代图算法和机器学习例程，能够在流模式下高效运行。Pathway提供了公开的性能基准测试，邀请用户亲身体验其卓越表现，验证其在实时数据处理领域的领先地位。
获取文档与支持
Pathway拥有完善的文档体系，其所有文档都可以在官方网站上找到，包括详细的API文档，为开发者提供了全面的学习资源。
如果你在开发过程中遇到任何问题，Pathway社区提供了多样的支持渠道。你可以在GitHub上提交问题，加入Pathway的Discord社区与开发者和用户交流，或者通过电子邮件直接联系Pathway团队，获得专业的帮助和支持。
许可与贡献
Pathway采用BSL 1.1许可协议进行分发。该许可允许非商业用途的无限制使用，并且对于大多数商业用途也是免费的。根据许可条款，此仓库中的代码将在四年后自动转换为Apache 2.0开源许可证。同时，一些与Pathway互补的公共仓库（如示例、库、连接器等）则采用更宽松的MIT许可证。
如果你希望为Pathway生态系统贡献代码，例如开发新的库或连接器，建议将其作为独立的仓库，以MIT或Apache 2.0许可证发布。对于Pathway核心功能相关的任何问题或改进建议，鼓励通过GitHub Issues进行交流，并积极参与Pathway的Discord社区讨论，共同推动项目的发展。
结语
Pathway不仅仅是一个数据处理框架，它是一个通向实时智能应用世界的桥梁。它将Python的易用性与Rust的极致性能完美结合，提供了一套强大、灵活且高效的解决方案。无论你是数据工程师、AI开发者还是希望构建下一代实时应用的企业，Pathway都能助你轻松驾驭实时数据，探索无限可能。立即开始你的Pathway之旅，体验实时数据的变革力量吧！ +++