Feature engineering at scale is always critical and challenging in the machine learning pipeline. Modern data warehouses enable data analysts to do feature engineering by transforming, validating and aggregating data in Structured Query Language (SQL). To help data analysts do this work, Data Build Tool (DBT), an open-source tool, was proposed to build and orchestrate SQL pipelines. Hopsworks, an open-source scalable feature store, would like to add support for DBT so that data scientists can do feature engineering in Python, Spark, Flink, and SQL in a single platform. This project aims to create a concept about how to build this support and then implement it. The project checks the feasibility of the solution using a sample DBT project. According to measurements, this working solution needs around 800 MB of space in the server and it takes more time than executing DBT commands locally. However, it persistently stores the results of each execution in HopsFS, which are available to users. By adding this novel support for SQL using DBT, Hopsworks might be one of the completest platforms for feature engineering so far.

Att utveckla funktioner i stor skala är alltid kritiskt och utmanande i pipeline för maskininlärning. Moderna datalager gör det möjligt för dataanalytiker att göra feature engineering genom att omvandla, validera och aggregera data i Structured Query Language (SQL). För att hjälpa dataanalytiker att utföra detta arbete föreslogs Data Build Tool (DBT), ett verktyg med öppen källkod, för att bygga och organisera SQL-pipelines. Hopsworks, ett skalbart funktionslager med öppen källkod, vill lägga till stöd för DBT så att datavetare kan göra funktionsutveckling i Python, Spark, Flink och SQL på en enda plattform. Det här projektet syftar till att skapa ett koncept för hur man bygger detta stöd och sedan genomföra det. Projektet kontrollerar lösningens genomförbarhet med hjälp av ett exempel på DBT-projekt. Enligt mätningar behöver denna fungerande lösning cirka 800 MB utrymme på servern och det tar mer tid än att utföra DBT-kommandon lokalt. Den lagrar dock permanent resultaten av varje körning i HopsFS, vilka är tillgängliga för användarna. Genom att lägga till detta nya stöd för SQL med DBT kan Hopsworks vara en av de mest kompletta plattformarna för funktionsutveckling hittills.