项目 · 精准畜牧 · Skadia

从牧场表格到四指标看板

体重、天气、体况和用药往往还在 Excel 里。本项目读取这些表，算出牧场天天要用的四个数：日增重、每公顷牲畜、热应激小时、瘦弱比例。

下方看板已经算好。GitHub 上有 Docker 可复现（Airflow + PySpark）。没有集群时 Spark 在电脑上跑。

• Apache Airflow
• PySpark
• Delta Lake
• Databricks
• Docker Compose
• Streamlit
• Python

已发布结果

给一线看

• ADG — 两次称重之间每天增重的公斤数
• 载畜 — 每可用公顷的牲畜单位
• ITH — 家畜处于热应激的小时数
• BCS — 体况低于 4 分（1–9 分）的动物占比

给数据工程看

Delta 的 bronze / silver / gold 分层。一个 Airflow DAG、PySpark 和质量检查。演示数据集。

Docker Desktop，约 4 GB 内存。Airflow http://localhost:8088（admin/admin）。Streamlit http://localhost:8501。

git clone https://github.com/FabricioNicolasDuarte/skadia-data-engineering.git

docker compose up -d --build && docker compose run --rm pipeline run-all