Netflix: UDA 公开仓库

https://github.com/Netflix-Skunkworks/uda/tree/main/uda-intro-blog

Netflix 的 UDA GitHub 仓库（Netflix-Skunkworks/uda）目前更像是一个用于配合博客的静态示例集，而不是一个真正可落地的工具库。我们可以从它的目录结构看出端倪：

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📁 当前仓库目录结构（源地址）

文件	描述
onepiece.ttl	使用 Upper 建模的领域模型（RDF Turtle 格式）
onepiece.graphqls	从 Upper 投影生成的 GraphQL schema 示例
onepiece.avro	对应的 Avro schema 示例
onepiece_character_data_container.ttl	表示数据容器结构的模型
onepiece_character_mappings.ttl	上述字段间的映射配置

这些文件确实展示了 UDA 的核心能力（建模 → 映射 → 投影），但：

• 无代码可运行（无 parser、validator、CLI 工具）
• 无依赖说明（你不知道如何使用这些 TTL 文件）
• 无自动化脚本（无法从 Upper 直接生成 Avro/GraphQL）
• 无文档结构（文件说明仅在博客中有非结构化描述）

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🧭 如果你想自建或复刻一个轻量级 UDA 系统，可以怎么做？

我建议构建三个关键模块作为最小可运行闭环：

1. 建模解析器（Upper Parser）：

   • 使用 RDFLib 解析 .ttl 文件
   • 将领域模型加载成对象图（domain model, attribute, relationship）

2. 映射编排器（Mapping Engine）：

   • 从 *.mappings.ttl 中提取映射关系
   • 支持 domain → GraphQL / domain → Avro 查询

3. 投影器（Projection Generator）：

   • 根据模型结构 + 映射关系自动生成 Avro / GraphQL schema
   • 可选：生成 SQL 表结构 / Python 数据类 / JSON Schema 等

👉 我可以为你脚手架一个 PoC 项目，比如叫 mini-uda，全用 Python 构建，兼容 JSON-LD + Turtle 输入。

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🧠 延伸建议：把 Mapping 做成结构化查询服务

你甚至可以把所有模型 + 映射载入 Neo4j 或 Blazegraph 中，构建一个知识图谱引擎，用 SPARQL 或 Cypher 查询：

“哪些 GraphQL 字段和 Actor 的名字语义对齐？”
“概念 X 映射到了哪些系统，字段名分别是什么？”
“如果我改了 domain:Actor.name，影响了哪些系统？”

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如果你愿意，我可以立刻写一个初始仓库结构和 CLI 示例，让你能直接运行 TTL → GraphQL 的语义投影流程。是否需要我起个初始项目骨架？📁💡