Data Engineering

Imagine conducting an orchestra where half the musicians play Beethoven while others attempt the Macarena. That’s your data pipeline without proper orchestration. Let’s examine two maestros - Apache Airflow and Prefect - to see which baton-waving solution makes your data sing in harmony. Setting the Stage: Basic Implementations Airflow’s “Hello World” Symphony from airflow import DAG from airflow.operators.bash_operator import BashOperator from datetime import datetime default_args = { 'owner': 'mozart', 'retries': 3 } with DAG('classical_music', start_date=datetime(2025, 6, 4), schedule_interval='@daily') as dag: tune = BashOperator( task_id='play_requiem', bash_command='echo "The show must go flow!...

Представьте себе управление оркестром, где половина музыкантов играет Бетховена, а другие пытаются исполнить «Macarena». Вот так и ваш конвейер данных без должного управления. Давайте рассмотрим двух «маэстро» — Apache Airflow и Prefect, чтобы понять, какое решение позволит вашим данным звучать в гармонии. Подготовка сцены: основные реализации Симфония «Hello World» от Airflow from airflow import DAG from airflow.operators.bash_operator import BashOperator from datetime import datetime default_args = { 'owner': 'mozart', 'retries': 3 } with DAG('classical_music', start_date=datetime(2025, 6, 4), schedule_interval='@daily') as dag: tune = BashOperator( task_id='play_requiem', bash_command='echo "The show must go flow!...

The Great Debate: Choosing the Right Stream Processing Champion Imagine two professional athletes vying for your attention: Flink - the sprinter optimized for raw speed, Beam - the marathon runner with unparalleled endurance. Who deserves your team? Let’s break it down. Core Philosophies: Flink vs. Beam The difference between these frameworks can be boiled down to their founding principles: Aspect Apache Flink Apache Beam Origin Story Built to conquer real-time challenges Created for universal adaptability Execution Runtime-optimized, owns its engine Portable runner, picks its engine Best At Nanosecond decision-making, tight SLAs Pipeline pioneering for new engines Flink’s secret weapon?...

Большие споры: как выбрать подходящего чемпиона по потоковой обработке Представьте, что два профессиональных спортсмена борются за ваше внимание: Flink — спринтер, оптимизированный для чистой скорости, Beam — бегун на длинные дистанции с непревзойдённой выносливостью. Кто заслуживает вашей команды? Давайте разберёмся. Основные принципы: Flink против Beam Разницу между этими фреймворками можно свести к их основополагающим принципам: Аспект Apache Flink Apache Beam История создания Создан для решения задач в реальном времени Разработан для универсальной адаптации Выполнение Оптимизировано под время выполнения, имеет собственный движок Переносимый раннер, выбирает движок Лучше всего подходит Принятие решений за наносекунды, строгие соглашения об уровне обслуживания (SLA) Разработка конвейеров для новых движков Секретное оружие Flink?...