Data Engineering

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!...

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?...