Data Engineering

Если вы когда-нибудь смотрели на Apache Spark и думали: «Это потрясающе, но хотелось бы добавить сюда кое-что ещё», то вам повезло. Сегодня мы погрузимся в искусство создания расширений Spark на Scala — по сути, создания собственных суперспособностей для вашего движка обработки данных. Независимо от того, оптимизируете ли вы под конкретные случаи использования, интегрируете с проприетарными системами или просто создаёте следующего единорога в области больших данных, расширения — ваше секретное оружие....

Представьте себе: вы инженер данных и в 2 часа ночи смотрите на экран, гадая, почему ваш пакетный процесс решил сделать незапланированный перерыв на кофе где-то между извлечением данных о клиентах и их загрузкой в ваше хранилище. Звучит знакомо? Добро пожаловать в вечную борьбу за управление рабочими процессами, где выбор правильного инструмента оркестрации может означать разницу между спокойными ночами и тесным общением с панелью мониторинга. Сегодня мы погрузимся в давнее противостояние между двумя тяжеловесами на базе Python: Apache Airflow и Luigi....

Представьте себе: вы пытаетесь пить из пожарного шланга, сидя на механическом быке. Именно так ощущается обработка больших данных без Hadoop. Давайте построим систему, которая превратит это родео в гладкий поток идей ☕. Я покажу вам, как укрощать Hadoop, как цифровому ковбою, с примерами кода и секретными настройками. HDFS: Хранилище ваших данных, как гаражная группа Каждой великой группе нужен гараж для репетиций. Встречайте Hadoop Distributed File System (HDFS) — самое надёжное (хотя и немного хаотичное) хранилище данных....

Представьте: вы пытаетесь пить из пожарного шланга с данными и одновременно жонглировать белками. Именно так выглядит современный инжиниринг данных без подходящих инструментов. Давайте заменим этот хаос на элегантную систему обработки данных с помощью Apache NiFi и Kafka Connect. К концу этого руководства вы будете работать с данными как профессионал (без следов гаечного ключа на клавиатуре). Создание вашей станции для работы с данными Сначала настроим наш инструментарий с помощью Docker: version: '3....

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!...