DataEng

Внутреннее устройство PostgreSQL: http://www.interdb.jp/pg/index.html

Пару дней назад от программы Insight Data Engineering прошел вебинар на тему Transitioning to Data & DevOps Engineering. Его цель - познакомить начинающих Data/DevOps инженеров со сферой и помочь в неё плавно окунуться. Помимо вебинара вам также может быть полезна их статья Preparing for the Transition to Data Engineering

Does my Startup Data Team Need a Data Engineer? Отличный пост, где автор рассуждает о роли Data Engineer в современных data организациях. Основная идея в том, что привычные ETL задачи легко автоматизируются благодаря сервисам типа Stitch, поэтому роль Data Engineer смещается в сторону построения data infrastructure со всеми вытекающими (reliability, data consistency, monitoring и т.д.), активной работе с командой аналитиков (data scientists, data analysts). Автор утверждает, что дата инженер это командный игрок роль которого всячески оказывать поддержку людям, формирующим выводы из данных. А ещё мне понравилась фраза: data engineers don’t provide direct business value—their value comes in making your data analysts and scientists more productive. Must read!

Apache Airflow стал полноценным членом Apache Software Foundation: https://blogs.apache.org/foundation/entry/the-apache-software-foundation-announces44

​​В сети появился блог, где, по словам автора, каждую среду будет появляться статья на тему основ распределённых систем в течение года: http://bit.ly/2ArN4fe

В блоге Lyft появилась статья о том как компания использует Apache Airflow в своей работе: https://eng.lyft.com/running-apache-airflow-at-lyft-6e53bb8fccff

Что необходимо знать разработчику о механизме хранения в базе данных? Узнайте в докладе Алекса Петрова: https://www.youtube.com/watch?v=V667vJzDvt4

Убер в прошлом году запустил в продакшен новую версию своей распределённой платёжной системы. Перед командой стояла цель — создать надёжную отказоустройчивую систему приёма платежей по всему миру для целого спектра продуктов комании: UberRide, UberEats, UberHealth, UberBusiness и тд. Что из этого получилось, смотрите в блоге комании.

Годный твиттер тред про проблемы в распределенных систем: https://twitter.com/janl/status/1072442448893358081?s=20

Нашел на LinkedIn крутой пост про построение своего Data Warehouse на основе Open Source Software: Druid, Airflow и Superset BI: http://bit.ly/2EaCETX

Вышел очередной выпуск Data Engineering Podcast. На этот раз гость программы Patrick Hunt, Tech Lead на проекте Apache Zookeeper. Разговор пойдёт о Zookeeper и его роли в построении распределённых систем: Apache Zookeeper As A Building Block For Distributed Systems

Лучшее введение в построение data pipelines, используя Apache Beam на Python — Hands on Apache Beam, building data pipelines in Python

Воу-Воу! В AWS появилась Kafka как сервис. Новость об этом. Сам сервис можно пощупать здесь.

В блоге у CTO Amazon Werner Vogels вышла хвалебная статья по поводу производительности и устойчивости Amazon Redshift: https://www.allthingsdistributed.com/2018/11/amazon-redshift-performance-optimization.html Создаётся ощущение, что это ответка на статью https://www.concurrencylabs.com/blog/starburst-presto-vs-aws-redshift/

Как Apache Kafka помогает обрабатывать 400 миллиардов сообщений в PayPal: http://bit.ly/2PNG322

Бинго-бонго и джимбо-джамбо! HighLoad++ начали выкладывать доклады с прошедшей одноименной конференции у себя на канале. Доклады выглядят многообещающими, вот самые вкусные тайтлы: - Apache Kafka как основа для велосипедостроения - Базы данных и Kubernetes - Топ ошибок со стороны разработки при работе с PostgreSQL - Анализ производительности запросов в ClickHouse Посмотреть весь плейлист

Распределённые системы требуют наличия некоторых знаний в области математики, но каких именно? Об этом вам расскажет Veronica Lopez в своём замечательно докладе The Math behind Distributed Systems

Wow! Гайд наглядно объясняющий что такое распределённые системы, какие проблемы бывают, а главное, ВНИМАНИЕ, как достичь консенсуса в распределённых системах (paxos, raft): must read

Небольшой отчёт о прошедшей конференции DataEngConf в Нью-Йорке: https://medium.com/memory-leak/recapping-the-dataengconf-eba9d09f06ae. По классике скоро будут опубликованы доклады на канале Hakka Labs.

Нашел статью про проблемы с CDC (Change Data Capture). Change Data Capture - это подход, позволяющий транслировать данные из одного источника в другой, а по пути этими данными манипулировать. То есть выполнение классических ETL задач. Apache Kafka и Kafka Connect самые популярные инструменты для этого. Но что будет, если схема базы данных изменится в обратно-несовместимое состояние? Об этих и других проблемах автор рассуждает в своей статье Kafka change data capture breaks database encapsulation