DataEng

У Ростелекома в ноябре была конференция DataTalks 2.0, а сегодня на просторах сети нашел линк на все презентации. Пока не добрался до просмотра видео, но приметил интересные темы: - Data Governance - Как сделать проекты Data Governance успешными - Качество данных - От DataOps к MLOps Ссылка на полный плейлист

Архитектура формирования отчётов в Reddit: https://redditblog.com/2021/02/26/scaling-reporting-at-reddit/

Пятничный видос подъехал, интересный: https://www.youtube.com/watch?v=WwvpsqyWsc4 Всем хороших выходных!

Тут от ребят из Astronomer подъехал гайд DAG Writing Best Practices: https://www.astronomer.io/blog/dag-writing-best-practices-in-apache-airflow У них недавно проходил вебинар, запись которого есть по ссылке, правда качество оставляет желать лучшего. Надеемся, что скоро будет загружена HD версия иначе код не разглядеть. Исходник: https://github.com/astronomer/webinar-dag-writing-best-practices

Набор докладов с конференции SmartData 2020 — плейлист Там вы узнаете и про дата инфраструктуру в Яндекс.GO и про современные дата инструменты, даже про пайплайны на Dagster есть 💪

Подкаст от Databricks — Data Brew https://databricks.com/discover/data-brew/s1-e1-data-warehousing-to-data-lakes

Про Data Mesh: https://towardsdatascience.com/data-mesh-101-everything-you-need-to-know-to-get-started-72087f5a7d91

Двумя постами выше упоминал про Apache Gobblin, а сегодня вышла новость о том, что проект переведён из статуса Incubating в статус Top-Level. А это значит, что теперь проект соответствует всем требования Apache Foundation и становится полноценным Apache Project: https://blogs.apache.org/foundation/entry/the-apache-software-foundation-announces73 Инструмент интересный, планировал поставить его и поиграться, а там глядишь и пост в блоге появится 😀

Хорошее вводное видео про старт в области data engineering: https://bit.ly/3k07XnC Если вас не смущает индийский акцент, то в остальном очень даже полезная инфа.

Весьма доступное объяснение работы Raft алгоритма: https://www.brianstorti.com/raft/ Ещё у автора есть хорошая статья про Actors: https://www.brianstorti.com/the-actor-model/

Наткнулся на статью про эволюцию дата-инфраструктуры в Paypal. Как итог, открыл для себя ещё один инструмент Apache Gobblin. В Paypal более 300 миллионов пользователей, объём данных неуклонно растёт, куча легаси, сотни петабайт данных на Hadoop и других аналитических инструментах. Я так понял, что и команд там много, каждая пользуется какими-то своими решениями для работы с данными. Чтобы выстроить централизованный процесс они решили перейти на Apache Gobblin и Apache Airflow. Первая балалайка это какой-то распределенный фреймворк, отвечающий за жизненный цикл данных, а Airflow все мы знаем и любим. Из коробки Gobblin не дружит с Airflow (но дружит со всякими Oozie и Azkaban), поэтому Paypal написали свой костыль. Gobblin кажется интересным инструментом, сочетающим в себе все новомодные фразы типа data observability, data quality и т.д (хотя впервые увидел свет в 2015 году). Странно, что ещё не появилось managed решения на его основе.

​​Пока готовлю курс и пишу практические примеры, попутно копаюсь в коде Airflow. В один из таких заходов решил заюзать TelegramOperator, который появился во второй версии в декабре. При первом же запуске понял, что код нерабочий. Автор кода его даже не тестировал 😂 Проблема была в шаблонных полях при передаче сообщений в телеграм. Как итог сделал первый пул-реквест в Airflow, починил баги и покрыл всё это дело тестами. Исправления будут в версии 2.0.2.

Подборка снипетов кода на Python, которые могут ввести в заблуждение и расходиться с привычным для вас поведением: https://github.com/satwikkansal/wtfpython Такие штуки могут пригодиться на собеседованиях. К сожалению, есть ещё люди, которые судят о ваших знаниях языка на основе таких перлов (о которых сами узнали буквально пару дней назад 🤣)

​​Как профессиональные Data Engineer работают с моделями ML? Приглашаем вас перенять экспертный опыт 11 февраля на демо-занятии «ML в Spark». Вместе с Вадимом Заигриным, Software Engineering Team Lead в Teradata, вы за 2 часа разберете особенности ML в Spark, рассмотрите процесс разработки моделей, научитесь переводить обученные модели в production. Демо-урок входит в программу онлайн-курса «Data Engineer». Для регистрации и участия в вебинаре, пройдите вступительный тест https://otus.pw/LouW/

Два бомбических поста про базы данных: 1. Why I love databases 2. How Sharding Works

Интересная большая статья от Alibaba Cloud про концепции озера данных: https://alibaba-cloud.medium.com/data-lake-concepts-characteristics-architecture-and-case-studies-28be1b265624 В том числе автор проводит сравнительный анализ на примере разных облачных провайдеров (AWS, Azure, Alibaba)

В новом выпуске подкаста TalkPython гостем стал ведущий другого подкаста про Data Engineering — Tobias Macey. Подкаст получился обзорным и интересным — The Data Engineering Landscape in 2021

В Стэнфорде сейчас проходит интересный курс Machine Learning Systems Design. К сожалению, видеолекций пока нет, непонятно будут ли они позже выложены, но есть интересные Lecture notes. Вчера обнаружил такую заметку по теме Data engineering. Она скорее для начинающих, но даёт хороший структурированный фундамент для входа в эту область. Рекомендую для ознакомления!