В помощь дата-инженеру: как организовать конвейер инкрементной загрузки данных

Инкрементные конвейеры загрузки больших объемов данных в корпоративное хранилище или озеро как самый экономичный способ масштабирования архитектуры данных. Разбираемся, как дата-инженеру эффективно организовать такие ETL-конвейеры....

Унификация пакетной и потоковой обработки в Delta-архитектуре с LakeHouse

Как Lakehouse объединяет пакетную и потоковую обработку, какие проблемы возникают при реализации этой гибридной архитектуры данных и каким образом они решаются с помощью Delta-подхода и...

Безопасный обмен большими данными с открытым протоколом Delta Sharing

Что такое Delta Sharing, зачем нужен и как устроен этот открытый стандарт, а также как его использовать для централизованного управления доступом к данным в архитектуре...

Самообслуживаемый сервис Apache Spark Structured Streaming для Delta Lake

В этой статье для обучения дата-инженеров и ИТ-архитекторов рассмотрим, как Apache Spark Structured Streaming помогает реализовать самообслуживаемый сервис потоковой передачи данных в Delta Lake. А...

Как применить триггеры Apache Spark Structured Streaming для пакетных заданий

Можно ли применять Apache Spark Structured Streaming для пакетных заданий и в каких случаях это целесообразно. Разбираемся, как устроена потоковая передача событий в Spark Structured...

ТОП-7 проблем с платформами данных и способы их обойти

Сегодня разберем распространенные трудности корпоративных платформ обработки и хранения Big Data, а также как избежать этих проблем, используя современные методы и средства  проектирования дата-архитектур и...

Идемпотентность приложений Apache Spark Structured Streaming в Delta Lake

Продолжая недавний разговор про Apache Spark Structured Streaming, сегодня рассмотрим, как этот движок потоковой обработки данных помогает дата-инженеру реализовать идемпотентную запись в таблицы Delta Lake,...

Поиск по сайту