Статьи с этим тегом
Ключевые различия между Data Lake и Data Warehouse влияют на стоимость, скорость аналитики и управление данными в 2026 году. Привожу практические шаги выбора и оценки для стартапа и корпорации с конкретными цифрами и примерами.
Реализуете потоковую аналитику на ClickHouse с использованием Kafka Engine и materialized views за 60–90 минут. Пошаговая инструкция с командами, ожидаемым выводом и типовыми ошибками.
Пошаговый гайд по запуску Debezium CDC для PostgreSQL с примерами коннектора, consumer-программы и обработкой изменений схемы. Примерное время выполнения — 60–90 минут при наличии Docker и 4 ГБ оперативной памяти.
Пошаговое руководство по созданию и запуску первого DAG в Apache Airflow с примерами кода, проверками и распространёнными ошибками. Время выполнения — около 60–120 минут в зависимости от окружения.
Пошаговый практический гайд по внедрению Great Expectations для тестирования и мониторинга data pipelines с примерами команд, конфигураций и CI-интеграцией. Подходит для Python-пайплайнов, включая Airflow, Prefect и Dagster.
Сравнение трёх популярных брокеров сообщений — Kafka, RabbitMQ и NATS — по кейсам, производительности, гарантиям доставки и затратам. Кому подходит каждая система: краткие рекомендации для продакшн-проектов и микросервисов.
Ключевое решение для архитектуры данных в 2026 — выбрать ETL или ELT исходя из источников, скорости и бюджета. Статья даёт пошаговый практический план с конкретными числами, инструментами и примерами кода.
Практическое руководство по использованию Apache Spark в бекенд-проектах: когда выбирать Spark, как работать с RDD и DataFrame и как деплоить на Kubernetes. Внутри — реальные настройки, примеры команд и типовые конфигурации для продакшена 2025–2026 годов.
Пошаговый туториал по dbt (Data Build Tool) с примерами и готовыми командами: инициализация проекта, модели, тесты и документация. Время выполнения: базовый проход 20–45 минут, настройка CI и интеграции — 1–2 часа.
Краткий FAQ для тех, кто следит за профессией data engineer в России в 2025–2026 годах: стек, зарплаты, инструменты и альтернативы крупным облачным решениям.
Практический гид по использованию Apache Kafka на backend в 2026 году с рабочими конфигурациями, расчётами и примерами кода. Подойдёт для опытных backend-разработчиков, которые проектируют высоконагруженные стриминговые системы.
Практическое руководство по построению надёжной конвейерной обработки на Apache Kafka для нагрузки ~10 миллионов событий в сутки. Разбор шардирования, настройки consumer group, мониторинга lag и оптимизаций, которые сработали в 2025–2026 годах.
Сравнение архитектур на примере Delta Lake, Apache Iceberg и Apache Hudi в контексте 2026 года — какие сценарии выигрывают, а где хватает классического warehouse. Ключевой инсайт: lakehouse оправдан для объединения потоковой и пакетной аналитики с контролем версий и транзакций; warehouse остаётся пригоден при строгой схемой и требовании низкой задержки OLAP.
Пошаговое практическое руководство по развертыванию Apache Iceberg и переходу от классических Hive-таблиц к Iceberg за один рабочий день. Примеры настроек, CRUD, time travel, оптимизация и интеграции; время выполнения — 2–5 часов.