Odkryj nasze najnowsze artykuły i poradniki o Data Engineering
ETL i ELT to dwa podejścia do architektury potoków danych. To porównanie wyjaśnia, kiedy stosować każdy wzorzec, jakie narzędzia go wspierają oraz jakie pytania rekrutacyjne dotyczące projektowania potoków spotykają inżynierowie danych.
Kompletny przewodnik po Great Expectations 1.22 do walidacji jakości danych w potokach Python. Budowanie Expectation Suites, Checkpointów i integracja z Apache Airflow.
Porównanie Apache Beam 2.76 i Spark 4.2 dla pipeline'ów danych. Przenośność, wydajność, pytania rekrutacyjne i wybór odpowiedniego frameworka.
Kompleksowy przewodnik po Apache Flink 2.3 z semantyką czasu zdarzenia, watermarkami i okienkami. Przygotowanie do rozmów kwalifikacyjnych dla inżynierów danych.
Porównanie Apache Spark 4.2 i Databricks w 2026 roku. Poznaj różnice w architekturze, Auto CDC, Metric Views, Unity Catalog oraz przygotuj się na pytania rekrutacyjne dla inżynierów danych.
Kompleksowe porównanie Delta Lake i Apache Iceberg - dwóch wiodących formatów tabel dla architektury data lakehouse. Poznaj kluczowe różnice, praktyczne przykłady kodu i typowe pytania z rozmów kwalifikacyjnych dla inżynierów danych.