Data Engineering

āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄ Data Engineering āļĨāđˆāļēāļŠāļļāļ”

DATA
6 āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄ

āļ„āđ‰āļ™āļžāļšāļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄāđāļĨāļ°āļ„āļđāđˆāļĄāļ·āļ­āļĨāđˆāļēāļŠāļļāļ”āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš Data Engineering

dbt data transformations testing interview 2026
DATA

dbt āđƒāļ™āļ›āļĩ 2026: āļāļēāļĢāđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļš āđāļĨāļ°āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒāļ‡āļēāļ™

āļ„āļđāđˆāļĄāļ·āļ­ dbt āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ: āļāļēāļĢāđāļ›āļĨāļ‡ SQL, āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāđāļšāļšāđāļšāđˆāļ‡āļŠāļąāđ‰āļ™, āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ incremental, āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļ„āļļāļ“āļ āļēāļžāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āđāļĨāļ°āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ‚āļ„āđ‰āļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ›āļĩ 2026

Apache Spark 4 new features and structured streaming
DATA

Apache Spark 4: āļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāđƒāļŦāļĄāđˆ Structured Streaming āđāļĨāļ°āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒāļ‡āļēāļ™

āļŠāļģāļĢāļ§āļˆāļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāļŠāļģāļ„āļąāļāđƒāļ™ Apache Spark 4 āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡ ANSI SQL Mode, VARIANT data type, Real-Time Mode streaming āđāļĨāļ° transformWithState API āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ‚āļ„āđ‰āļ”āđāļĨāļ°āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļžāļšāļšāđˆāļ­āļĒ

āđāļœāļ™āļœāļąāļ‡āļŠāļ–āļēāļ›āļąāļ•āļĒāļāļĢāļĢāļĄ streaming āļ‚āļ­āļ‡ Apache Kafka āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄ partition āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ„āļŦāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ
DATA

Apache Kafka āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ: Streaming, Partitions āđāļĨāļ°āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒ

āđ€āļˆāļēāļ°āļĨāļķāļ Apache Kafka āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļŠāļ–āļēāļ›āļąāļ•āļĒāļāļĢāļĢāļĄ streaming āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ partition consumer groups āđāļĨāļ°āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒāļ—āļĩāđˆāļžāļšāļšāđˆāļ­āļĒ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡āļ”āđ‰āļ§āļĒ Kafka 4.x āđāļĨāļ° KRaft

ETL vs ELT data pipeline architecture comparison diagram
DATA

ETL vs ELT āđƒāļ™āļ›āļĩ 2026: āļŠāļ–āļēāļ›āļąāļ•āļĒāļāļĢāļĢāļĄ Data Pipeline āļ—āļĩāđˆ Data Engineer āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĢāļđāđ‰

āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļš ETL āđāļĨāļ° ELT āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ” āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ‚āļ„āđ‰āļ” dbt āđāļĨāļ° Python āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļŠāļ–āļēāļ›āļąāļ•āļĒāļāļĢāļĢāļĄ data pipeline āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļąāļšāļ—āļĩāļĄāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āđƒāļ™āļ›āļĩ 2026

āļ āļēāļžāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļšāļ—āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ data pipeline Apache Spark āļāļąāļš Python āđāļŠāļ”āļ‡āļāļēāļĢāđ„āļŦāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļœāļĨ
DATA

Apache Spark āļāļąāļš Python: āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Data Pipeline āļ—āļĩāļĨāļ°āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™

āļšāļ—āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ PySpark āļ āļēāļ„āļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļāļąāļš DataFrame āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ ETL pipeline āđāļĨāļ°āļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāļ‚āļ­āļ‡ Spark 4.0 āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ‚āļ„āđ‰āļ”āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš data engineer āļ—āļĩāđˆāļāļģāļĨāļąāļ‡āđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāļŠāļ­āļšāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒāđ€āļŠāļīāļ‡āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„

āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒ data engineering āļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄ pipeline, SQL āđāļĨāļ° system design āđƒāļ™āļ›āļĩ 2026
DATA

25 āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒāļ‡āļēāļ™ Data Engineering āļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄāđƒāļ™āļ›āļĩ 2026

25 āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒāļ‡āļēāļ™ data engineering āļ—āļĩāđˆāļ–āļđāļāļ–āļēāļĄāļšāđˆāļ­āļĒāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”āđƒāļ™āļ›āļĩ 2026 āļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄ SQL, data pipeline, ETL/ELT, Spark, Kafka, data modeling āđāļĨāļ° system design āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāļ•āļ­āļšāđ‚āļ”āļĒāļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ”