Data Engineering

Нещодавні статті про Data Engineering

DATA
7 статей

Відкрий наші найновіші статті та посібники про Data Engineering

Apache Airflow оркестрація конвеєрів даних DAG посібник 2026
DATA

Apache Airflow у 2026 році: оркестрація конвеєрів даних, DAG та питання для співбесіди

Повний посібник з Apache Airflow 3.2: створення DAG за допомогою Task SDK, динамічне мапування задач, партиціоновані ассети, нативна підтримка async та питання для підготовки до співбесіди з data engineering у 2026 році.

dbt data build tool трансформація даних та тестування 2026
DATA

dbt у 2026 році: трансформація даних, тестування та питання для співбесід

Повний гайд з dbt для дата-інженерів: пошарова модель даних, матеріалізації, стратегії тестування якості та реальні питання для технічних співбесід 2026 року.

Apache Spark 4 нові можливості та Structured Streaming
DATA

Apache Spark 4 у 2026 році: нові можливості, Structured Streaming та питання для співбесіди

Технічний огляд Apache Spark 4 з ANSI SQL, типом даних VARIANT, Real-Time Mode Streaming, Spark Connect та найважливішими питаннями для співбесіди на позиції Data Engineering.

Архітектура потокової обробки Apache Kafka з партиціями та діаграмою руху даних
DATA

Apache Kafka для Data Engineers: Партиції, Consumer Groups та Потокова Обробка Даних

Повний посібник з Apache Kafka для інженерів даних: архітектура потокової обробки, стратегії партиціонування, consumer groups, CDC з Debezium, exactly-once семантика, Share Groups у Kafka 4.x та питання для технічних співбесід.

Діаграма порівняння архітектури ETL та ELT пайплайнів даних
DATA

ETL проти ELT у 2026: Архітектура пайплайнів даних

Порівняння ETL та ELT для сучасних пайплайнів даних. Архітектурні відмінності, компроміси продуктивності та застосування зі Snowflake, BigQuery і dbt.

Apache Spark з Python: Побудова Конвеєрів Даних
DATA

Apache Spark з Python: Покрокова Побудова Конвеєрів Даних

Практичний посібник з PySpark, що охоплює операції з DataFrame, побудову ETL-конвеєрів та можливості Spark 4.0. Містить готові до продакшену приклади коду для дата-інженерів, які готуються до технічних співбесід.