Відкрий наші найновіші статті та посібники про Data Engineering
ETL та ELT представляють два підходи до архітектури конвеєрів даних. Це порівняння пояснює, коли використовувати кожен патерн, які інструменти їх підтримують та які питання про проектування конвеєрів ставлять дата-інженерам на співбесідах.
Повний посібник з Great Expectations 1.22 для валідації якості даних у Python-пайплайнах. Створення Expectation Suites, Checkpoints та інтеграція з Apache Airflow.
Порівняння Apache Beam 2.76 та Spark 4.2 для data pipeline. Переносимість, продуктивність, питання на співбесідах та вибір правильного фреймворку.
Повний посібник з Apache Flink 2.3 із семантикою часу події, watermarks та віконною обробкою. Підготовка до співбесід з інженерії даних.
Порівняння Apache Spark 4.2 та Databricks у 2026 році. Архітектурні відмінності, Auto CDC, Metric Views, Unity Catalog та ключові питання для співбесід дата-інженерів.
Комплексне порівняння Delta Lake та Apache Iceberg — двох провідних відкритих форматів таблиць для сучасної архітектури data lakehouse. Ключові відмінності, практичні приклади коду та типові питання на співбесідах для інженерів даних.