День 9: Создание сквозного конвейера данных | SQL, PySpark и Airflow

Добро пожаловать на 9-й день 10-дневного углубленного курса по проектированию данных! 🚀 В этом модуле мы объединим все технологии, изученные в ходе курса, для создания полного, сквозного мини-конвейера обработки данных! Узнайте, как Apache Airflow организует извлечение необработанных данных через SQL в облачное хранилище (бронзовый уровень), запускает обработку PySpark (золотой уровень) и обеспечивает отказоустойчивость в производственной среде за счет идемпотентности и обратного заполнения. 🔗 Готовы создавать конвейеры обработки данных производственного уровня? Присоединяйтесь к нашему онлайн-буткемпу: https://www.codingmacaw.com 📌 Основные темы: Технологическое взаимодействие: как SQL (извлечение), Pandas/PySpark (преобразование) и Apache Airflow (организация) беспрепятственно интегрируются. Пошаговое описание сквозного конвейера: 1. Airflow запускает ежедневное выполнение и передает динамические даты. 2. Python подключается к PostgreSQL, извлекает ежедневные данные о продажах и выгружает необработанные CSV-файлы в S3 (бронзовый уровень). 3. PySpark считывает CSV-файл, очищает нулевые значения, группирует выручку по регионам и записывает итоговые файлы Parquet (золотой уровень). Золотое правило: Идемпотентность: Гарантия того, что запуск конвейера один раз или 100 раз для одной и той же даты выполнения даст абсолютно одинаковый результат без создания дублирующихся записей (используя INSERT OVERWRITE / MERGE INTO). Заполнение исторических данных: Использование динамических дат выполнения (например, ds) для параллельного запуска новых конвейеров по историческим данным за несколько лет без переписывания кода. Ведение журналов и мониторинг: Чтение трассировок стека в журналах Airflow для выявления и устранения ошибок трассировки Python и сбоев конвейеров. Оставайтесь на связи с нами: 🌐 Веб-сайт: https://www.codingmacaw.com 💼 LinkedIn:   / coding-macaw-bootcamp   📸 Instagram:   / codingmacaw   🐦 Twitter/X: https://x.com/CodingMacaw #DataEngineering #DataPipeline #ApacheAirflow #PySpark #SQL #Idempotency #CodingMacaw #LearnDataEngineering #CloudEngineering #ETL