data-engineering

Skill do tworzenia wydajnych potoków ETL, przetwarzania dużych zbiorów danych i zarządzania magazynami danych. Wykorzystaj Apache Spark do transformacji i agregacji danych na skalę, Apache Airflow do orkiestracji zadań, oraz partycjonowania wyników w systemach magazynowania. Idealne dla inżynierów danych budujących infrastrukturę analityczną od zera lub optymalizujących istniejące procesy.

1. Zainstaluj wymagane biblioteki: PySpark do przetwarzania rozproszonego oraz Apache Airflow do orkiestracji potoków. Upewnij się, że masz dostęp do klastra Spark i systemu magazynowania (S3, HDFS lub innego).

2. Zainicjuj sesję Spark w swoim skrypcie, konfigurując parametry takie jak pamięć executora i nazwa aplikacji. Użyj SparkSession.builder do utworzenia połączenia z klastrem.

3. Wczytaj dane z zewnętrznego źródła (np. pliki Parquet z S3) za pomocą spark.read. Określ format i ścieżkę do danych źródłowych.

4. Zastosuj transformacje danych: filtruj wiersze, grupuj po kolumnach, obliczaj agregaty (sumę, średnią, liczbę). Spark wykonuje te operacje leniwie, optymalizując plan zapytania.

5. Zapisz przetworzone dane do magazynu danych, wybierając tryb zapisu (overwrite lub append) i partycjonując wyniki po dacie lub innym kluczu dla lepszej wydajności.

6. Dla automatyzacji powtarzalnych procesów zdefiniuj DAG w Apache Airflow: utwórz funkcje extract, transform i load, połącz je w sekwencję zadań, ustaw harmonogram (np. codziennie) i konfiguruj powiadomienia o błędach.