Перевод 2 главы "Моделирование данных для аналитики (dbt)"

https://datatalks.ru/dbt-data-modeling-for-analytics/

#dbt

data load tool (dlt) is an open source Python library that makes data loading easy 🛠️

🔹Автоматическая схема: проверка структуры данных и создание схемы для места назначения.
🔹 Нормализация данных: согласованные и проверенные данные перед загрузкой.
🔹Полная интеграция: Colab, AWS Lambda, Airflow и локальные среды.
🔹Масштабируемость: адаптируется к растущим потребностям в данных в производстве.
🔹Простота обслуживания: понятная структура конвейера данных для обновлений.
🔹Быстрое исследование: быстрое исследование и получение информации из новых источников данных.
🔹Универсальное использование: подходит для несистематических исследований и создания сложных погрузочных инфраструктур.
🔹Начните работу за считанные секунды с помощью CLI: Мощный CLI для управления, развертывания и проверки локальных pipelines.
🔹Поэтапная загрузка: загружайте только новые или измененные данные и избегайте повторной загрузки старых записей.
🔹Открытый исходный код: бесплатно и под лицензией Apache 2.0.

https://github.com/dlt-hub/dlt

Data Engineering Handbook

Сайт: https://karlchris.github.io/data-engineering/
GitHub: https://github.com/karlchris/data-engineering/tree/master

Разделы:
▫️Projects
▫️Data Engineering
▫️Data Modeling
▫️Data Ingestion
▫️Data Architecture
▫️Data Orchestration
▫️Data Processing
▫️Data Quality
▫️Python

Создание архитектуры Medallion с помощью ClickHouse

https://datatalks.ru/medallion-architecture-with-clickhouse/

#ClickHouse #Medallion

Database Sharding — PlanetScale

Интересный сайт про шардированию, понравились интерактивные схемы.

https://planetscale.com/blog/database-sharding

How I Built This Data Platform in One Week | by Dorian Teffo | DataDrivenInvestor

Airflow + Cosmos + DBT

https://medium.datadriveninvestor.com/how-i-built-this-data-platform-in-one-week-13b457d7c323

How we orchestrate 2000+ DBT models in Apache Airflow | by Alexandre Magno Lima Martins | Apache Airflow | Medium

Статья описывает опыт интеграции dbt с Apache Airflow для оркестрации более 2000 моделей данных.
Авторы делятся подходом к разделению проекта dbt на несколько DAG в Airflow, что позволяет устанавливать различные расписания, уровни доступа и уведомления для разных групп моделей.

Они также обсуждают создание собственного оператора DBTOperator для эффективного запуска задач dbt в Airflow. В результате такой интеграции аналитики и владельцы продуктов могут самостоятельно создавать и поддерживать модели данных, используя только SQL и базовые знания Git, без необходимости глубокого понимания Airflow.

https://medium.com/apache-airflow/how-we-orchestrate-2000-dbt-models-in-apache-airflow-90901504032d

System Design - Теория шардирования. Как масштабировать базы данных

https://youtu.be/d6BtxBKhQoc?si=DPhblrYssQX87MRT

Сегодня, 11 февраля 2025, 17:00
Поднимаем Data Lakehouse на основе Trino в облаке

Для участия требуется регистрация

Программа
▫️Почему топовые мировые и российские IT-компании переходят на архитектуру DLH.
▫️Какие существуют архитектуры DLH и под какие задачи используются.
▫️В каких ситуациях выгоднее разворачивать DLH на собственной инфраструктуре, а когда выгоднее использовать платформу или облако.
▫️Как использование облачного решения от VK Cloud даст гибкость и позволит оперативно расширять инфраструктуру по мере роста потребностей бизнеса.
▫️Как объектное хранилище Cloud Storage (S3) поможет создать экономически выгодную модель хранения данных.
▫️На примере в лайф-режиме покажем различия в стоимости и скорости работы DLH и DWH.

〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰

Update: Запись тут https://vkvideo.ru/video-164978780_456239621

Как работает Apache Iceberg на примере Trino - SmartData 2024

https://youtu.be/hsCtWz8JDRc?si=cX8CmxXB3yGh1rDW

#trino #iceberg

The Agile Data (AD) Method

Описываются принципы, процессы и инструменты, позволяющие быстро и эффективно разрабатывать, изменять и управлять аналитическими решениями. Основное внимание уделяется снижению сложности работы с данными, автоматизации и адаптивности к изменениям.

https://agiledata.org/

Перевод 1 Главы - Введение в хранилища данных

Начало перевода книги "Building a Scalable Data Warehouse with Data Vault 2.0"

https://datatalks.ru/data-vault-2-0-chapter-1-introduction-to-data-warehousing/

#DataVault

Как быстро запустить процесс ведения каталога данных в компании. Пример DataHub - доклад Журавлевой Натальи на SmartData 2024

https://youtu.be/nCt4gYVQdqc?si=YUpGIqHB5SqCddrH

Пример создания DWH по Kimball с применением dbt

Build a Data Warehouse with dbt using Kimball’s dimensional modeling | by Haq Nawaz | Dev Genius
https://blog.devgenius.io/build-a-data-warehouse-with-dbt-using-kimballs-dimensional-modeling-59ea9bfae59f

GitHub: dbt build a datawarehouse using dimensional modeling
https://github.com/hnawaz007/dbt-dw

Перевод 3 Главы - Методология Data Vault 2.0

Подробное описание методологии Data Vault 2.0, больше с точки зрения управления проектами.

https://datatalks.ru/chapter-3-data-vault-2-0-methodology/

#DataVault