Data Engineering / reposts & drafts
35 subscribers
227 photos
22 videos
40 files
557 links
Download Telegram
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
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
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
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/
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
Перевод 4 Главы - Моделирование Data Vault 2.0

В этой главе рассматриваются сущности, используемые в моделировании Data Vault, включая хабы (Hubs), линки/связи (Links) и сателлиты (Satellites). Показано, как идентифицировать бизнес-ключи в исходных данных и связывать их с другими бизнес-ключами в Data Vault с помощью линк-сущностей. Также рассмотрено, как выделять дополнительные атрибуты из исходных данных и моделировать их в виде сателлитных сущностей.

https://datatalks.ru/chapter-4-data-vault-2-0-modeling/

#DataVault