Свежий обзор The Modern Data Stack Ecosystem: Spring 2022 Edition [1] от Continual.ai, Конечно, как и все, они описывают Modern Data Stack с точки зрения их места в экосистеме, но, собственно и сам термин так активно используется стартапами именно для того чтобы показать позиционирование своего продукта. Удивительно что для MDS ещё нет холста в популярных системах проектирования вроде Miro и т.д.

Обзор полезный, например, автор отмечает отход от SQL-only подхода в преобразовании данных и в dbt рассматривают вариант включить поддержку non-SQL [2] и Snowflake рассматривают добавление Python-in-DB через Snowpark [3]

Главный недостаток именно этого обзора с слабом покрытии инструментов с открытым кодом, их там совсем немного упомянуто. Зато роли и применение продуктов стартапов довольно много.

Ссылки:
[1] https://continual.ai/post/the-modern-data-stack-ecosystem-spring-2022-edition
[2] https://roundup.getdbt.com/p/disjointed-lineage
[3] https://www.snowflake.com/blog/snowpark-is-now-generally-available/

#data #reading #tools #moderndatastack

Яндекс выложили в открытый доступ систему управления базами данных YDB [1] с полным исходным кодом [2]. Эта распределенная SQL база данных, с собственным расширением языка SQL - YQL [3] и, в целом, выглядит любопытно.

Что стоит внимания:
- работа в кластере как часть системы
- обещанная простая масштабируемость

Что удивительно:
- база написана полностью на C++, хотя сейчас более популярно когда базы данных создаются на более высокоуровневых языках, в том числе и для того чтобы привлечь разработчиков которые хотят их изучать
- поддержка JSON и иерархических данных весьма скромная, по крайней мере документации об этом мало, хотя и упоминается
- вместо придумывания своего языка запросов расширяют SQL, что может быть и не плохо, просто +1 SQL диалект
- нет PostgreSQL или MySQL "совместимости из коробки", а это полезная фича которую декларируют многие новые СУБД и сервисы.

В целом база явно написана под высокие нагрузки, стоит пристального внимания и тестирования.

Ссылки:
[1] https://ydb.tech/
[2] https://github.com/ydb-platform/ydb
[3] https://ydb.tech/ru/docs/yql/reference/

#data #opensource #yandex #tools

В рубрике полезных инструментов для работы с данными несколько обновлений
- spcrawler [1] утилита командной строки для выгрузки данных и файлов из открытых сайтов Sharepoint к которой я наконец-то нашёл время дописать документацию и выложил как открытый код. Предистория: в открытом доступе много сайтов на Sharepoint, некоторые государственные системы/сайты тоже сделаны нём. Эта утилита выгружает все данные доступные через API "/_api/web" для тех случаев когда такое API есть. Похоже на другую утилиту wparc - по архивации данных через API Wordpress, которую я ранее выкладывал.
- у утилиты undatum появилась команда query использующая mistql как язык запросов. Удобно при необходимости потоковой фильтрации данных при работе с JSON lines. Пока в экспериментальном режиме, функции незавершённые. Одна из идей в том чтобы реализовать полноценную команду запросов на многих языках, не только mistql, но и dictquery и ещё нескольких вариантах.
- у меня в планах написать гайд по apibackuper, утилите по архивации данных внутри API. Очень много примеров API по России и оказывается мало по миру, не могу быстро найти зарубежные недокументированные API.
- добавлены новые общедоступные правила к утилите идентфикации типов данных metacrafter, добавлены правила: intcodes.yaml - международные коды, boolean.yaml - булевые значения, orgs.yaml - организации, science.yaml - научные идентификаторы, vehicles.yaml - автомобили. Все они в категории common в репозитории. Напомню, что утилита является открытой и общедоступной как и базовые правила, а у нас внутри проходит бета тестирование сервис с расширенными правилами. Желающие могут использовать открытый код и сами писать правила под свои данные или привлечь нашу команду и мы применим расширенный свод правил + напишем под Ваши данные.

В ближайших планах собрать вместе открытый код + наработки по APICrafter'у и Datacrafter՛у и собрать продукт + сервис на международную и русскоязычную аудитории.

Ссылки:
[1] https://github.com/ruarxive/spcrawler

#opensource #tools #data

Я продолжаю писать на английском языке о инструментах для работы с данными которые делал последние несколько лет. Написал заметку [1] про утилиту APIBackuper используемую для извлечению данных из API. Не открою большого секрета если скажу что большая часть данных в DataCrafter[2] собрана с её помощью. Слишком многие данные в России доступны только как API.

Но в заметке пример сбора данных с недокументированного API аэропорта Берлина.

Ссылки:
[1] https://medium.com/@ibegtin/apibackuper-a-command-line-tool-to-archive-backup-data-api-calls-3eb0e98e1a3b

#tools #datatools #opensource #articles

Из свежего полезного чтения про оптимизацию работы с данными, заметка How to Build a Lossless Data Compression and Data Decompression Pipeline [1] о построении многопоточного компрессора bz2 на Python. Статья полезная, но лично мне так и хочется ехидно прокомментировать про то что "хипстеры обнаружили для себя многопоточность". Многопоточное сжатие и другие многопоточные операции это один из многих трюков отличающих общедоступные и коммерческие продукты по обработке данных. При правильно подобранном железе и иных оптимизациях оно даёт многократное ускорение.

При этом придумывать что-то своё совершенно необязательно. Есть реализация многопоточного Gzip на Python - pgzip [2] . Есть реализация многопоточности в python-zstandard [3] и это если только говорить про компрессию, а есть и другие многопоточные задачи используемые при обработке данных.

Другое чтение, про Software defined assets [4] про новый декларативный подход управления данными и оркестрацией от команды Dagster. Не могу сказать что с лёту мне удалось понять принципиальные преимущества подхода, но почитать точно стоит

Ссылки:
[1] https://python.plainenglish.io/lossless-data-compression-and-data-decompression-pipeline-2f5391a6b7e7
[2] https://github.com/pgzip/pgzip
[3] https://python-zstandard.readthedocs.io/en/latest/multithreaded.html
[4] https://dagster.io/blog/software-defined-assets

#readings #tools #datatools

Интересные продукты для работы с данными и не только

- PostgresML [1] реализация системы машинного обучения внутри Postgres, только через SQL. Для настоящих фанатов Postgres
- PyScript [2] реализация языка Python на Javascript
- HARI - The First Annotation And Dataset Analytics Platform [3] - интересный коммерческий продукт для визуализации и анализа алгоритмов распознвания видео. К сожалению описания маловато
- tinypandas [4] для тех кто привык к pandas, но хочет инструмент попроще. Не знаю кому такое может пригодится, но вдруг
- Metabase 0.43 [5] новая версия Metabase, самое интересное, на мой взгляд, поддержка JSON записей в Postgres, но много чего другого тоже есть
- Reconcilation [6] инструмент для создания сервисов обогащения данных для OpenRefine, написан на Python + Flask. Нужен для тех кто пользуется OpenRefine и хочет его расширять
- Squirel [7] свежая ETL на базе Python позиционируемая как инструмент для ML.

Ссылки:
[1] https://postgresml.org/
[2] https://pyscript.net/
[3] https://www.quality-match.com/hari
[4] https://talegari.github.io/tidypandas/_build/html/index.html
[5] https://github.com/metabase/metabase/releases/tag/v0.43.0
[6] https://github.com/preftech/reconciliation
[7] https://squirrel-core.readthedocs.io/en/latest/

#opensource #tools #datatools

Для тех кто любит сжатие данных также как это люблю я, подборка полезных ссылок:
- про сжатие CSV файла в 22 ГБ в 1.5 ГБ файла Parquet [1] включает преобразование структур данных, сжатие zstd внутри файла parquet и тд. Для сравнения оригинальный сжатый файл был около 12GB. Для работы на ноутбуках и десктопах может быть значимо.
- Bzip3 [2] автор позиционирует как замену Bzip2. Сжимает существенно лучше чем Bzip2, немного лучше чем Xz и 7Zip (LZMA2), при этом не существенно теряет в скорости. В общем надо измерять.
- PLZip [3] и LZTurbo [4] два особо быстрых декомпрессора для lzip и lz77 соответственно, важно когда скорость сжатия некритична, а скорость распаковки важна

Ссылки:
[1] https://medium.com/@deephavendatalabs/the-r-place-dataset-bf4b0d70ce72
[2] https://github.com/kspalaiologos/bzip3
[3] https://www.nongnu.org/lzip/plzip.html
[4] https://sites.google.com/site/powturbo/home

#compression #tools #opensource

Low code добралось и до инженерии данных. Стартап Prophecy.io [1] поднял в общей сложности $38.5M за 5 раундов инвестиций создавая платформу с минимальным программированием на базе Apache Spark и Apache Airlow. Эдакий подход - антихардкор, никакой командной строки, только работа мышкой.

Интересно до чего ещё докатится волна создания low-code продуктов?

Ссылки:
[1] https://www.prophecy.io/

#startups #dataengineering #tools

Те кто ищет продукты по работе с базами данных и при этом больше похожие на MS Access, но в облаке, обычно быстро находят Airtable, но это совсем далеко не единственный low-code и no-code продукт в этой области. О некоторых я ранее писал, а других ещё нет:
- NocoDB [1] альтернатива Airtable с открытым кодом.
- Rows [2] позиционируют себя как "переизобретение таблиц", стартап и онлайн сервис
- Clay [3] стартап с интеграцией с кучей онлайн сервисов, CRM, аналитики и т.д.
- Dataland [4] стартап и онлайн сервис ориентированный на удобство разработчиков, как универсальный фронтенд над базами данных. Пока в бета по запросу
- Tulr [5] бесплатная альтернатива Airtable. Платные тарифы тоже есть. Стартап, онлайн сервис
- StackBy [6] сервис ориентированный на маркетологов, с кучей шаблонов под их работу
- Basedash [7] ещё один сервис упрощения редактирования баз данных, словно не база, а таблица в Excel.
- Grist [8] довольно продвинутый инструмент с открытым кодом и облачный стартап.
- Smartsheet [9] корпоративный продукт, вернее продукт с корпоративной версией.
- Actiondesk [10] позволяет подключаться к СУБД и ещё и создавать аналитические интерфейсы.

А также большая подборка инструментов в списке Awesome NoCode/LowCode [11]

Ссылки:
[1] https://nocodb.com
[2] https://rows.com
[3] https://www.clay.com
[4] https://dataland.io/
[5] https://tulr.io/
[6] https://stackby.com/
[7] https://www.basedash.com/
[8] https://www.getgrist.com/
[9] https://www.smartsheet.com/
[10] https://www.actiondesk.io/
[11] https://github.com/kairichard/awesome-nocode-lowcode#database

#nocode #lowcode #tools #data

В рубрике инструментов работы с данными ArangoDb [1] NoSQL СУБД для хранения документов, с акцентом на графовые данные и собственный язык запросов AQL [2].

Довольно развитый продукт, сравнимый с MongoDB по многим возможностям, со своими плюсами и ограничениями.

Из плюсов:
- JSON Native
- поддержка графовых данных
- реально свободная лицензия Apache 2 в сравнении с ограниченной SSPL у MongoDB
- поддержка JOIN՛ов (редкость для NoSQL)

Из ограничений:
- поскольку внутри JSON, то нет родных типов date и datetime, работа с датами через функции
- значительно меньшее сообщество чем у MongoDB
- по некоторым тестам ArangoDB работает медленнее чем MongoDB или OrientDB [3]

Ссылки:
[1] https://www.arangodb.com
[2] https://www.arangodb.com/docs/stable/aql/
[3] https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1567918/FULLTEXT01.pdf

#tools #opensource