داستان تولد یک Graph Engine متفاوت: آشنایی با PuppyGraph🐾
تصور کنید دادههای شما در دیتابیسهای کلاسیک رابطهای مثل #PostgreSQL یا در دیتالِیکهایی مثل #Snowflake یا #Iceberg ذخیره شدهاند.
حجم دادهها بالاست، اتصالها پیچیدهاند، و شما بهعنوان مهندس داده میخواهید تحلیلهای ارتباطی اجرا کنید:
مثل کشف مسیرهای غیرمستقیم بین کاربران، تشخیص حلقههای تراکنشی، یا تحلیل وابستگی در جریان داده.
در اکثر ابزارهای سنتی، برای رسیدن به این نوع بینشها باید داده را استخراج کنید، آن را به فرمت گراف تبدیل کرده و در یک گرافدیتابیس جداگانه بارگذاری کنید. این یعنی:
عملیات #ETL سنگین و زمانبر ⏳
نیاز به زیرساخت گراف مستقل ⚙️
مشکلات همگامسازی داده بین دو سیستم 🔄
💡 اینجا PuppyGraph وارد میشود
پاپیگراف یک Graph Query Engine مدرن و سریع است که با یک رویکرد ساده و انقلابی کار میکند:
«بهجای انتقال داده به یک گرافدیتابیس، چرا گراف را همانجا که داده هست اجرا نکنیم؟»
🔍 چه چیزی PuppyGraph را متفاوت میکند؟
✅ بدون ETL: مستقیماً روی منابع دادهای مانند PostgreSQL، MySQL، Snowflake، Delta Lake یا Iceberg کار میکند.
✅ بدون کپی داده: داده در محل خود باقی میماند، PuppyGraph فقط آن را گرافی تفسیر میکند.
✅ اجرای سریع کوئریهای چندهاپی: حتی 10-hop traversal در کمتر از چند ثانیه، روی میلیاردها لبه.
✅ سازگار با زبانهای گراف استاندارد: از Gremlin و Cypher برای کوئری استفاده کنید، درست مثل Neo4j.
✅ معماری مقیاسپذیر و توزیعشده: طراحیشده برای محیطهای تحلیلی مدرن، با تفکیک compute و storage.
🎯 چه کاربردهایی دارد؟
موتور تحلیل گراف PuppyGraph بهویژه برای تحلیلهایی که ماهیت گرافی دارند عالی است، از جمله:
✅ کشف تقلب در تراکنشها یا شبکههای مالی
✅ تحلیل رفتار کاربران و مسیرهای ارتباطی آنها
✅ درک ساختارهای وابستگی در خطوط داده یا سیستمها
✅ تحلیل شبکههای سازمانی، صنعتی یا IoT
✅ ساخت گراف مفهومی از دادههای پراکنده بدون زیرساخت جدید
🧪 تجربه کار با PuppyGraph
راهاندازی آن ساده است: با Docker یا روی Databricks و AWS در کمتر از ۱۰ دقیقه آماده کار میشود.
تنها کاری که باید بکنید تعریف اسکیمای گرافی با چند خط JSON است—و بعد میتوانید همان دادهای را که همیشه با SQL کوئری میکردید، اینبار از منظر گراف ببینید و تحلیل کنید.
🐶 چرا اسمش PuppyGraph است؟
چون مثل یک تولهسگ هوشمند، سریع، چابک و کمتوقع است. خودش را بهراحتی با محیط شما وفق میدهد، سروصدای زیادی ندارد و کاری که باید انجام دهد را بهخوبی انجام میدهد.
📣 اگر تجربهای در گرافتحلیل داشتهاید یا دنبال راهی برای اجرای گراف روی دادههای رابطهای بدون مهاجرت هستید، PuppyGraph قطعاً یکی از گزینههایی است که باید آن را جدی بگیرید.
💼 و اما : وضعیت لایسنس و نسخهها
نسخه رایگان و متنباز PuppyGraph با نام Developer Edition در دسترس است، اما این نسخه تنها از یک نود پشتیبانی میکند و برای محیطهای کوچک و تستی مناسب است.
اگر بخواهید در محیطهای تولیدی حرفهای از آن استفاده کنید—با امکاناتی مثل مقیاسپذیری افقی، مانیتورینگ، چند کاربر و قابلیتهای امنیتی پیشرفته—باید از نسخه Enterprise استفاده کنید که دارای مجوز تجاری و هزینهبر است اما هزینه آن از نگهداری یک دیتابیس گرافی جداگانه و پایپلاینهای ETL لازم برای ورود مداوم داده در آن، بسیار کمتر است.
#GraphAnalytics #DataEngineering #GraphDatabase #PuppyGraph
تصور کنید دادههای شما در دیتابیسهای کلاسیک رابطهای مثل #PostgreSQL یا در دیتالِیکهایی مثل #Snowflake یا #Iceberg ذخیره شدهاند.
حجم دادهها بالاست، اتصالها پیچیدهاند، و شما بهعنوان مهندس داده میخواهید تحلیلهای ارتباطی اجرا کنید:
مثل کشف مسیرهای غیرمستقیم بین کاربران، تشخیص حلقههای تراکنشی، یا تحلیل وابستگی در جریان داده.
در اکثر ابزارهای سنتی، برای رسیدن به این نوع بینشها باید داده را استخراج کنید، آن را به فرمت گراف تبدیل کرده و در یک گرافدیتابیس جداگانه بارگذاری کنید. این یعنی:
عملیات #ETL سنگین و زمانبر ⏳
نیاز به زیرساخت گراف مستقل ⚙️
مشکلات همگامسازی داده بین دو سیستم 🔄
💡 اینجا PuppyGraph وارد میشود
پاپیگراف یک Graph Query Engine مدرن و سریع است که با یک رویکرد ساده و انقلابی کار میکند:
«بهجای انتقال داده به یک گرافدیتابیس، چرا گراف را همانجا که داده هست اجرا نکنیم؟»
🔍 چه چیزی PuppyGraph را متفاوت میکند؟
✅ بدون ETL: مستقیماً روی منابع دادهای مانند PostgreSQL، MySQL، Snowflake، Delta Lake یا Iceberg کار میکند.
✅ بدون کپی داده: داده در محل خود باقی میماند، PuppyGraph فقط آن را گرافی تفسیر میکند.
✅ اجرای سریع کوئریهای چندهاپی: حتی 10-hop traversal در کمتر از چند ثانیه، روی میلیاردها لبه.
✅ سازگار با زبانهای گراف استاندارد: از Gremlin و Cypher برای کوئری استفاده کنید، درست مثل Neo4j.
✅ معماری مقیاسپذیر و توزیعشده: طراحیشده برای محیطهای تحلیلی مدرن، با تفکیک compute و storage.
🎯 چه کاربردهایی دارد؟
موتور تحلیل گراف PuppyGraph بهویژه برای تحلیلهایی که ماهیت گرافی دارند عالی است، از جمله:
✅ کشف تقلب در تراکنشها یا شبکههای مالی
✅ تحلیل رفتار کاربران و مسیرهای ارتباطی آنها
✅ درک ساختارهای وابستگی در خطوط داده یا سیستمها
✅ تحلیل شبکههای سازمانی، صنعتی یا IoT
✅ ساخت گراف مفهومی از دادههای پراکنده بدون زیرساخت جدید
🧪 تجربه کار با PuppyGraph
راهاندازی آن ساده است: با Docker یا روی Databricks و AWS در کمتر از ۱۰ دقیقه آماده کار میشود.
تنها کاری که باید بکنید تعریف اسکیمای گرافی با چند خط JSON است—و بعد میتوانید همان دادهای را که همیشه با SQL کوئری میکردید، اینبار از منظر گراف ببینید و تحلیل کنید.
🐶 چرا اسمش PuppyGraph است؟
چون مثل یک تولهسگ هوشمند، سریع، چابک و کمتوقع است. خودش را بهراحتی با محیط شما وفق میدهد، سروصدای زیادی ندارد و کاری که باید انجام دهد را بهخوبی انجام میدهد.
📣 اگر تجربهای در گرافتحلیل داشتهاید یا دنبال راهی برای اجرای گراف روی دادههای رابطهای بدون مهاجرت هستید، PuppyGraph قطعاً یکی از گزینههایی است که باید آن را جدی بگیرید.
💼 و اما : وضعیت لایسنس و نسخهها
نسخه رایگان و متنباز PuppyGraph با نام Developer Edition در دسترس است، اما این نسخه تنها از یک نود پشتیبانی میکند و برای محیطهای کوچک و تستی مناسب است.
اگر بخواهید در محیطهای تولیدی حرفهای از آن استفاده کنید—با امکاناتی مثل مقیاسپذیری افقی، مانیتورینگ، چند کاربر و قابلیتهای امنیتی پیشرفته—باید از نسخه Enterprise استفاده کنید که دارای مجوز تجاری و هزینهبر است اما هزینه آن از نگهداری یک دیتابیس گرافی جداگانه و پایپلاینهای ETL لازم برای ورود مداوم داده در آن، بسیار کمتر است.
#GraphAnalytics #DataEngineering #GraphDatabase #PuppyGraph
❤3
راهنمای حرفهای ساخت پایپلاینهای ETL/ELT با Apache Airflow
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحهای Astronomer
در سالهای اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزهی مدیریت وظایف زمانبندیشده و ارکستراسیون دادهها تبدیل شده است. نسخهی ۳ این ابزار، با ویژگیهای حرفهایتری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیطهای پیچیده دادهای و تولیدی تبدیل کرده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه میدهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحهای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و بهروز برای ساخت پایپلاینهای حرفهای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایهای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوتها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوههای نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیادهسازی CI/CD و تست
📌 مقیاسپذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیههای زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگیهای حرفهای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها بهصورت برنامهنویسیشده
• امکان Task Group ماژولار
• زمانبندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چکلیست نهایی + معرفی Astronomer
چکلیستی کامل برای ارزیابی پایپلاینها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپلاین_داده #Airflow3
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحهای Astronomer
در سالهای اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزهی مدیریت وظایف زمانبندیشده و ارکستراسیون دادهها تبدیل شده است. نسخهی ۳ این ابزار، با ویژگیهای حرفهایتری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیطهای پیچیده دادهای و تولیدی تبدیل کرده است.
یکی از رایجترین کاربردهای Airflow، ساخت پایپلاینهای ETL/ELT است. اما در دنیای امروز با حجم بالای داده، معماریهای پیچیده و نیاز به مقیاسپذیری بالا، پیادهسازی این پایپلاینها بهگونهای که قابلاعتماد، مانیتورپذیر و توسعهپذیر باشند، چالشبرانگیز شده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه میدهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحهای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و بهروز برای ساخت پایپلاینهای حرفهای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایهای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوتها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوههای نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیادهسازی CI/CD و تست
📌 مقیاسپذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیههای زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگیهای حرفهای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها بهصورت برنامهنویسیشده
• امکان Task Group ماژولار
• زمانبندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چکلیست نهایی + معرفی Astronomer
چکلیستی کامل برای ارزیابی پایپلاینها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپلاین_داده #Airflow3
❤1
راهنمای حرفهای ساخت پایپلاینهای ETL/ELT با Apache Airflow
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحهای Astronomer
در سالهای اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزهی مدیریت وظایف زمانبندیشده و ارکستراسیون دادهها تبدیل شده است. نسخهی ۳ این ابزار، با ویژگیهای حرفهایتری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ امکان Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیطهای پیچیده دادهای و تولیدی تبدیل کرده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه میدهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحهای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و بهروز برای ساخت پایپلاینهای حرفهای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایهای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوتها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوههای نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیادهسازی CI/CD و تست
📌 مقیاسپذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیههای زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگیهای حرفهای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها بهصورت برنامهنویسیشده
• امکان Task Group ماژولار
• زمانبندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چکلیست نهایی + معرفی Astronomer
چکلیستی کامل برای ارزیابی پایپلاینها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپلاین_داده #Airflow3
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحهای Astronomer
در سالهای اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزهی مدیریت وظایف زمانبندیشده و ارکستراسیون دادهها تبدیل شده است. نسخهی ۳ این ابزار، با ویژگیهای حرفهایتری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ امکان Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیطهای پیچیده دادهای و تولیدی تبدیل کرده است.
یکی از رایجترین کاربردهای Airflow، ساخت پایپلاینهای ETL/ELT است. اما در دنیای امروز با حجم بالای داده، معماریهای پیچیده و نیاز به مقیاسپذیری بالا، پیادهسازی این پایپلاینها بهگونهای که قابلاعتماد، مانیتورپذیر و توسعهپذیر باشند، چالشبرانگیز شده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه میدهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحهای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و بهروز برای ساخت پایپلاینهای حرفهای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایهای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوتها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوههای نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیادهسازی CI/CD و تست
📌 مقیاسپذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیههای زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگیهای حرفهای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها بهصورت برنامهنویسیشده
• امکان Task Group ماژولار
• زمانبندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چکلیست نهایی + معرفی Astronomer
چکلیستی کامل برای ارزیابی پایپلاینها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپلاین_داده #Airflow3
👍2❤1
اگر رهبر یک تیم دیتا هستید (یا قصد دارید باشید)، این ریپازیتوری را از دست ندهید:
🔗 Data Team Handbook
https://github.com/sdg-1/data-team-handbook/
راهنمایی جامع برای مدیریت مؤثر تیمهای داده، با دهها منبع دستچینشده برای چالشهای واقعی:
✅ گذار از IC به مدیر
✅ رشد مهارت اعضای تیم
✅ مدیریت پروژههای دیتا
✅ بهینهسازی زیرساخت، هزینه و ابزارها
✅ تمپلیتها و چکلیستهای قابل استفاده
📚 منابع شامل:
بهترین کتابها در مدیریت فنی و مهندسی داده
مقالات دقیق درباره DataOps، Data Culture و Team Structure
ویدیوهای آموزشی از لیدهای فنی در Amazon، Google و Stripe
چرا این منبع برای شما ضروریست؟
🛠 دستهبندی بر اساس چالشهای واقعی
انتقال از مهندس اختصاصی (IC) به نقش مدیریت
مقیاسبندی زیرساخت (ETL/ELT، CDC، Data Warehouse)
طراحی پایداری و مانیتورینگ خطوط داده
بهینهسازی هزینه و انتخابِ سرویسهای ابری
📈 افزایش بهرهوری تیم
الگوهای پروژه و تمپلیتهای CI/CD برای دیتاپایپلاین
چکلیست ۳۰-۶۰-۹۰ روز اول برای آنبوردینگ سریع
چگونه دستورات SQL حرفه ای بنویسیم و بهترین رویههای کوئرینویسی
🤝 رشد و نگهداشت استعداد
الگوهای مصاحبه و ارزیابی مهارتهای داده
استراتژیهای حفظ نیروی کلیدی در مقابل ترک پروژه
🎓 منابع آموزشی برتر
کتابهای کلیدی (An Elegant Puzzle, Data Teams Model)
مقالات عمیق در معماری داده، فرهنگ مهندسی و مدیریت فنی
ویدیوهای عملی از مهندسین ارشد گوگل، آمازون و Netflix
🧩 همه چیز دستهبندیشده بر اساس چالشهای رایج، نه صرفاً نوع محتوا.
🌍 متنباز و مشارکتپذیر – میتوانید منابع خود را هم اضافه کنید!
hashtag#DataEngineering hashtag#DataTeams hashtag#DataLeadership hashtag#ETL hashtag#DataInfra hashtag#TeamManagement hashtag#SeattleDataGuy hashtag#دیتا hashtag#مهندسی_داده hashtag#مدیریت_تیم
🔗 Data Team Handbook
https://github.com/sdg-1/data-team-handbook/
راهنمایی جامع برای مدیریت مؤثر تیمهای داده، با دهها منبع دستچینشده برای چالشهای واقعی:
✅ گذار از IC به مدیر
✅ رشد مهارت اعضای تیم
✅ مدیریت پروژههای دیتا
✅ بهینهسازی زیرساخت، هزینه و ابزارها
✅ تمپلیتها و چکلیستهای قابل استفاده
📚 منابع شامل:
بهترین کتابها در مدیریت فنی و مهندسی داده
مقالات دقیق درباره DataOps، Data Culture و Team Structure
ویدیوهای آموزشی از لیدهای فنی در Amazon، Google و Stripe
چرا این منبع برای شما ضروریست؟
🛠 دستهبندی بر اساس چالشهای واقعی
انتقال از مهندس اختصاصی (IC) به نقش مدیریت
مقیاسبندی زیرساخت (ETL/ELT، CDC، Data Warehouse)
طراحی پایداری و مانیتورینگ خطوط داده
بهینهسازی هزینه و انتخابِ سرویسهای ابری
📈 افزایش بهرهوری تیم
الگوهای پروژه و تمپلیتهای CI/CD برای دیتاپایپلاین
چکلیست ۳۰-۶۰-۹۰ روز اول برای آنبوردینگ سریع
چگونه دستورات SQL حرفه ای بنویسیم و بهترین رویههای کوئرینویسی
🤝 رشد و نگهداشت استعداد
الگوهای مصاحبه و ارزیابی مهارتهای داده
استراتژیهای حفظ نیروی کلیدی در مقابل ترک پروژه
🎓 منابع آموزشی برتر
کتابهای کلیدی (An Elegant Puzzle, Data Teams Model)
مقالات عمیق در معماری داده، فرهنگ مهندسی و مدیریت فنی
ویدیوهای عملی از مهندسین ارشد گوگل، آمازون و Netflix
🧩 همه چیز دستهبندیشده بر اساس چالشهای رایج، نه صرفاً نوع محتوا.
🌍 متنباز و مشارکتپذیر – میتوانید منابع خود را هم اضافه کنید!
hashtag#DataEngineering hashtag#DataTeams hashtag#DataLeadership hashtag#ETL hashtag#DataInfra hashtag#TeamManagement hashtag#SeattleDataGuy hashtag#دیتا hashtag#مهندسی_داده hashtag#مدیریت_تیم
GitHub
GitHub - sdg-1/data-team-handbook
Contribute to sdg-1/data-team-handbook development by creating an account on GitHub.
👍2
شروعی حرفهای برای ورود به دنیای مهندسی داده – رایگان و بینالمللی🎓
در دنیای امروز، یادگیری مهارتهای عملی و نزدیک به پروژههای واقعی، مهمترین مزیت رقابتی برای ورود به بازار کار حوزه داده است.
اگر شما هم به دنبال فرصتی برای یادگیری ساختیافته، کاربردی، و تحت نظر یک تیم متخصص بینالمللی هستید، این بوتکمپ رایگان مهندسی داده یک فرصت بینظیر است.
👨🏫 برگزارکننده: Zach Wilson
مؤسس DataExpert.io و از شناختهشدهترین چهرههای حوزه داده با بیش از ۱ میلیون دنبالکننده در شبکههای اجتماعی.
او بهواسطه تجربه بالا، سادگی در بیان مفاهیم پیچیده، و طراحی مسیرهای یادگیری عملی، توانسته اعتماد هزاران نفر در سراسر دنیا را جلب کند.
🏫 درباره بوتکمپ:
بوتکمپ ۶ هفتهای "Community Edition" با هدف توانمندسازی علاقهمندان به مهندسی داده، به صورت رایگان و با تمرکز بر مهارتهای کاربردی برگزار میشود.
این برنامه آموزشی، ترکیبی از ویدیوهای آموزشی، تمرینهای هفتگی با ارزیابی خودکار، پروژههای واقعی، و در نهایت صدور مدرک پایان دوره است.
🧠 سرفصلهای آموزشی:
📚 مدلسازی دادههای بعدی و واقعی – طراحی ساختارهای تحلیلی پیشرفته
📚 پردازش دادههای کلان با سرعت بالا - Apache Spark و PySpark
📚 ساخت پایپلاینهای بلادرنگ و مدیریت جریان داده - Apache Flink و Kafka
📚 الگوهای تحلیلی و طراحی شاخصهای کلیدی عملکرد (KPI)
📚 کیفیت داده و مستندسازی حرفهای مانند Airbnb
📚 مصورسازی داده با Tableau و ارائه اثرگذار یافتهها
📚نگهداری و بهبود پایپلاینهای دادهای در محیط واقعی
🎯 چرا این بوتکمپ ارزشمند است؟
🔹 نگاه عملیاتی و واقعی به مسائل مهندسی داده
🔹 طراحی شده توسط تیمی با تجربه بینالمللی و پروژههای کلان
🔹 یادگیری مبتنی بر سناریوهای واقعی شغلی
🔹 مناسب برای افرادی که بهدنبال مهاجرت شغلی، ارتقای جایگاه کاری یا ورود به بازارهای جهانی هستند
🔹 امکان تعامل با جامعه جهانی مهندسان داده در Discord
🔹 دریافت مدرک پایان دوره بهصورت رسمی
📥 مراحل ثبتنام:
ثبتنام رایگان در سایت: learn.dataexpert.io
دریافت هندبوک و تمرینها: https://github.com/DataExpert-io/data-engineer-handbook
عضویت در کامیونیتی و گروه پشتیبانی در دیسکورد: لینک عضویت
ارسال تمرینهای هفتگی – برای حفظ نظم و یادگیری تدریجی
📌 تا امروز بیش از ۵۰ هزار نفر از سراسر دنیا ثبتنام کردهاند
🎯 زک ویلسون پیشبینی کرده تنها حدود ۵۰۰ نفر به پایان مسیر و دریافت گواهی میرسند
اگر دنبال تعهد، رشد حرفهای و یادگیری واقعی هستی، تو هم یکی از آنها باش.
جزو ۱٪ افراد مصمم باش!
#بوتکمپ_داده #مهندسی_داده #DataEngineering #ApacheSpark #Flink #Kafka #SQL #Python #DataQuality #Tableau #آموزش_کاربردی #مدرک_بینالمللی #ZackWilson #DataExpert #دوره_رایگان #DataCareer
در دنیای امروز، یادگیری مهارتهای عملی و نزدیک به پروژههای واقعی، مهمترین مزیت رقابتی برای ورود به بازار کار حوزه داده است.
اگر شما هم به دنبال فرصتی برای یادگیری ساختیافته، کاربردی، و تحت نظر یک تیم متخصص بینالمللی هستید، این بوتکمپ رایگان مهندسی داده یک فرصت بینظیر است.
👨🏫 برگزارکننده: Zach Wilson
مؤسس DataExpert.io و از شناختهشدهترین چهرههای حوزه داده با بیش از ۱ میلیون دنبالکننده در شبکههای اجتماعی.
او بهواسطه تجربه بالا، سادگی در بیان مفاهیم پیچیده، و طراحی مسیرهای یادگیری عملی، توانسته اعتماد هزاران نفر در سراسر دنیا را جلب کند.
🏫 درباره بوتکمپ:
بوتکمپ ۶ هفتهای "Community Edition" با هدف توانمندسازی علاقهمندان به مهندسی داده، به صورت رایگان و با تمرکز بر مهارتهای کاربردی برگزار میشود.
این برنامه آموزشی، ترکیبی از ویدیوهای آموزشی، تمرینهای هفتگی با ارزیابی خودکار، پروژههای واقعی، و در نهایت صدور مدرک پایان دوره است.
🧠 سرفصلهای آموزشی:
📚 مدلسازی دادههای بعدی و واقعی – طراحی ساختارهای تحلیلی پیشرفته
📚 پردازش دادههای کلان با سرعت بالا - Apache Spark و PySpark
📚 ساخت پایپلاینهای بلادرنگ و مدیریت جریان داده - Apache Flink و Kafka
📚 الگوهای تحلیلی و طراحی شاخصهای کلیدی عملکرد (KPI)
📚 کیفیت داده و مستندسازی حرفهای مانند Airbnb
📚 مصورسازی داده با Tableau و ارائه اثرگذار یافتهها
📚نگهداری و بهبود پایپلاینهای دادهای در محیط واقعی
🎯 چرا این بوتکمپ ارزشمند است؟
🔹 نگاه عملیاتی و واقعی به مسائل مهندسی داده
🔹 طراحی شده توسط تیمی با تجربه بینالمللی و پروژههای کلان
🔹 یادگیری مبتنی بر سناریوهای واقعی شغلی
🔹 مناسب برای افرادی که بهدنبال مهاجرت شغلی، ارتقای جایگاه کاری یا ورود به بازارهای جهانی هستند
🔹 امکان تعامل با جامعه جهانی مهندسان داده در Discord
🔹 دریافت مدرک پایان دوره بهصورت رسمی
📥 مراحل ثبتنام:
ثبتنام رایگان در سایت: learn.dataexpert.io
دریافت هندبوک و تمرینها: https://github.com/DataExpert-io/data-engineer-handbook
عضویت در کامیونیتی و گروه پشتیبانی در دیسکورد: لینک عضویت
ارسال تمرینهای هفتگی – برای حفظ نظم و یادگیری تدریجی
📌 تا امروز بیش از ۵۰ هزار نفر از سراسر دنیا ثبتنام کردهاند
🎯 زک ویلسون پیشبینی کرده تنها حدود ۵۰۰ نفر به پایان مسیر و دریافت گواهی میرسند
اگر دنبال تعهد، رشد حرفهای و یادگیری واقعی هستی، تو هم یکی از آنها باش.
جزو ۱٪ افراد مصمم باش!
#بوتکمپ_داده #مهندسی_داده #DataEngineering #ApacheSpark #Flink #Kafka #SQL #Python #DataQuality #Tableau #آموزش_کاربردی #مدرک_بینالمللی #ZackWilson #DataExpert #دوره_رایگان #DataCareer
GitHub
GitHub - DataExpert-io/data-engineer-handbook: This is a repo with links to everything you'd ever want to learn about data engineering
This is a repo with links to everything you'd ever want to learn about data engineering - DataExpert-io/data-engineer-handbook
❤1
عاشقان دیتا لیکهوس، این ریپو گنج واقعی مهندسی داده است! 💻
اگر در حوزه دیتا لیکهوس فعالیت میکنید یا تازه به این دنیای پرهیجان و آیندهدار مهندسی داده علاقهمند شدید، مخزن کد awesome-lakehouse-guide یه منبع بینظیره که نباید از دستش بدید! 🌟
اینجا یه مجموعه کامل و بهروز برای تسلط بر فرمتهای جدولی باز (Apache Hudi، Apache Iceberg، Delta Lake) و معماری لیکهوس پیدا میکنید:
🔍 مقالات تحقیقاتی: از BtrBlocks و Apache Arrow تا AWS Glue و Apache Flink، با تحلیلهای عمیق درباره بهینهسازی ذخیرهسازی، عملکرد کوئریها و قابلیتهای ACID.
📝 بلاگهای کاربردی: آموزشهای عملی برای حل چالشهایی مثل metadata bloat، بهینهسازی با Z-ordering و مدیریت دادههای نزدیک به real-time.
💻 کد و نوتبوک: مثالهای آماده برای ایجاد جدولهای Hudi و Iceberg روی Amazon S3، اجرای کلاستریگ و پیادهسازی CDC (Change Data Capture).
📣 پستهای لینکدین: نکات سریع و بهروز درباره موضوعاتی مثل پردازش برداری و Apache Arrow.
🗂 فعالیت اخیر: بهروزرسانیهای دو هفته پیش (تا ۱۵ تیر ۱۴۰۴) شامل README و پستهای لینکدین، نشوندهنده نگهداری فعال این ریپوئه. یه تصویر معماری (lkh_res.png) هم برای درک بهتر لیکهوس موجوده!
این ریپو یه نقشه راه کامل برای حرفهای شدن در لیکهوسه، چه بخواید تئوری یاد بگیرید، چه دست به کد بشید! 🚀
🔗 مشاهده ریپو : https://github.com/dipankarmazumdar/awesome-lakehouse-guide
#DataEngineering #Lakehouse #BigData #OpenSource #DataLakehouse
اگر در حوزه دیتا لیکهوس فعالیت میکنید یا تازه به این دنیای پرهیجان و آیندهدار مهندسی داده علاقهمند شدید، مخزن کد awesome-lakehouse-guide یه منبع بینظیره که نباید از دستش بدید! 🌟
اینجا یه مجموعه کامل و بهروز برای تسلط بر فرمتهای جدولی باز (Apache Hudi، Apache Iceberg، Delta Lake) و معماری لیکهوس پیدا میکنید:
🔍 مقالات تحقیقاتی: از BtrBlocks و Apache Arrow تا AWS Glue و Apache Flink، با تحلیلهای عمیق درباره بهینهسازی ذخیرهسازی، عملکرد کوئریها و قابلیتهای ACID.
📝 بلاگهای کاربردی: آموزشهای عملی برای حل چالشهایی مثل metadata bloat، بهینهسازی با Z-ordering و مدیریت دادههای نزدیک به real-time.
💻 کد و نوتبوک: مثالهای آماده برای ایجاد جدولهای Hudi و Iceberg روی Amazon S3، اجرای کلاستریگ و پیادهسازی CDC (Change Data Capture).
📣 پستهای لینکدین: نکات سریع و بهروز درباره موضوعاتی مثل پردازش برداری و Apache Arrow.
🗂 فعالیت اخیر: بهروزرسانیهای دو هفته پیش (تا ۱۵ تیر ۱۴۰۴) شامل README و پستهای لینکدین، نشوندهنده نگهداری فعال این ریپوئه. یه تصویر معماری (lkh_res.png) هم برای درک بهتر لیکهوس موجوده!
این ریپو یه نقشه راه کامل برای حرفهای شدن در لیکهوسه، چه بخواید تئوری یاد بگیرید، چه دست به کد بشید! 🚀
🔗 مشاهده ریپو : https://github.com/dipankarmazumdar/awesome-lakehouse-guide
#DataEngineering #Lakehouse #BigData #OpenSource #DataLakehouse
GitHub
GitHub - dipankarmazumdar/awesome-lakehouse-guide: Repo for everything open table formats (Iceberg, Hudi, Delta Lake) and the overall…
Repo for everything open table formats (Iceberg, Hudi, Delta Lake) and the overall Lakehouse architecture - dipankarmazumdar/awesome-lakehouse-guide
❤2👍2
نقشه راه Data 3.0 در عصر Lakehouse
خلاصهای از گزارش Bessemer Venture Partners که معماری لیکهوس را در دوران مدرن، بسیار آیندهدار دانسته است. بیایید آنرا با هم مرور کنیم.
📌 https://www.bvp.com/atlas/roadmap-data-3-0-in-the-lakehouse-era
🔍 چرا Data 3.0 اهمیت دارد؟
مدیریت دادهها طی سه نسل دستخوش تحولات عظیمی شده است:
📦 نسخه اول - Data 1.0 (۱۹۷۰–۲۰۰۰):
✅ تمرکز بر پایگاههای داده رابطهای (Oracle، MySQL)
✅ استفاده از انبارهای دادهای
❌ محدودیت در مقیاسپذیری
❌ ناتوان در پردازش دادههای غیرساختاریافته
🌊 نسخه دوم - Data 2.0 (از ۲۰۱۰ به بعد):
✅ ظهور Hadoop و Spark برای پردازش دادههای متنوع و حجیم
✅ انعطافپذیری بیشتر
❌ باتلاق دادهای (Data Swamp) بهدلیل ضعف در کیفیت و حاکمیت
🚀 نسخه سوم - Data 3.0 (از ۲۰۲۰ به بعد):
✅ یکپارچگی
✅ پردازش لحظهای
✅ استفاده از هوش مصنوعی
📌 ابزارهای کلیدی: Lakehouse، Delta Lake، Iceberg، Hudi، خطوط لوله AI-driven
💡 معماری Lakehouse چیست و چرا انقلابی است؟
ویژگیهای کلیدی:
📌 پشتیبانی از دادههای ساختاریافته و غیرساختاریافته
📌 فرمتهای باز با قابلیتهای ACID، Time Travel، پردازش لحظهای
📌 کاهش افزونگی داده و وابستگی به Vendorها
این معماری پایهای برای توسعه ابزارهای تحلیلی و برنامههای AI در مقیاس بزرگ است.
🔮 چهار روند کلیدی در Data 3.0 به روایت BVP
1️⃣ خطوط لوله هوشمند و لحظهای
🛠 ابزارهای جدید: Prefect، Windmill، dltHub
⚙️ فناوریهای جریانی: Apache Flink، Kafka
⚡️ پلتفرمهای بلادرنگ مانند Chalk برای تصمیمگیری سریع
2️⃣ متادیتا بهعنوان منبع حقیقت
🛠 ابزارهایی مانند Datastrato، Acryl Data
💡 بهینهسازهایی مثل Flarion.io و Greybeam
3️⃣ تحول در موتورهای محاسباتی:
🛠 موتورهای سبک و سریع: DuckDB، ClickHouse، Daft
🌕 بسترهای Iceberg-native مثل Mooncake و Bauplan و RisingWave
4️⃣ ادغام مهندسی داده و نرمافزار:
🧩 ابزارهایی مانند dbt و Gable
🔄 یکپارچهسازی با CI/CD، نسخهسازی، تست خودکار
💸 فرصتهای سرمایهگذاری و نوآوری
BVP باور دارد که Data 3.0 فرصت بیسابقهای برای بنیانگذاران ایجاد کرده تا:
🔧 ابزارهای منبعباز و ابری جدید بسازند
🚀 موتورهای بهینهشده برای AI ارائه دهند
📊 راهحلهای هوشمند برای متادیتا خلق کنند
📌 جمعبندی : معماری Lakehouse نماد تحول در مدیریت دادههاست:
✔️ عملکرد بالا
✔️ تحلیل لحظهای
✔️ پشتیبانی از AI
✔️ مقیاسپذیری بالا
آینده از آن تیمهایی است که به جای مدیریت زیرساختهای پیچیده، بر خلق ارزش از دادهها تمرکز میکنند.
🏷 #Data3 #Lakehouse #AI #Metadata #StreamingData #DuckDB #Iceberg #DeltaLake #BVP #DataEngineering #ModernDataStack #RealTimeAnalytics #OpenSource #DataInfra #Startup #DataPlatform #VentureCapital #FutureOfData
خلاصهای از گزارش Bessemer Venture Partners که معماری لیکهوس را در دوران مدرن، بسیار آیندهدار دانسته است. بیایید آنرا با هم مرور کنیم.
📌 https://www.bvp.com/atlas/roadmap-data-3-0-in-the-lakehouse-era
شرکت سرمایهگذاری Bessemer Venture Partners (BVP) که سابقهای بیش از یک قرن در حمایت از شرکتهای نوآور در حوزههای ابری، فینتک، 🤖 هوش مصنوعی و 🛡 امنیت سایبری دارد، اخیراً گزارشی با عنوان «نقشه راه: Data 3.0 در عصر #Lakehouse» منتشر کرده است. این گزارش با تکیه بر تجربه BVP در سرمایهگذاری بر برندهایی مانند Shopify، LinkedIn، Pinterest و Databricks، چشماندازی دقیق از نسل سوم زیرساختهای داده ارائه میدهد.
🔍 چرا Data 3.0 اهمیت دارد؟
مدیریت دادهها طی سه نسل دستخوش تحولات عظیمی شده است:
📦 نسخه اول - Data 1.0 (۱۹۷۰–۲۰۰۰):
✅ تمرکز بر پایگاههای داده رابطهای (Oracle، MySQL)
✅ استفاده از انبارهای دادهای
❌ محدودیت در مقیاسپذیری
❌ ناتوان در پردازش دادههای غیرساختاریافته
🌊 نسخه دوم - Data 2.0 (از ۲۰۱۰ به بعد):
✅ ظهور Hadoop و Spark برای پردازش دادههای متنوع و حجیم
✅ انعطافپذیری بیشتر
❌ باتلاق دادهای (Data Swamp) بهدلیل ضعف در کیفیت و حاکمیت
🚀 نسخه سوم - Data 3.0 (از ۲۰۲۰ به بعد):
✅ یکپارچگی
✅ پردازش لحظهای
✅ استفاده از هوش مصنوعی
📌 ابزارهای کلیدی: Lakehouse، Delta Lake، Iceberg، Hudi، خطوط لوله AI-driven
💡 معماری Lakehouse چیست و چرا انقلابی است؟
لیکهوس ترکیبی از قدرت Data Warehouse و انعطاف Data Lake است.
ویژگیهای کلیدی:
📌 پشتیبانی از دادههای ساختاریافته و غیرساختاریافته
📌 فرمتهای باز با قابلیتهای ACID، Time Travel، پردازش لحظهای
📌 کاهش افزونگی داده و وابستگی به Vendorها
این معماری پایهای برای توسعه ابزارهای تحلیلی و برنامههای AI در مقیاس بزرگ است.
🔮 چهار روند کلیدی در Data 3.0 به روایت BVP
1️⃣ خطوط لوله هوشمند و لحظهای
🛠 ابزارهای جدید: Prefect، Windmill، dltHub
⚙️ فناوریهای جریانی: Apache Flink، Kafka
⚡️ پلتفرمهای بلادرنگ مانند Chalk برای تصمیمگیری سریع
2️⃣ متادیتا بهعنوان منبع حقیقت
🛠 ابزارهایی مانند Datastrato، Acryl Data
💡 بهینهسازهایی مثل Flarion.io و Greybeam
3️⃣ تحول در موتورهای محاسباتی:
🛠 موتورهای سبک و سریع: DuckDB، ClickHouse، Daft
🌕 بسترهای Iceberg-native مثل Mooncake و Bauplan و RisingWave
4️⃣ ادغام مهندسی داده و نرمافزار:
🧩 ابزارهایی مانند dbt و Gable
🔄 یکپارچهسازی با CI/CD، نسخهسازی، تست خودکار
💸 فرصتهای سرمایهگذاری و نوآوری
BVP باور دارد که Data 3.0 فرصت بیسابقهای برای بنیانگذاران ایجاد کرده تا:
🔧 ابزارهای منبعباز و ابری جدید بسازند
🚀 موتورهای بهینهشده برای AI ارائه دهند
📊 راهحلهای هوشمند برای متادیتا خلق کنند
📌 جمعبندی : معماری Lakehouse نماد تحول در مدیریت دادههاست:
✔️ عملکرد بالا
✔️ تحلیل لحظهای
✔️ پشتیبانی از AI
✔️ مقیاسپذیری بالا
آینده از آن تیمهایی است که به جای مدیریت زیرساختهای پیچیده، بر خلق ارزش از دادهها تمرکز میکنند.
🏷 #Data3 #Lakehouse #AI #Metadata #StreamingData #DuckDB #Iceberg #DeltaLake #BVP #DataEngineering #ModernDataStack #RealTimeAnalytics #OpenSource #DataInfra #Startup #DataPlatform #VentureCapital #FutureOfData
👍2