Запись митапа про GreenPlum

https://www.youtube.com/live/LuZoarjNF0w

#greenplum

SQL & Hibernate (лекции JavaRush)

Неплохой набор лекций по работе с базами данных.
Что относится к Java разработке можно пролистать.

https://javarush.com/quests/QUEST_SQL_HIBERNATE_PUBLIC

7 Projects to Master Data Engineering - KDnuggets
https://www.kdnuggets.com/7-projects-master-data-engineering

Data Engineering Zoomcamp 2025 Cohort

_ _ _ Б Е С П Л А Т Н О _ _ _

Start: 13 January 2025
Registration link: https://airtable.com/shr6oVXeQvSI5HuWD
Materials specific to the cohort: cohorts/2025/

https://github.com/DataTalksClub/data-engineering-zoomcamp

PySpark Playground & Tutorial

https://www.sparkplayground.com/tutorials - здесь можно изучить работу со спарком (на английском)

https://www.sparkplayground.com/playground - здесь можно потренироваться онлайн

#spark #pyspark

Что такое Spark и как он работает?

https://youtu.be/Gj0oSVmv7k4?si=XK0gur6IcnXSQBNd

#spark

В видео по Spark есть ссылка на роадмап по DE с кучей полезных инструкций по инструментам.

GitHub - halltape/HalltapeRoadmapDE: Roadmap для Data Engineer.

https://github.com/halltape/HalltapeRoadmapDE

В твиттере вышел Grok 2. Неплохие ответы выдает, при этом вроде нет столько воды, сколько есть у бесплатного chatgpt.

Причем даже на политические вопросы дает ответы/рассуждает.

Ну и по data engineering можно поспрашивать, может найдутся какие-нибудь инсайты)

Гоу тестить🤪

Оптимизация SQL запросов на примере ClickHouse

Бесплатно

Научимся писать SQL запросы так, чтобы не убить базу данных. Изучим основные методы оптимизации SQL запросов, актуальные для любой СУБД

https://stepik.org/course/Оптимизация-SQL-запросов-на-примере-ClickHouse-215412/

#ClickHouse

Awesome Data Engineering Learning Sources - Roadmap для инженеров данных

Подборка ресурсов для изучения направления Data Engineering с минимальным бюджетом (большая часть бесплатно на YT).

https://datatalks.ru/awesome-data-engineering-learning-sources/

Как устроена база данных? Схемы, ограничения, индексы, кластеры

Для начинающих будет полезно

https://youtu.be/8L51FUsjMxA?si=z8uPvZjbnphQC3cx

Apache Iceberg + StarRocks YouTube Playlist

StarRocks as LakeHouse Query Engine

24 видосика.
https://youtu.be/8Q5Vev4O1lQ?si=7DIuO3IuIOmf6aHi

=== PS ===

В доке пишут, что StarRocks превосходит по производительности ClickHouse и Trino https://docs.starrocks.io/docs/benchmarking/

Понятно, что надо смотреть на типы задач, настройки и структуры данных, но интересный инструмент в любом случае.

Еще 1 статья Сравнение трино и старрокс https://gavrilov.info/all/sravnenie-query-dvizhkov-trino-i-starrocks/

#Iceberg #StarRocks

Перевод Analytics Engineering with SQL and dbt. Глава 1

Немного о концепции Analytics Engineering и терминологии.

https://datatalks.ru/analytics-engineering-with-sql-and-dbt-chapter-1/

#dbt

Понимание инкрементальных стратегий dbt, часть 1

Вторую часть не буду переводить, этот перевод сделал больше с целью ознакомить с вариантами обновления данных в таблицах. По технической реализации лучше доку смотреть и анализировать, как каждая стратегия работает на уровне макросов (или сгенерированного sql).

https://datatalks.ru/understanding-dbt-incremental-strategies-part-1/

#dbt

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

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

#dbt

Чеклист для разработчиков по подготовке к техническому собеседованию — bool.dev
https://bool.dev/blog/detail/checklist-dlya-deva-po-podgotovke-tech-interview

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