Организатор Организую Складчины Команда форума Сообщения 658 430 Реакции 15 179 Монеты 325 Оплачено 1 23 Фев 2026 #1 Ссылка на картинку Соберёшь полноценный DE-пайплайн на своём ноутбуке: S3-lake → Spark → DWH → Airflow → BI Один проект, который можно показать на собеседовании. Для тех, кто сильный в SQL, но на собесах упирается в “где пайплайны, инкременты, оркестрация и качество”. Программа: 0. Окружение: Docker-стенд, проверка сервисов поднимаем стенд docker compose up и проверяем сервисы (Spark UI, Airflow, Postgres, MinIO) учимся читать логи контейнеров и находить причину “не стартует” базовая настройка .env и проверка доступа по портам быстрый чек-лист “диагностика стенда” (типовые поломки) Артефакт: рабочий docker-compose.yml + инструкции + скрины UI сервисов 1. RAW → STG: загрузка датасетов, идемпотентность раскладываем исходные CSV по ingest_date в S3 (MinIO) делаем replace-pattern/идемпотентную загрузку в STG вводим контракт: схема, типы, обязательные поля sanity-check запросы и первые проверки качества Артефакт: структура RAW/STG + скрипты загрузки + набор sanity-check 2. CORE: факты/измерения, event-даты, инкременты проектируем CORE: факт + измерения, ключи, связи event-time vs ingest-time: где что использовать и почему инкрементальные обновления (SCD/апдейты по ключам где уместно) базовые индексы/ограничения в Postgres под CORE Артефакт: DWH-слой CORE (DDL + инкрементальные загрузки) 3. Spark. Основы первая Spark-сессия: чтение/запись, DataFrame API базовые трансформации + агрегаты работа через pyspark.sql и Spark SQL чтение данных из S3 (MinIO) и запись parquet Артефакт: первый рабочий ноутбук + mini-job чтение - трансформация - запись 4. Витрины: денормализация, партиционирование собираем marts под типовые бизнес-вопросы (продажи/заказы/доставка) денормализация: что тащим в витрину и почему партиционирование/кластеризация (на уровне хранения и запросов) контроль “small files” и базовые правила хранения Артефакт: marts-таблицы + объяснение решений (почему такой grain/партиции) 5. Качество и SLA: дубликаты, пропуски, аномалии проверки на дубликаты/пропуски/аномалии (простые, но рабочие) таблица результатов DQ-check’ов (история прогонов) SLA пайплайна: что меряем и как объяснять “почему отчёт не обновился” стоп-кран: когда пайплайн должен падать, а когда просто предупреждать Артефакт: DQ-схема + набор проверок + лог результатов 6. Spark Batch: трансформации, партиционирование, оптимизация перенос логики из ноутбука в spark-submit job (шаблон джобы) explain(True): читаем план и видим узкие места cache/persist, shuffle partitions, контроль skew на базовом уровне запись parquet “правильно”: партиции, режимы записи, контроль файлов Артефакт: 1–2 production-style Spark jobs + чек-лист оптимизаций 7. Оркестрация (Airflow): DAG's собираем DAG: зависимости, ретраи, расписание, параметры разделяем задачи по слоям, делаем понятный граф алерты/уведомления на падения (база) дебаг Airflow: логи тасок, где ломается, как чинить Артефакт: рабочий DAG + скрины графа/ранов + описание пайплайна 8. Observability: метрики пайплайнов, алерты какие метрики реально нужны (время прогонов, лаг, объёмы, ошибки) как “считать здоровье”: success-rate, latency, freshness алерты: когда будить, а когда не спамить “почему отчёт не обновился” как диагностировать по сигналам Артефакт: набор метрик + правила алертов + описание мониторинга 9. Построение отчётов в BI подключение BI к витрине, один понятный дашборд 5–7 метрик + фильтры/срезы (не цирк, а реально для интервью) как рассказывать историю проекта: данные → слой → витрина → графики Артефакт: дашборд + “история проекта” (готовый текст для резюме/собеса) Смотреть далее... Показать больше Зарегистрируйтесь , чтобы посмотреть авторский контент.
Соберёшь полноценный DE-пайплайн на своём ноутбуке: S3-lake → Spark → DWH → Airflow → BI Один проект, который можно показать на собеседовании. Для тех, кто сильный в SQL, но на собесах упирается в “где пайплайны, инкременты, оркестрация и качество”. Программа: 0. Окружение: Docker-стенд, проверка сервисов поднимаем стенд docker compose up и проверяем сервисы (Spark UI, Airflow, Postgres, MinIO) учимся читать логи контейнеров и находить причину “не стартует” базовая настройка .env и проверка доступа по портам быстрый чек-лист “диагностика стенда” (типовые поломки) Артефакт: рабочий docker-compose.yml + инструкции + скрины UI сервисов 1. RAW → STG: загрузка датасетов, идемпотентность раскладываем исходные CSV по ingest_date в S3 (MinIO) делаем replace-pattern/идемпотентную загрузку в STG вводим контракт: схема, типы, обязательные поля sanity-check запросы и первые проверки качества Артефакт: структура RAW/STG + скрипты загрузки + набор sanity-check 2. CORE: факты/измерения, event-даты, инкременты проектируем CORE: факт + измерения, ключи, связи event-time vs ingest-time: где что использовать и почему инкрементальные обновления (SCD/апдейты по ключам где уместно) базовые индексы/ограничения в Postgres под CORE Артефакт: DWH-слой CORE (DDL + инкрементальные загрузки) 3. Spark. Основы первая Spark-сессия: чтение/запись, DataFrame API базовые трансформации + агрегаты работа через pyspark.sql и Spark SQL чтение данных из S3 (MinIO) и запись parquet Артефакт: первый рабочий ноутбук + mini-job чтение - трансформация - запись 4. Витрины: денормализация, партиционирование собираем marts под типовые бизнес-вопросы (продажи/заказы/доставка) денормализация: что тащим в витрину и почему партиционирование/кластеризация (на уровне хранения и запросов) контроль “small files” и базовые правила хранения Артефакт: marts-таблицы + объяснение решений (почему такой grain/партиции) 5. Качество и SLA: дубликаты, пропуски, аномалии проверки на дубликаты/пропуски/аномалии (простые, но рабочие) таблица результатов DQ-check’ов (история прогонов) SLA пайплайна: что меряем и как объяснять “почему отчёт не обновился” стоп-кран: когда пайплайн должен падать, а когда просто предупреждать Артефакт: DQ-схема + набор проверок + лог результатов 6. Spark Batch: трансформации, партиционирование, оптимизация перенос логики из ноутбука в spark-submit job (шаблон джобы) explain(True): читаем план и видим узкие места cache/persist, shuffle partitions, контроль skew на базовом уровне запись parquet “правильно”: партиции, режимы записи, контроль файлов Артефакт: 1–2 production-style Spark jobs + чек-лист оптимизаций 7. Оркестрация (Airflow): DAG's собираем DAG: зависимости, ретраи, расписание, параметры разделяем задачи по слоям, делаем понятный граф алерты/уведомления на падения (база) дебаг Airflow: логи тасок, где ломается, как чинить Артефакт: рабочий DAG + скрины графа/ранов + описание пайплайна 8. Observability: метрики пайплайнов, алерты какие метрики реально нужны (время прогонов, лаг, объёмы, ошибки) как “считать здоровье”: success-rate, latency, freshness алерты: когда будить, а когда не спамить “почему отчёт не обновился” как диагностировать по сигналам Артефакт: набор метрик + правила алертов + описание мониторинга 9. Построение отчётов в BI подключение BI к витрине, один понятный дашборд 5–7 метрик + фильтры/срезы (не цирк, а реально для интервью) как рассказывать историю проекта: данные → слой → витрина → графики Артефакт: дашборд + “история проекта” (готовый текст для резюме/собеса) Смотреть далее... Показать больше