Отличный доклад про настоящее и будущее JSON/JSONB в PostgreSQL от Олега Бартунова: https://www.youtube.com/watch?v=CPoNZRpcHf4

Отличный обзор storage layers: Apache Hudi/Iceberg и Delta Lake от AWS https://www.youtube.com/watch?v=fryfx0Zg7KA

Отличный ресурс про внутреннее устройство PostgreSQL: https://www.interdb.jp/pg/index.html

Wes McKinney, автор pandas, пишет 3-е издание своей книги Python for Data Analysis в рамках Open Edition: https://wesmckinney.com/book/
Мой опыт работы с pandas начинался именно с этой книги, хотя тогда она мне казалась далеко не дружелюбной для новичков.

Исследование data engineering позиций внутри биг-техов

Наткнулся на небольшое исследование рынка dataeng позиций среди биг-тех компаний: Amazon, Google, Facebook (ой, Meta) и т.д. Автор вручную проанализировал 1К вакансий и выяснил некоторые инсайты:

- основное требование это знать Python и SQL
- чтобы расти дальше по технической части необходимо помимо Python/SQL иметь знания Java/Scala/C++
- биг-техи предпочитают code-heavy решения вместо новомодных low/no-code перделок
- почему то автор в статье упоминает Airflow как low-code pipeline solution, думаю это опечатка
- доля Amazon среди открытых вакансий по dataeng 65%
- Tableau в 2 раза популярнее Power BI
- Доли среди клауд провайдеров: AWS 53% (но стоит учесть, что 65% всех вакансий от Amazon), у Azure и GCP доли примерно одинаковые
- стриминг становится всё популярнее (spark streaming, flink, kafka)
- автор не забыл и про софт-скиллы, как ни крути, а работаем мы прежде всего с людьми

У меня была идея сделать анализ dataeng вакансий среди популярных площадок для понимания наиболее актуальных требований и не ограничиваться только FAANG. Ждите в ближайшее время (это, кстати, также может стать неплохим data engineering проектом в копилку).

У ребят из Astronomer прошел очередной вебинар, на этот раз тема вебинара — Масштабирование Airflow
Посмотреть можно в ютубе: https://www.youtube.com/watch?v=i9F0LFobejc
Основной фокус сделали на двух самых популярных Executors: CeleryExecutor и KubernetesExecutor. Рассказали про нюансы и подводные камни каждого, в целом получилось полезно!

Налетай, разбирай!
На Udemy раздают двухчасовой курс по Redis бесплатно и без смс, но с регистрацией: https://bit.ly/3LeuoBQ

Подготовил конспект статьи от Shopify о сетапе Airflow на 10 тысяч DAG'ов со 150 тысячами запусков в день. Сэкономит вам время на прочтении и поможет освежить в памяти в будущем.

#briefly #airflow Airflow: scaling out recommendations by Shopify
https://telegra.ph/Airflow-scaling-out-recommendations-by-Shopify-06-03

What's inside:
— Cloud Storage vs Network File System.
— Metadata retention policy.
— Manifest file.
— Consistent distribution of load.
— Concurrency management.
— Using different execution environments.

Origin: Lessons Learned From Running Apache Airflow at Scale

Доклады с Airflow Summit 2022 подъехали: https://bit.ly/3mzyl9T

Хех, тут новый релиз Luigi нарисовался — https://github.com/spotify/luigi/releases/tag/3.1.0
В интернетах народ уже давно похоронил этот замечательный фреймворк, апеллирует народ в основном к тому, что, мол, давно не было обновлений. А обновлять то там особо нечего, он простой и работает без сбоев. У меня, например, Luigi вот уже много лет бэкапит все сайты и складывает на S3.

Про таймауты и внешние API

Хорошей практикой при работе с внешними сервисами я считаю явное указание таймаутов ожидания соединения и ответа от хоста. Такой подход поможет избежать проблем с "зависанием" соединения и, как следствие, блокировкой процесса (для блокирующих соединений). На моей памяти было 2 неприятных кейса. В далёком 2015 я использовал requests для работы с сервисом поиска и бронирования ЖД билетов в Казахстане, по-умолчанию в requests нет таймаута и ожидание может превратиться в бесконечность. Всё было хорошо до тех пор пока у внешнего сервиса не начались проблемы, и он перестал отвечать на запросы. Все worker-процессы ушли в бесконечное ожидание, и мой сервис перестал принимать новые соединения, сайт попросту сломался. Тогда мне потребовалось некоторое время, чтобы понять в чем проблема.

Со второй проблемой я столкнулся неделю назад. Сейчас я разрабатываю веб-сервисы для автоматизации рекламных сетей, активно пользуюсь Facebook Ads. Для работы с маркетинговым сервисом Фейсбука существует библиотека facebook-python-business-sdk. Внимание! Под капотом она использует requests 😉 И у неё нет таймаута по умолчанию. Я наткнулся на те же грабли, когда ФБ стал подтормаживать.

К слову, если вы как и я пользуетесь facebook-python-business-sdk, то таймаут можно установить через инициализацию API-класса:

FacebookAdsApi.init(access_token=access_token, api_version='v13.0', timeout=settings.FACEBOOK_ADS_API_TIMEOUT)

Не наступайте на грабли, ставьте таймауты 😉

Также по теме в ленте увидел пост про патчинг requests: https://adamj.eu/tech/2022/06/23/how-to-patch-requests-to-have-a-default-timeout/

На канале IT's Tinkoff появились видео с их конференции:

— Как мы строим Metadata Management
— Под капотом каталога данных
— Как с помощью Data Mesh разломать ваше DWH
— Data-docs — как найти данные о данных

Enjoy! ☀️

Как работает Redis? Узнать можно тут: https://bit.ly/3pIbA5b

Прошлый пост касался архитектуры Redis, а сейчас предлагаю вам познакомиться с кишками memcached: https://bit.ly/3czb6eQ

Лет 5-6 назад я был активным пользователем memcached, использовал его во всех проектах как основной кэш-бэкенд, но с бурным развитием Redis я переключился на него. Тем не менее, memcached поддерживается (последняя версия вышла 26 августа 2022 года), видео считаю очень полезным (как и канал автора в целом).

#article #ethereum Exporting the full history of Ethereum into S3
https://medium.com/@tony.bryzgaloff/how-to-dump-full-ethereum-history-to-s3-296fb3ad175 (author: @bryzgaloff)

What's inside:
— BigQuery public datasets with Ethereum data: how to transfer to S3 quickly.
— Alternative approach: exporting data from a public Ethereum node. No need to run your own node!
— Processing uint256 with AWS Athena.
— Processing realtime updates from Ethereum.
— Best Data Engineering practices to process Ethereum data.

A short summary inside 👇

Вышел релиз Airflow 2.4: https://bit.ly/3eUmC57
Много всяких плюшек о которых подготовлю отдельный пост и обновлю контент курса 🎉

Релиз Python 3.11

Вчера вышел долгожданный (как минимум мною) релиз Python 3.11
Новая версия быстрее предыдущей на 10-60%, а в среднем на 22%, но помимо буста в производительности релиз содержит ряд крутых фич:

— TaskGroup, можно забыть про asyncio.gather
— ExceptionGroups
— Читабельные traceback с подчеркиваниями

Мне особенно зашла фича с группами исключений, даже накидал небольшой демо-пример.

Когда стоит переводить проект на Python 3.11?
Торопиться не стоит, т.к. далеко не все пакеты в вашем проекте могут иметь работающие колёса (wheel). Прямо сейчас, например, нет колёс для библиотеки psycopg2 для python3.11 под Windows. Я бы рекомендовал подождать пару минорных версий с исправлениями и уже после готовиться к миграции.

Все хорошего кодинга! 🐍

Data Engineer (senior/lead)

🏢 в классном офисе в Москве;
💳 от 300К руб., белая ЗП или ИП;
🗂 большой датасет, интересные задачи, возможность влиять на продукт.

Ищем Data Engineer в команду PREDICTO. Будем разрабатывать CDP (costumer data platform), для сегментации пользователей на аудитории и многих других интересных задач.
Нет долгих согласований, стремимся к быстрому внедрению в production и итеративной работой над улучшениями.

Что нужно делать:

• Проектировать, разрабатывать и поддерживать пайплайны для сбора и обработки данных;
• Обеспечивать SLA и качество данных;
• Готовить данные для моделей машинного обучения и участвовать в их продукционализации совместно с data science командой.

Что ждем от кандидата:

• Хорошее знание технологий из стека: Python, SQL, Spark, Airflow;
• Опыт работы на проектах с большими данными, понимание принципов распределенной обработки данных;
• Опыт продуктовой разработки в технологических компаниях.

Будет плюсом:

• Опыт работы с облаками, особенно, с Яндекс.Облаком;
• Опыт разработки высоконагруженных бэкенд сервисов на Java, Scala или Python;
• Опыт работы с моделями машинного обучения в продакшене;
• Опыт работы с базами данных для аналитики, особенно, с ClickHouse.

Если Вас заинтересовала вакансия, пожалуйста, дайте обратную связь и резюме в Telegram: @fedosovaAS

Ко мне обратилась IT-компания с просьбой провести анонимный опрос среди подписчиков моего канала. Если у вас есть пара минут, порефлексируйте, пожалуйста, с нами о новой реальности в небольшом опросе. Ваши ответы помогут крупной IT-компании понять, где теперь лучше организовывать профессиональные мероприятия и оказывать помощь и поддержку комьюнити.

Пройти опрос.

Опрос актуален для граждан РФ

На ютуб-канале SmartData начали появляться доклады с одноимённой конференции, которая проходила в конце октября: https://bit.ly/3zOHh2h