6 лучших фреймворков в Data Engineering

Spread the love

Промышленный спрос на инженеров данных постоянно растет, и вместе с этим все больше инженеров-программистов и недавних выпускников хотят поскорее начать работать в этой сфере. В Data Engineering новичкам часто бывает трудно найти популярные фреймворки для изучения.

Вот шесть самых важных и полезных платформ, которые распространены в большинстве проектов.

Spark

Spark является одним из самых популярных инструментов в распределенных вычислениях и может использоваться для пакетных и потоковых приложений. Богатая экосистема Spark и расширенные API и библиотеки, такие как SparkSQL и SparkML, делают его одним из самых мощных и гибких инструментов. Spark используется в самых разных приложениях: от создания платформы для поиска влиятельных лиц в GitHub до приложения в реальном времени для парковочных мест.
Если вы хотите начать работу со Spark, ознакомьтесь как настроить собственный кластер Spark в AWS, здесь.

Flink

Flink, альтернатива Spark, получила широкую известность в сообществе разработчиков данных. Хотя его экосистема не так богата, Flink отличается своим унифицированным подходом к потоковым/пакетным вычислениям. Например, Flink можно использовать для создания конвейера обнаружения мошенничества в режиме реального времени, где основное внимание уделялось малой задержке по времени.

Kafka

Kafka начинал как отказоустойчивая распределенная система обмена сообщениями и приема данных в режиме реального времени. Однако превратилась в полноценную потоковую платформу, способную выполнять аналитику в реальном времени и обрабатывать данные с высокой пропускной способностью. Многие любят Kafka за его производительность и простоту использования. Платформу можно использовать по сбору данных для автономного вождения и приложения реального времени, предлагающего теги для вашего следующего сообщения в StackOverflow.

ElasticSearch

ElasticSearch — популярный распределенный поисковый движок, построенный на основе Apache Lucene. ElasticSearch также является частью так называемого стека ELK, состоящего из ElasticSearch, Logstash и Kibana. Этот стек очень популярен для создания хорошо масштабируемой среды ведения журналов для поддержки веб-приложений.

PostgreSQL/Redshift

PostgreSQL является популярной базой данных с открытым исходным кодом. В то время как базы данных NoSQL появились с появлением больших данных, реляционные базы данных остаются широко популярными и остаются лучшим решением для многих случаев использования. Многие тяготеют к PostgreSQL не только за его простоту использования, но и за расширение PostGIS, которое добавляет мощные геопространственные запросы. Его можно использовать для создания платформ, таких как AirAware, приложения для мониторинга качества воздуха.
Доступное введение в настройку собственной базы данных PostgreSQL можно найти здесь.
Redshift — это аналитическое решение для баз/хранилищ данных от AWS. Первоначально он основан на Postgres (именно поэтому мы сгруппировали эти инструменты), но был значительно расширен и модифицирован с акцентом на поддержку эффективных аналитических запросов и расширенных функций хранилища данных.

Airflow

Airflow — одна из самых популярных систем автоматизации и планирования рабочих процессов. Она управляет всеми заданиями в ориентированных ациклических графах (DAG), позволяет быть доступным для новых пользователей и поддерживает высокие рабочие нагрузки. Airflow можно использовать для создания финансовой аналитики крипто-активов.

«Top 6 data engineering frameworks to learn». Bastian Haase, blog.insightdatascience.com

Добавить комментарий