Stack Data Engineer

Стек технологий для инженера по данным обычно включает в себя инструменты и платформы, предназначенные для сбора, хранения, обработки, анализа и управления большими объемами данных. Выбор конкретных технологий может зависеть от специфики проекта, размера компании, а также предпочтений команды. Вот примерный стек технологий:

Сбор и интеграция данных

  • Apache Kafka: Платформа для построения потоковой передачи данных в реальном времени.
  • Apache NiFi: Инструмент для автоматизации потоков данных между различными системами.
  • Logstash: Инструмент для сбора, обработки и перенаправления данных журнала и событий.

Хранение данных

  • Hadoop Distributed File System (HDFS): Файловая система для хранения данных в распределенных системах.
  • Amazon S3: Сервис облачного хранения для больших объемов данных.
  • Apache Cassandra: Распределенная NoSQL база данных, ориентированная на высокую доступность.

Обработка и аналитика данных

  • Apache Spark: Всеобъемлющая платформа для обработки больших данных.
  • Apache Flink: Фреймворк для высокопроизводительной, отказоустойчивой обработки данных в реальном времени.
  • Apache Hadoop MapReduce: Модель программирования для обработки больших объемов данных.

Базы данных

  • PostgreSQL: Расширяемая объектно-реляционная система управления базами данных.
  • MongoDB: Документо-ориентированная NoSQL база данных.
  • Elasticsearch: Распределенная поисковая и аналитическая система.

Инструменты ETL (Extract, Transform, Load)

  • Apache Airflow: Платформа для программирования, планирования и оркестровки рабочих процессов.
  • Talend: Платформа интеграции данных и ETL инструмент.
  • Pentaho: Платформа интеграции данных и бизнес-аналитики.

Облачные платформы

  • Amazon Web Services (AWS): Облачная платформа предоставляющая разнообразные сервисы от серверов до аналитики.
  • Google Cloud Platform (GCP): Набор облачных сервисов от Google.
  • Microsoft Azure: Облачная платформа с различными сервисами для обработки и анализа данных.

Программирование

  • Python: Общепринятый язык программирования для работы с данными благодаря своим библиотекам (Pandas, NumPy, PySpark).
  • Java / Scala: Используется для разработки высокопроизводительных систем на платформах типа Apache Spark.
  • SQL: Язык запросов для извлечения и анализа данных из реляционных баз данных.

Выбор конкретного стека технологий для инженера по данным зависит от требований проекта, а также от предпочтений и опыта команды разработчиков.