home.social

#etl — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #etl, aggregated by home.social.

  1. Как мы построили сквозную аналитику в Power BI

    Всем привет! Меня зовут Никита и я CEO компании VSL-BI. Мы занимаемся внедрением BI-аналитики. К нам обратилась компания из сферы продажи стройматериалов. Они активно работали с рекламой в Яндекс Директ и Google Ads (клиент вел деятельность в Казахстане), следили за аналитикой сайта в Яндекс Метрике, в качестве CRM использовали Битрикс24.

    habr.com/ru/articles/1038944/

    #сквозная_аналитика #Power_BI #BIаналитика #Яндекс_Директ #Google_Ads #Яндекс_Метрика #Битрикс24 #ETL #Data_Engineering #бизнесаналитика

  2. When does #Iceberg beat #Parquet+projection on #AWSGlue, and when doesn't ?

    An end-to-end #ETL PoC on #AWS to find out: producer, #Kinesis, two #Firehose paths, two #Glue jobs, #Athena.

    🔮 Spoiler: how the data is read is the key to the choice.

    In the article: every choice with its why, plus a few gems from some Glue experience 😄

    alessandra.bilardi.net/diary/a

    #DiaryOfALazyDeveloper

  3. Добавляем MapReduce в этот наш SQL: генераторы на основе курсоров

    Вот уже который год я потихоньку разрабатываю SQL-ный движок на основе Apache Spark, специализированный под задачи ETL. И хотя диалект языка изначально называется «Transform Definition Language», писать трансформации данных непосредственно на нём самом было до сих пор невозможно. Вместо этого на фазе Transform предполагалось использовать подключаемые модули, которые рантайм интерпретатора предоставляет из Java classpath. Это очень эффективный с точки зрения производительности, но довольно долгий с точки зрения внедрения, и дорогой в разработке способ. Сначала трансформацию надо описать формально в виде статьи-whitepaper'а (это делает data scientist), потом написать прототип на Python (ответственность data analyst), отладиться на сэмпле реальных данных (тоже аналитик), и тогда уже делать и оптимизировать финальную имплементацию на Java с использованием низкоуровневого API Spark (собственно, задача разработчика). Неудобно. Нельзя ли его как-нибудь сократить? Например, дать аналитикам инструмент для написания трансформаций непосредственно в самом SQL, вынеся некоторую часть функциональности MapReduce как разновидность итерирующих функций? Можно, конечно! Давайте узнаем, как именно

    habr.com/ru/articles/958362/

    #sql #etl #apache_spark #java #hadoop #big_data #big_data_solutions #big_data_tools #интерпретатор

  4. My current employer is using along with databases and as a service-oriented architecture (SOA) to create data interchange amongst disparate systems. It is mostly performing extract-transform-load operations. I wrote something in which is way more lightweight and does the same. However, it is more of a script and not necessarily a solution.

    What would you recommend as a replacement for the SOA architecture? ? ? ?