дата инженеретта

Hive vs HMS

HMS - Hive Metastore

Я долгое время вообще не знала про существование HMS. Для меня HMS и Hive шли неразрывно, и я не отличала одно от другого. Я же такая не одна, да?🌸

Но в один момент до меня дошло, что:

🤩Hive - это движок, который через синтаксис SQL (HiveQL) умеет ходить к данным. Мы пишем запросы как будто в обычной бд, но они становятся MapReduce/Tez/Spark задачами и ходят в файлики

🤩HMS - это каталог метаданных: схема таблиц, пути к файлам, типы данных, партиции и т.д. Ему для работы нужна бд. Чаще всего это PostgreSQL, MySQL

Для работы Hive обязательно нужен HMS
А вот сам HMS может использоваться и отдельно - с тем же Spark, Trino, Impala

🧊В контексте Iceberg мы используем HMS как технический каталог. Например, чтобы понимать, что таблице db.orders соответствует файл 000-asdkd27sn.metadata.json

Подробнее про внутрянку hms я рассказывала здесь
Про каталоги — тут

@data_engineerette

AI-эра тех собесов

💻 Теперь вместе с sql/python-задачками на тех собесе могут дать создание мини-проекта за 20 минут

Разрешается использовать все, что угодно, любые ллм. (Только подумайте над тем, что будет работать, когда вы на созвоне на внутренней платформе.) Есть только одно условие — шерить экран

Примеры заданий

➡️Для де: написать ddl таблиц, sql-запросы по сборке витрин, несколько дагов

➡️Для разраба: придумать архитектуру микросервиса и реализовать его

➡️Разобраться в коде и найти баги

Сгенерили, а дальше?

🙂 Интервьюеры могут сами пока не до конца понимать, что делать после генерации кода) Они просто сидят и смотрят, как ты будешь разбираться, что происходит, просят внести правки или объяснить кусок кода

Пока такое замечено в WB в последние 2 месяца, но могут подтянуться и остальные. Особенно после этого поста😁

@data_engineerette

ClickOps

Мне тут пришло в голову покопаться в сервисах AWS и поделать какие-нибудь лабы. На ютубе довольно много видосов от индусов (и не только) на эту тему, я в итоге решила посмотреть вот этот 4х-часовой туториал с пет-проектом

🎙 Там парень очень понятно рассказывает про теорию и сервисы, показывает, как что делать. К акценту надо привыкнуть, но вроде норм) Говорит он супер быстро, как будто на x1.5 смотришь. Одна из фраз, которая красной линией проходит по видосу:

Сейчас никто не пишет код сам. Если вы хотите что-то реализовать или столкнулись с проблемой — идите к ChatGPT

Еще сайтец у него есть полезный, там очень много инфы собрано

💻 В чем суть проекта? Взять данные из файлов и API, залить в S3, переложить по слоям, добавить dq, настроить алерты, собрать витрину и поставить на расписание. Используя тех стек AWS: S3, Glue, Lambda, Athena, Step Functions, CloudWatch, SNS

Вся эта история поместилась в 5 питонячих файлов и 4 джейсонины. Поэтому проект натолкнул меня на несколько логичных мыслей, но над которыми я не задумывалась:

1️⃣Девопсы вообще не нужны — все и так настроено и работает

2️⃣Платформенные решения, фреймворки для витрин тоже не нужны — достаточно написать одну Glue-джобку и запускать ее с разными конфигами

3️⃣Основная работа DE — нажимать на кнопочки и заполнять формочки

Создать таблицу? 4 клика
Загрузить csv в таблицу? 6 кликов
Добавить поле? Перетащить прямоугольничек
Партицировать таблицу? Выбрать колонку из списка
Выделить инкремент для загрузки? Включить опцию

Оно примерно так и есть, или я пока что-то упускаю?

@data_engineerette

Когда никто не понимает, как делать задачу😂

Случайно замедлили все загрузки

Небольшая история о том, как можно ухудшить состояние кластера, не добавив и строчки кода😁

Предыстория

У нас в airflow есть много дагов, которые качают данные из бд. Чтобы не положить базу, мы используем пулы, которые ограничивают количество подключений

Как-то мы реализовали новый тип загрузки и, как порядочные разрабы, про пулы тоже не забыли. Долгое время данные грузились, все работало — с этой стороны не было проблем. Но однажды к нам пришел аналитик и спросил, почему таски висят в статусе scheduled по несколько часов. И вот тогда мы поняли 😁

Проблема

Таска-загрузчик находилась в одной таск-группе вместе с другими легковесными тасочками. И они все наследовали одни и те же значения! Получается, что таске передавалось 100500 слотов, даже если она вообще не ходила в базу😱 И когда загрузчик требовал много слотов, абсолютно все простаивало, потому что больше ничего не помещалось😱😱

Решение

Тут все просто: выпилить параметр из тех тасок, где он не нужен

Мораль

Можем подытожить так: даже если все зеленое и все считается, это не значит, что все хорошо🤨

@data_engineerette

На пути к гуру алгосов

01.06 стартует новый поток курса от Глеба Михайлова, и я на него иду! Алгосы — это точно мое слабое место, и я прямо в превкушении почувствовать «азарт охотника, а не ужас жертвы»🐆

Я уже зарегалась на платформе, добавилась в чатик и посмотрела орг материалы — какой должен быть подход к обучению, нужно ли быть перфекционистом и как трекать свой прогресс

Курс разбит на 10 спринтов вплоть до 11.10. И ожидается, что мы должны уделять время на задачи 5 дней в неделю целое лето 😭 😭

Скоро я эволюционирую до всезнающего леопарда, ну, а пока я — маленькая птичка, которая полетела разведывать остров алгоритмов🐦

@data_engineerette

Познакомилась с деврелом из OpenMetadata

В последнем спринте работала над таской, связанной с OpenMetadata. Она была поначалу настолько непонятой, что пришлось присоединиться к коммьюнити в Slack🤩

Могу сказать, что у них просто офигенная поддержка в чате, на вопросы они отвечают в течение получаса. Как только я присоединилась, на меня сразу вышел чел с ролью «Developer Advocate». Он рассказал, что у них происходит в чатах, какие они организуют вебинары и что можно забукать небольшую встречку

Поначалу я скептически отнеслась, вопросов с моей стороны не было, да и вообще потом забыла, но спустя время решила встретиться поболтать🙂 Мы довольно мило побеседовали про наше использование инструмента, про их новые фичи. Он мне рассказал, что в последней версии:

🤩джобы запускаются не в airflow, а стартуют отдельные поды в k8s
🤩поддерживается дата-контракты

Дата-контакты в OMD — это как второй этап проверки. Мы однажды напоролись на такое, что данные вставлялись без проблем даже при изменении схемы на источнике. Потому что мы в коде брали из датафрейма только столбцы, которые уже были в таргет-таблице🙂

Дальше мы пошли в сендбокс. Посмотрели, как дата-контракты поддерживают изменения схемы, data quality, штуки для безопасности (все, что на скрине). Контракты можно импортнуть и экспортнуть в формате ODCS (Open Data Contract Standard)

Еще мне рассказали, что OpenMetadata стартанула всего лишь 5 лет назад! А 10.06 у них будет бесплатный онлайн-саммит Collate Summit '26: Data & AI in Production, на который можно зарегаться

После встречи деврел прислал несколько полезных ссылочек, которые мы обсуждали:

📍OpenMetadata’s Kubernetes Scheduler Preview

📍Data Contracts and OpenMetadata

📍OpenMetadata Standards & Building new Connectors with AI

📍OpenMetadata Standards

@data_engineerette

Airflow для менеджеров

В Ariflow 3.1 появилась группа hitl-операторов, которая позволяет что-то вводить пользаку во время работы дага

HITL = Human-in-the-loop

🫠 Что делает пример на картинках?

Мы задаем даты, выбираем сервисы из списка, вводим почту и получаем отчет. Операторы по сути помогают менеджерам не дергать DA/DE своими адхоками, а пойти самому накликать и выгрузить то, что нужно

🤓 А как это происходит?

В базовых примерах после разворачивания airflow появится даг example_hitl_operator. Там есть несколько операторов из пакета airflow.providers.standard.operators.hitl:

🤩HITLOperator — выбрать одну или несколько опций из списка
🤩HITLEntryOperator — ввести любой текст
🤩HITLBranchOperator — выбрать следующую таску
🤩ApprovalOperator — одобрить или отклонить

В коде выглядит это вот так:

wait_for_multiple_options = HITLOperator(
  task_id="wait_for_multiple_options",
  subject="Please choose option to proceed: ",
  options=["option 1", "option 2", "option 3"],
  multiple=True,
  defaults=["option 1"],
)

Когда заходите в UI, после запуска дага появляется доп вкладка Required Actions (1), где и нужно прожать опцию. Это все потом отправляется в xcom:

{
  "params_input": {},
  "responded_at": "datetime.datetime@version=2(tz=(UTC,pendulum.tz.timezone.Timezone,1,True),timestamp=1778505898.269782)",
  "chosen_options": [
    "option 2",
    "option 3"
  ],
  "responded_by_user": {
    "id": "1",
    "name": "airflow"
  }
}

Из xcom потом можно достать в других тасках. Сначала обращаетесь по названию таски, а потом работаете, как с обычным словарем:

{{ ti.xcom_pull(task_ids='wait_for_multiple_options')["chosen_options"] }}

{{ ti.xcom_pull(task_ids='wait_for_input')["params_input"]["information"] }}

Use case очень прикольный. Интересно, а вот на практике этим будут пользоваться?

@data_engineerette

Куда катится рынок?

Недавно заходила послушать обсуждение текущей ситуации на рынке. Что интересного оттуда записала:

1️⃣ Сейчас есть смысл просить 300-350-400. Потому что вместо разраба за 500-600 возьмут обычного + дадут ему иишку. Хотя еще совсем недавно говорили, что занижать себе цену тоже не надо

Извините, неудачники нам не нужны

— видимо, больше не работает

А вот вилка по аутстаффу — вообще максимум 280-300 на руки

2️⃣ На hh есть плашка "Конкретные достижения". Она видна только hr. И резюме с такой плашкой чаще показывается работодателям. Если у вас нет красивых циферок, то отсутствие плашки — доп фильтр, резюме даже не откроют

3️⃣ "О себе" могут читать первым, поэтому этот раздел нужно заполнять. Но без банальностей по типу "стрессоустойчивый, люблю решать сложные задачи, саморазвиваться"

4️⃣ Нужно хорошо общаться в переписке, без грубости и отношения "все должны" (база, но все же)

5️⃣Когда спрашивают про мотивацию, никогда не упоминать токсичность

@data_engineerette

Data Vault за один вечер

Решила я тут погрузиться в дата волт на практике. Нашла интересный проект — AutomateDV (бывший dbtvault)

У них есть демо-проект, в котором создаются разные сущности, несколько видосов с объяснениями и небольшая, но очень детальная дока

💻 Поставила себе по инструкции dbt-core, dbt-postgres:

python -m pip install dbt-core dbt-postgres

Подключила AutomateDV — это просто пакет в dbt-проекте, задается в packages.yml:

dbt deps 

Подняла постгрю в докере, настроила коннекшены, создала проект:

dbt init

Сгенерила данные из датасета TPC-H и положила их в volume:

pip install tpchgen-cli
mkdir data
tpchgen-cli -s 1 -f csv -o ./data

Создала таблицы и загрузила в них данные:

COPY region FROM '/var/lib/postgresql/data/data/region.csv' DELIMITER ',' CSV HEADER;

🐾 Поначалу я смотрела видосы и делала все ручками. Потом забила и чисто запускала модельки, смотрела, что получается. Фреймворк автоматизирует создание дата волта. Во-первых, для стейджинга можно использовать такие поля:

derived_columns - новые поля
hashed_columns - поля для хэширования

Тут мы добавили поле как алиас другого, поле с константной строкой, сделали хэш из 2х первичный ключей:

{%- set yaml_metadata -%}
source_model: 'raw_orders'
derived_columns:
  CUSTOMER_KEY: 'CUSTOMERKEY'
  RECORD_SOURCE: '!TPCH-ORDERS'
hashed_columns:
  ORDER_CUSTOMER_PK:
  - 'CUSTOMER_KEY'
  - 'ORDERKEY'
...

Во-вторых, создание самих сущностей происходит с помощью удобных макросов:

automate_dv.stage()
automate_dv.hub()
automate_dv.sat()
automate_dv.link()
automate_dv.pit()
...

Все модельки можно позапускать, а потом сгенерить доку по проекту:

dbt run -s +v_stg_orders
dbt run -s hub_customer

dbt docs generate
dbt docs serve

😅 Но саааамое прикольное — это после компиляции моделек зайти в папку target/ и посмотреть, что там нагенерилось. И еще сходить в исходный код самого пакета в dbt_packages/

А нагенерилось там вот такое:

—хэширование нескольких полей
DECODE(MD5(NULLIF(CONCAT_WS('||',
    COALESCE(NULLIF(UPPER(TRIM(CAST(CUSTOMER_KEY AS VARCHAR))), ''), '^^'),
    COALESCE(NULLIF(UPPER(TRIM(CAST(ORDERKEY AS VARCHAR))), ''), '^^')
), '^^||^^')), 'hex') AS ORDER_CUSTOMER_PK,


—отбор по rn для инсерта в линки
ROW_NUMBER() OVER(
    PARTITION BY rr.ORDER_CUSTOMER_PK
    ORDER BY rr.LOAD_DATE
) AS row_number

—отбор уникальных значений в сателлит по хешу
WHERE b.INVENTORY_HASHDIFF != b.prev_hashdiff

В общем, интересно поковыряться, как они придумали, и вдохновиться, если у вас сложнее/что-то забыли учесть/еще не реализовали

@data_engineerette

Нетворкинг для разведчиков

По рекомендации прочитала книжку «Нетворкинг для разведчиков» от пары советских разведчиков. Она лучше предыдущей, вдохновила меня на практику, но не прям вау, у них много похожих мыслей

🎧 Позже я посмотрела интервью с ними (раз, два), особенно понравилось с женой. Вы представляете, какой удар для детей узнать, что их родители шпионы и теперь они должны покинуть свой дом, друзей и навсегда уехать жить в Россию?

📖 В американской книге автор утверждал, что у него много друзей. А тут авторы говорят, что нетворкинг — это не про поиск друзей, друзья — лишь побочный продукт

Нетворкинг — это заставить человека купить вас

Чтобы хорошо нетворкаться, нужно:

1️⃣Определить цель
2️⃣Определить стратегию, путь к цели, нарисовать карту контактов
3️⃣Продумывать наперед все сценарии развития событий и свои действия
4️⃣Систематически тренироваться

Что за карта контактов? Рисуете круг, делите на сектора по областям деятельности и на кольца по плотности знакомства. В итоге я нарисовала 200+ контактов. Потом мне надоело, я не поняла, что дальше делать, и забросила🤣 Видимо, надо сначала придумать цель

📖 Естественно, сближаться нужно не со всеми людьми, а с этими:

📌коннекторы, у кого много знакомых
📌конденсаторы, у которых много инфы (чтобы потом обменять с новыми людьми через коннекторов)
📌мосты, которые открывают доступ к другой стране/организации
📌восходящие звезды = лидеры завтрашнего дня

Также рекомендовали возобновить общение со старыми контактами. Я попробовала, но одна половина мне не ответила, с другой после нескольких сообщений общение снова остановилось😁 Из интересного узнала только, что одногруппница из муз колледжа все-таки переехала в Германию, учится там в маге и преподает

📖 Из реальных способов познакомиться предлагается:

📌просить друзей познакомить с их знакомыми (я этим ни разу не пользовалась)
📌бывать в клубах, онлайн группах, встречах
📌участвовать в мероприятиях (митапы, волонтерства) или создать свое

Еще в американской книге автор рассказывал, что он изучает соцсети, выписывает списки увлечений. Мне тогда это казалось сталкерством. В моей голове разговор выглядел так: “а я знаю, что вы увлекаетесь шахматами”😏 😏 Но тут я поняла, что это нужно для завязывания диалога, когда вы впроброс говорите:

вы: в свободное время я прихожу в шахматный клуб
он: о, а я в университете участвовал в турнирах
вы: (искренне удивляясь, хотя фотки с турниров давно у вас сложены в отдельную папочку) правда? а какой у вас рейтинг?..

Из полезного нужно всегда иметь наготове:

📌представление себя
📌главные новости
📌готовые списки тем и вопросов для разговора
📌зацепки (попросить собеседника или предложить помощь самому)

Еще я записала себе пару практических упражнений:

📌сидеть в тц, смотреть на людей и делить, с кем хотелось бы встретиться, а с кем нет
📌провести день, обращая внимание на свои и чужие эмоции

Что думаете? Стало быть, нетворкинг - это чисто циничная штука?

@data_engineerette

Одна из оптимизаций адаптивки

У меня есть много запросов вида "select ... from ... order by". В какой-то момент я заметила, что иногда джобы стартуют, а иногда нет, но считается все нормально. Но разобраться-то все равно интересно)

☕️ Я смотрю план запроса у таблиц. Initial Plan у них одинаковый - чтение, селект, сортировка:

== Initial Plan ==
  Sort
  +- Exchange
     +- Project
        +- BatchScan catalog.schema.table

☕️ Смотрю финальный план

1 таблица (запускает джобу):

== Final Plan ==
  AQEShuffleRead
  +- ShuffleQueryStage, Statistics(sizeInBytes=368.0 B, rowCount=1)
     +- Exchange
        +- * Project
           +- BatchScan catalog.schema.table1

Длительность - 4с

2 таблица (не запускает джобу):

== Final Plan ==
   LocalTableScan

Длительность - 10мс
И причем тут LocalTableScan?

☕️ Прикол в том, что во второй табличке 0 строк. И включена адаптивка (spark.sql.adaptive.enabled = true). Адаптивка в спарке понимает, что бессмысленно шафлить 0 строк данных, и возвращает результат за несколько мс

@data_engineerette

Мой первый инцидент

У нас есть процесс дежурств, где нужно следить за кластером, поднимать даги, помогать пользователям

И вот уже вечер, все нормально, но внезапно выстрелил алерт. По одному стримингу сильно возросли лаги - накопилось много необработанных сообщений

Я смотрю график - да, лаг прочитанных сообщений начал плавно возрастать, а потом улетел в бесконечность

Я смотрю в кафку - данные приходят

Я смотрю спарк приложение - оно running, тасочки выполняются

Все работает, а данных нет
🤔🤔🤔

Детальнее углубляюсь в тасочки - все читается, но количество строк = 0

Смотрю на минимальный оффсет в кафке - а он сииильно дальше. И оффсеты, которые пытается обработать спарк, уже не существуют!😱 Данные лежат только за последние 1,5ч, а не за месяц и ускользают прямо на моих глазах! 😱😱

Я накидываю ресурсов, чтобы как можно быстрее догнать данные. Для апрува пингую человечка, который почти всегда онлайн. Через 15 минут начинают появляться сообщения в табличке, я вздыхаю спокойнее…

👀 Потом я анализирую каунты по датам. Данных пришло в 20 раз больше, чем изначально закладывалось под этот топик

@data_engineerette

Разбираемся в каталогах

Начинаем понедельник с распутывания клубочка🧶 Концепций каталога развелось столько, что я сама уже запуталась, что есть что) Давайте вместе разложим по полочкам

Трино

Каталог - это конфиги для подключения к разным источникам данных

Они прописываются в файлике по типу etc/catalog/iceberg.properties:

connector.name=iceberg
iceberg.catalog.type=hive_metastore
hive.metastore.uri=thrift://hive-metastore:9083

Потом можно в запросах обращаться по названию этого коннектора:

SELECT * FROM iceberg.db.table;
SELECT * FROM postgres.public.table;

Spark

Каталог - это API Spark для работы с разными источниками данных

Я бы сказала, что это похоже на концепцию в трино. Потому что мы так же можем определить новый каталог для источника и указать, как к нему подключаться. Но только в коде спарк приложения:

spark.conf.set("spark.sql.catalog.spark_catalog", "org.apache.iceberg.spark.SparkSessionCatalog")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.spark_catalog.type", "hive")

spark.conf.set("spark.sql.catalog.clickhouse", "com.clickhouse.spark.ClickHouseCatalog")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.clickhouse.host", "host")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.clickhouse.user", "user")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.clickhouse.password", "password")

Дальше обращаться по названию каталога через Spark SQL/DataFrame API:

spark.table("spark_catalog.default.table")
spark.table("clickhouse.default.table")

Iceberg

Каталог - это хранилище метаданных Iceberg таблиц (где лежат снепшоты, манифесты, схемы)

Без каталога айсберг-таблица для движка не существует. Именно каталог знает актуальный снепшот, работает с эволюцией схем и транзакциями

Есть несколько реализаций: HMS (Hive Metastore), JDBC (обычные бд), AWS Glue, REST - Nessie, Polaris, Lakekeeper, lakeFS, Tabular, Unity Catalog

Data Catalog

Каталог - это реестр всех метаданных

Он нужен для Data Governance: сканирует мету из бд, хранит схемы таблиц, содержит техническое описание сущностей и полей, бизнес-описание метрик, умеет в data lineage. Здесь каталог вообще сборку от предыдущих пунктов

Примеры: DataHub, OpenMetadata, Apache Atlas, Amundsen, Marquez, AWS Glue Data Catalog

@data_engineerette

Копаемся в метасторе

Вы когда-нибудь заглядывали, что на самом деле хранится в базенке хайв метастора? Там создаются системные таблицы с инфой по базам, таблицам, путям, колонкам и еще много всего

Из наиболее полезных таблиц я для себя выделила:

🤩COLUMNS_v2 - о колонках
🤩CTLGS - о каталогах
🤩DBS - о схемах
🤩ROLES - о ролях
🤩SDS (Storage Descriptors) - о путях к таблицам
🤩TABLE_PARAMS - о свойствах таблиц
🤩TBLS - о таблицах

И на основе этого мы можем вывести сводную инфу по всем схемам, таблицам, полям:

SELECT
    d."NAME",
    t."TBL_NAME",
    t."OWNER",
    s."LOCATION",
    c."COLUMN_NAME",
    c."TYPE_NAME",
    c."COMMENT"
FROM "TBLS" as t
    JOIN "DBS" d
        ON t."DB_ID" = d."DB_ID"
    JOIN "SDS" s
        ON t."SD_ID" = s."SD_ID"
    JOIN "COLUMNS_V2" c
        ON s."CD_ID" = c."CD_ID"
--WHERE d."NAME" = 'raw'
--AND t."TBL_NAME" = 'test'
ORDER BY d."NAME", t."TBL_NAME", c."INTEGER_IDX";

А на этой картинке представлена ER-диаграмма модели данных

@data_engineerette

Могла стать главной в yandex cloud

На меня вышел человечек и предложил зарефералить на позицию Product Manager для развития продуктов для де в облаке. Я внутри себя: что?? меня???😱 Конечно, делаем!

Для половины требований я понимала, что не подхожу:

🤩Работали менеджером продукта и реализовали успешные продуктовые изменения
🤩Разбираетесь в product discovery, умеете проводить качественные и количественные исследования, проводить конкурентный анализ
🤩Понимаете, как устроен цикл продаж, знакомы с управлением и ценообразованием

Но зато я буду знать свои слабые стороны и подноготную менеджерского процесса

🤓 Реферер мне очень много рассказал про стек, задачи, продукты, архитектуру, накидал кучу полезных ссылочек на доклады (в том числе с собеседующими), материалы по продуктовым исследованиям

👩‍💻 Процесс собесов отличался от разработческих ролей. У меня было 2 встречи (без алгосов!): с руководителем продактов и лидом всех тех команд. Из технических вопросов больше общались про миграцию, перформанс, каталоги айсберга, глоссарий, мой путь до де. А в целом мне рассказали про текущий стек и сервисы, чем сейчас занимаются, куда целятся, планы/мечты, составы команд, ожидания от продакта

Из интересного в плане сервисов рассказали, что они готовят релизы постгри на основе релиз-кандидата и выпускают облачную версию день в день с выходом новой версии. Я вот не знала, что это так работает

🌸 Конечно, мне не хватило опыта работы продактом) А возможно, под такую ваку полу де/полу продакт просто нужно было нанимать двух людей. Но опыт был интересный!

@data_engineerette

Каждому по лейкхаусу

Мой коллега Саша запилил крутецкий курс по айсбергу! 😎 Я сама его полностью прошла, записала несколько новых для себя моментов и осталась очень довольна контентом👍

Например, вы знаете, как сделать CDC на айсберге? Или как выглядит partition evolution на уровне storage? У вас могут лежат непартицированные, партицированные и по-разному партицированные данные в одном месте, и это работает🤩

Поэтому если хотите освоить технологию на практике и перейти в Senior-лигу, то присмотритесь к курсу «Apache Iceberg для Data Engineer»

Главная фишка: вы соберете полноценный Lakehouse прямо на своем ноутбуке

В программе только суть:

🤩Внутреннее устройство и транзакционность таблиц
🤩Data-as-Code: Time Travel, ветвление и тегирование
🤩Performance Tuning: как выжать из Iceberg максимум скорости

🎁 Специально для подписчиков моего канала - скидка 15% по промокоду

DATA_ENGINEERETTE

🚀 Регистрация тут

Как положить гитлаб?

Кратко: внедрить нейронку🧑‍🦲

Что произошло?

В MR начали бесконечно запускаться пайплайны с тестами каждые полминуты. Когда я впервые увидела, их уже было 90 штук!🪿

Как мы до такого докатились?

Есть джоба, которая скачивает либу, красиво форматирует файлики и пушит изменения

Нейронка добавила кэширование, чтобы при повторной установке либа бралась из кэша, а не скачивалась по сети

Вроде бы хотелось как лучше, а получилось как всегда

Все сломалось 😭

Что было упущено?

1. Изначально джоба коммитила все измененные файлики через git add . Но и никогда не предполагалось, что будет писаться в репо что-то еще. Здесь сузили git add до папки/типов файлов

2. Папка с кэшом не была добавлена в .gitignore

3. Никто не увидел опасности этого изменения, потому что была еще куча других

🤓 В общем, на нейронку надейся, а сам не плошай

@data_engineerette