Advanced
3 minutes
Итоги Python PyFlink PySpark
Итоги модуля 6: Data Engineering
Что вы изучили
В этом модуле вы освоили обработку CDC событий в data engineering pipelines: Python, PyFlink и PySpark.
Ключевые концепции
Python Consumer Patterns
- confluent-kafka: Production-ready клиент
- Batch processing: Микробатчи для эффективности
- Error handling: Dead letter queues
PyFlink CDC
- Table API: SQL-like обработка
- Debezium format: Встроенная поддержка
- Streaming mode: Real-time processing
PySpark Structured Streaming
- readStream: Потоковое чтение из Kafka
- Watermarks: Обработка опозданий
- Checkpointing: Exactly-once semantics
Feature Engineering
- Real-time features: CDC → Feature Store
- Aggregations: Window functions
- Joins: Stream-stream и stream-static
ETL vs ELT
| Подход | Трансформации | Скорость | Гибкость |
|---|---|---|---|
| ETL | До загрузки | Медленнее | Жёсткая схема |
| ELT | После загрузки | Быстрее | Гибкая схема |
| Streaming ETL | В потоке | Real-time | Высокая |
Навыки
После прохождения модуля вы умеете:
- Обработать CDC события на Python
- Создать PyFlink streaming job
- Настроить PySpark Structured Streaming
- Реализовать real-time feature engineering
- Выбрать между ETL, ELT и streaming
Что дальше?
Модуль 7: Cloud-Native GCP
Debezium в облачной инфраструктуре:
- Debezium Server (без Kafka)
- Google Pub/Sub интеграция
- Cloud Run deployment
- Workload Identity
Finished the lesson?
Mark it as complete to track your progress