Guide to data tools landscape for developers
3 hours ago
- #Software Development
- #Data Engineering
- #Data Tools
- 作者在无数据背景的情况下加入了Deepnote，发现这个领域与软件工程紧密相邻。
- 意识到对数据工具和工作流程缺乏了解后，他们通过文章、同事和客户互动进行学习。
- 本文是为软件工程师理解数据团队而编写的指南，涵盖了数据生命周期、工具和职业类别。
- 数据职业包括分析型、科学型、工程型和机器学习型，每种类型都有不同的角色和工具。
- 数据生命周期涉及ETL/ELT流程：从各种来源提取、转换和加载数据。
- 数据存储包括文件格式（CSV、Parquet）、内存格式（Arrow）以及数据仓库、数据湖和数据湖仓等系统。
- 处理工具涵盖从SQL和本地DataFrames（pandas）到分布式系统（Spark）和流处理（Kafka、Flink）。
- 编排工具（例如Airflow）和可观测性工具用于管理管道和数据质量。
- 数据消费包括仪表板、运营分析、即席分析和嵌入式分析，使用Tableau和Metabase等工具。
- 文章强调了数据治理的重要性，并总结了从数据源到应用的完整流程概述。