Data Engineers используют широкий набор языков программирования и скриптов в зависимости от задач, архитектуры систем и используемых инструментов. В основном упор делается на обработку данных, построение пайплайнов (ETL/ELT), автоматизацию и интеграцию между системами. Ниже рассмотрены наиболее популярные языки, применяемые в профессии Data Engineer, с детальным описанием их ролей и кейсов.

1. Python

Python — основной язык для Data Engineers благодаря своей универсальности, богатой экосистеме и читаемости кода.

Почему он популярен:

• Поддержка ETL/ELT пайплайнов

• Лёгкая интеграция с API, базами данных, хранилищами

• Работа с большими данными (через Spark, Dask)

• Обработка файлов (CSV, JSON, Parquet, Avro и др.)

• Расширенные библиотеки: pandas, pyarrow, sqlalchemy, requests, luigi, airflow, pyspark

Типичные задачи:

• Парсинг и трансформация данных

• Обработка потоков из Kafka

• Написание операторов для Apache Airflow

• Интеграция с REST APIs

Пример:

import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
df\['total'\] = df\['price'\] \* df\['quantity'\]
df.to_parquet("processed_data.parquet")

2. SQL

SQL (Structured Query Language) — язык запросов к данным и фундаментальный навык для любого дата-инженера.

Используется для:

• Извлечения, агрегации, фильтрации данных

• Написания сложных аналитических запросов

• Оптимизации запросов в DWH (BigQuery, Redshift, Snowflake)

• Создания ETL-скриптов в виде Stored Procedures

• Построения витрин данных

SQL-движки:

• PostgreSQL, MySQL, MS SQL Server

• HiveQL (Hadoop)

• Spark SQL

• Presto / Trino

• BigQuery SQL (вариант ANSI SQL)

Пример:

SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_spent
FROM transactions
WHERE transaction_date >= '2024-01-01'
GROUP BY customer_id
ORDER BY total_spent DESC;

3. Scala

Scala — функционально-объектно-ориентированный язык, который используется преимущественно в экосистеме Apache Spark.

Почему используется:

• Нативный язык Apache Spark (наравне с Java)

• Высокая производительность при работе с Big Data

• Поддержка стриминга через Spark Structured Streaming

Где применяется:

• Реализация трансформаций и джобов в Spark

• Обработка больших объёмов данных в распределённых системах

• Интеграция с Kafka, Cassandra, HDFS

Минусы:

• Более высокая порог вхождения по сравнению с Python

4. Java

Java остаётся востребованным в enterprise-среде, особенно в крупных системах обработки данных.

Где используется:

• Hadoop (MapReduce, HDFS)

• Kafka (написан на Java)

• Beam, Flink, Storm

• Разработка надёжных ETL- и ingestion-сервисов

Причины использования:

• Высокая производительность

• Надёжность и масштабируемость

• Хорошая поддержка многопоточности

Java больше подходит для глубокой интеграции и низкоуровневой обработки, чем для быстрого прототипирования.

5. Bash / Shell Scripting

Shell-скрипты — незаменимы при автоматизации задач на уровне ОС.

Применение:

• Автоматизация cron-задач

• Управление файлами и архивами

• Вызов CLI-утилит (AWS CLI, gcloud, az)

• Мониторинг, логирование, алерты

Типовой кейс:

• Скачивание файлов из S3 → преобразование в CSV → загрузка в базу

aws s3 cp s3://bucket/data.csv .
cut -d',' -f1-5 data.csv > trimmed.csv
psql -d dbname -c "\\copy table FROM 'trimmed.csv' CSV HEADER"

6. R

Хотя R чаще используется в Data Science, Data Engineers могут применять его для:

• Предобработки данных в научных проектах

• Визуализации качества данных

• Встраивания в ETL-пайплайны при наличии аналитиков, работающих с R

Тем не менее, для инженерии данных его использование ограничено и редко становится основным инструментом.

7. Go (Golang)

Go становится популярным в высоконагруженных распределённых системах.

Используется для:

• Написания высокопроизводительных ingestion-сервисов

• Работа с Kafka, gRPC, ETCD

• Разработка микросервисов в инфраструктуре хранения данных

Go сочетает производительность и лаконичность. Однако его распространение среди Data Engineers ограничено, чаще используется DevOps-инженерами и в инфраструктурной разработке.

8. TypeScript / JavaScript

Используются:

• Для настройки frontend-частей инструментов аналитики и визуализации

• В работе с системами типа Metabase, Superset

• В случае, если пайплайн требует вызова Node.js-скриптов (например, парсинг веб-данных)

9. YAML и JSON

Хотя это не языки программирования, Data Engineers активно работают с ними для:

• Настройки конфигураций пайплайнов (Airflow, dbt, CI/CD)

• Описания схем (Schema Registry, Avro)

• Работа с API

Используемые языки в связке с инструментами

Выбор языка зависит от:

• Архитектуры хранилища и системы обработки данных

• Типа задач (batch или stream processing)

• Уровня зрелости команды и её стека

• Технологий в используемом облаке (AWS, GCP, Azure)

Чаще всего дата-инженер владеет Python + SQL в качестве основы, а также знает Bash и минимум один язык, подходящий для Big Data систем — Scala или Java. Это позволяет гибко строить пайплайны, автоматизировать обработку и обеспечивать надёжную работу дата-инфраструктуры.