Предпочтительный стек технологий для построения дата-пайплайнов зависит от множества факторов — объёма данных, частоты обновлений, типа источников, требований к надежности, latency и интеграции с другими системами. Тем не менее, существует набор технологий, которые я предпочитаю использовать благодаря их зрелости, гибкости, масштабируемости и поддержке сообщества.

Языки программирования

Python

Наиболее универсальный язык в Data Engineering:

• Библиотеки: pandas, sqlalchemy, pyarrow, pyspark, requests, fastavro.

• Используется для: написания ETL-логики, обёрток над API, трансформаций, Glue jobs, Airflow DAG’ов, генерации тестов и метаданных.

SQL

• Язык трансформаций на уровне Data Warehouse: BigQuery SQL, T-SQL, PostgreSQL, PrestoSQL.

• Используется для чистки, агрегирования, джойнов, создания представлений, materialized views и CTE.

Bash

• Для легковесных оркестраций, скриптов миграции, запуска cron-задач, управления CLI-инструментами GCP, AWS и Spark.

Хранилища

Data Lake (для сырья и полуобработанных данных):

• Amazon S3 — высокая доступность, дешёвое хранилище, поддерживает Parquet, ORC, JSON, Avro.

• Google Cloud Storage (GCS) — tight-интеграция с BigQuery, Airflow, Dataflow.

• Azure Data Lake Storage Gen2 — иерархическая структура, ACL.

Data Warehouse (для аналитики):

• BigQuery — serverless, auto-scaling, простой SQL-интерфейс, встроенный BI, fast analytics.

• Snowflake — разделение compute/storage, поддержка semi-structured данных, zero-copy clone.

• Amazon Redshift — традиционный MPP, но требует настройки кластеров.

• Azure Synapse Analytics — тесная интеграция с Power BI и ADF.

Обработка и трансформации

Apache Spark (PySpark)

• Стандарт де-факто для batch/stream ETL, особенно при работе с Parquet/Avro.

• Используется в AWS Glue, Databricks, Azure Synapse, EMR, GCP Dataproc.

• Подходит для сложных джойнов, window-функций, преобразований данных.

Apache Beam (через Google Dataflow)

• Унифицированная модель batch + streaming.

• Удобен для создания гибких пайплайнов с инкрементальной логикой и retry.

• Используется в high-throughput real-time системах.

dbt (Data Build Tool)

• Модель "SQL-as-code" для трансформаций на уровне DWH.

• Позволяет документировать, тестировать и управлять зависимостями моделей.

• Используется в связке с Snowflake, BigQuery, Redshift.

Оркестрация и планирование

Apache Airflow

• Удобная DAG-структура, поддержка task dependency, retries, SLA.

• Интеграция с AWS/GCP/Azure, PostgreSQL, MySQL, REST API, Slack.

• Используется в Composer (GCP), MWAA (AWS), Astronomer.

Prefect

• Современная альтернатива Airflow, ориентированная на Dataflow/Functional подход.

• Лучше работает в event-driven архитектуре и более developer-friendly API.

AWS Step Functions / Azure Data Factory

• Удобны для low-code сценариев, но ограничены по гибкости.

Стриминг

Kafka / Amazon MSK / Azure Event Hubs / Google Pub/Sub

• Используются для ingest событий в реальном времени.

• Стек Kafka чаще используется в enterprise-архитектурах с высокой нагрузкой.

Spark Structured Streaming / Apache Flink

• Для обработки стриминговых данных, агрегаций по окнам, детектирования событий.

• Flink — low-latency, stateful streaming; Spark — для более простых сценариев.

Хранилища метаданных

Data Catalog

• AWS Glue Data Catalog — для партиционированных таблиц в S3.

• Google Data Catalog — сканирует BigQuery, GCS, Pub/Sub.

• Amundsen или Apache Atlas — для самостоятельного управления lineage и описания датасетов.

Форматы данных

• Parquet — основной формат хранения в Data Lake: колоночный, сжатый, оптимален для аналитики.

• Avro — сериализация для передачи по Kafka или хранения схем.

• JSON — semi-structured, но не оптимален для аналитических задач.

• Delta Lake / Iceberg / Hudi — ACID на уровне Data Lake (copy-on-write, merge-on-read, time travel, schema evolution).

Вспомогательные инструменты

• Great Expectations — для автоматической валидации данных.

• Dagster — альтернатива Airflow с типизированными пайплайнами.

• Terraform — для IaC (создание S3, IAM, Pub/Sub, Firestore).

• Docker + Kubernetes — для контейнеризации пайплайнов и микросервисов.

Логирование и мониторинг

• Prometheus + Grafana — для метрик пайплайнов.

• ELK Stack / OpenSearch — для логов из Spark/Airflow.

• CloudWatch, Stackdriver, Azure Monitor — платформенные решения для мониторинга и алертов.

Почему этот стек?

1. Масштабируемость: Spark, BigQuery, Snowflake позволяют обрабатывать терабайты данных без ручного масштабирования.

2. Надежность: Airflow и Beam предоставляют retry, SLA, error-handling.

3. Гибкость: dbt, Python и SQL позволяют комбинировать декларативный и императивный подходы.

4. Экономия: использование serverless-компонентов (Athena, BigQuery, Glue) снижает затраты.

5. Тестируемость и CICD: всё конфигурируется как код — от DAG’ов до инфраструктуры и моделей.

Такой стек позволяет строить как простые пайплайны для отчётности, так и сложные event-driven архитектуры с real-time данными, гарантированной доставкой и контролем качества на каждом этапе.