Как работает Data Catalog и зачем он нужен?

Предпочитаемый стек технологий для построения надёжных и масштабируемых пайплайнов зависит от типа задачи, объёма данных, требований к latency и бизнес-контекста. Ниже представлен мой базовый и проверенный стек для построения как batch-, так и streaming-ориентированных ETL/ELT пайплайнов. Я разделю стек по функциональным зонам: хранение, обработка, оркестрация, интеграции, мониторинг, тестирование, облачные сервисы, а также объясню, почему он выбран.

ХРАНЕНИЕ ДАННЫХ

Amazon S3 / Azure Data Lake Storage / Google Cloud Storage

  • Используются как дата-лейки для хранения сырых, очищенных и агрегированных данных.

  • Поддержка версионирования, lifecycle-политик, шифрования.

  • Прекрасная интеграция с Spark, Presto, Hive, DWH.

  • Форматы: Parquet и Avro — для оптимизации хранения и скорости запросов.

Amazon Redshift / BigQuery / Azure Synapse Analytics

  • DWH для аналитики и построения витрин.

  • Позволяют быстро выполнять агрегаты по миллиардам строк.

  • Поддерживают ELT-модель, когда данные трансформируются внутри хранилища.

ОБРАБОТКА ДАННЫХ

Apache Spark (в Databricks или EMR)

  • Поддержка как batch-, так и streaming-задач.

  • Высокая производительность, масштабируемость.

  • PySpark — основной язык, также Scala, если нужна производительность.

dbt (Data Build Tool)

  • Для ELT в DWH.

  • Трансформации, написанные на SQL, с автоматическим документированием и управлением зависимостями.

  • Поддержка тестов, CI/CD-интеграции.

Apache Beam (через Google Dataflow)

  • Унифицированная модель обработки batch и streaming.

  • Поддержка окон, инкрементальности, watermark’ов.

  • Расширяемая и переносимая.

ИНТЕГРАЦИЯ И INGESTION

Apache Kafka

  • Основной механизм для ingest событий в реальном времени.

  • Используется для логирования, CDC, стриминга сенсорных и API-данных.

  • Надёжный и отказоустойчивый pub/sub.

Kafka Connect + Debezium

  • Подключение к базам PostgreSQL/MySQL для реализации CDC.

  • Передача изменений в топики Kafka → downstream-системы.

Airbyte / Fivetran

  • Быстрое подключение к десяткам источников: REST API, SaaS, базы данных.

  • Поддержка инкрементальной загрузки, schema evolution.

ОРКЕСТРАЦИЯ

Apache Airflow

  • Надёжная и гибкая оркестрация пайплайнов (DAG-подход).

  • Удобно управлять зависимостями, retries, SLA.

  • Поддержка Sensor’ов, XCom’ов, условной логики.

  • Расширяем за счёт кастомных операторов.

Prefect

  • Более современная альтернатива Airflow с меньшим boilerplate.

  • Поддержка dynamic workflows, observability out of the box.

  • Отлично сочетается с dbt, Spark, Snowflake.

МОНИТОРИНГ И АЛЕРТИНГ

Prometheus + Grafana

  • Используются для мониторинга метрик пайплайнов, ресурсов кластера.

  • Визуализация задержек, объемов, ошибок.

DataDog / ELK Stack / CloudWatch

  • Для логирования, алертинга и трейсинга пайплайнов.

  • Интеграция с Airflow, Spark, Kafka.

ТЕСТИРОВАНИЕ И КАЧЕСТВО ДАННЫХ

Great Expectations / Soda

  • Тестирование данных на разных стадиях: schema, nullability, uniqueness.

  • Отчёты об отклонениях, интеграция с Airflow/dbt.

dbt tests

  • Уровень тестов на модели ELT (not null, unique, relationships, custom).

  • Покрытие unit-тестами SQL логики.

ОБЛАЧНАЯ ИНФРАСТРУКТУРА

AWS / GCP / Azure

  • Выбор зависит от клиента или внутренних стандартов компании.

  • Использую managed-сервисы wherever possible:

    • AWS: S3, Glue, Lambda, Step Functions, Redshift, MWAA (Airflow)

    • GCP: GCS, BigQuery, Dataflow, Composer, Pub/Sub

    • Azure: ADLS, Synapse, ADF, Databricks

Terraform / Pulumi / CloudFormation

  • Инфраструктура как код (IaC) для развёртывания ETL-инфраструктуры.

  • Управление окружениями, откат изменений, CI-пайплайны.

УПРАВЛЕНИЕ ЗАВИСИМОСТЯМИ И CI/CD

GitHub Actions / GitLab CI / Jenkins

  • Автоматическое тестирование пайплайнов, деплой dbt моделей, Airflow DAGs.

  • Проверка стилей кода, валидация конфигураций.

Docker + Kubernetes

  • Контейнеризация Spark job’ов, Airflow worker’ов, сервисов ingestion.

  • Использование Helm и ArgoCD для управления пайплайнами.

ПРИЧИНЫ ВЫБОРА ЭТОГО СТЕКА

  • Масштабируемость: легко адаптируется под объёмы от гигабайт до петабайт.

  • Надёжность: контроль за ретраями, консистентностью, алертинг.

  • Универсальность: поддержка как batch-, так и streaming-обработки.

  • Низкий порог входа: dbt/SQL, PySpark, Airflow — имеют большое комьюнити.

  • Открытые стандарты: Apache-экосистема, легко переносимая между облаками.

Этот стек позволяет строить надёжные, повторяемые и хорошо документированные пайплайны, с возможностью быстрого CI/CD, тестирования и мониторинга.

31-07-2025
Medium 8 просмотров