Naar de inhoud
↑↓navigeren↵openenescsluiten
Claude+372Whisper+228LangChain+168Codex+223NotebookLM+276DALL-E 3+192DeepL+249n8n+208Topaz Video AI+153LlamaIndex+161
Data Engineering logo
Skill

Data Engineering

Vier skills voor Airflow, dbt, Spark en datakwaliteit

0
BewarenWebsite bezoeken ↗
GitHub-sterren
39K
Repository op GitHub

Installeren

Claude Code: /plugin marketplace add wshobson/agents → /plugin install data-engineering@claude-code-workflows
Wordt geactiveerd bij

ETL hattı, veri ambarı ya da toplu işleme kurulurken; Spark işi yavaşlarken veya veri kalitesi denetimi CI'a bağlanırken

Auteur
Seth Hobson
Licentie
MIT

Het Airflow-materiaal bouwt DAG's rond vier vereisten: idempotentie, atomiciteit, incrementele verwerking en observeerbaarheid, met bijbehorende retry-instellingen en begrensde exponentiële back-off. De Spark-richtlijnen behandelen datascheefheid met salting, broadcast joins en adaptieve query-uitvoering in plaats van simpelweg meer executorgeheugen toe te wijzen. Datakwaliteitsdimensies worden gekoppeld aan concrete Great Expectations-asserties en dbt-tests, terwijl twee agents en twee opdrachten het omliggende werk ondersteunen, van warehouseontwerp tot de oplevering van functies die een nieuwe pipeline vereisen.

Reacties(0)

Log in om te reageren

Nog geen reacties — wees de eerste.

Vergelijkbare skills

Deze reactie melden

Waarom meld je dit?