Перейти к содержимому
↑↓перемещение↵открытьescзакрыть
Claude+372Whisper+228LangChain+168Codex+223NotebookLM+276DALL-E 3+192DeepL+249n8n+208Topaz Video AI+153LlamaIndex+161
Data Engineering logo
Навык

Data Engineering

Четыре навыка для Airflow, dbt, Spark и качества данных

0
СохранитьПерейти на сайт ↗
Звёзды на GitHub
39 тыс.
Репозиторий на GitHub

Установка

Claude Code: /plugin marketplace add wshobson/agents → /plugin install data-engineering@claude-code-workflows
Условия запуска

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

Автор
Seth Hobson
Лицензия
MIT

Материалы по Airflow начинаются с четырёх обязательных свойств DAG: идемпотентности, атомарности, инкрементальности и наблюдаемости — и выводят из них настройки повторных попыток, включая экспоненциальную задержку с ограниченным максимумом. Раздел о настройке Spark разбирает не общие советы, а реальную причину зависания задач — перекос данных, который устраняется добавлением соли, broadcast join и адаптивным выполнением запросов, а не увеличением памяти executor. Проверки качества по каждому измерению сопоставлены с конкретными утверждениями Great Expectations и тестами dbt, чтобы полнота или своевременность данных стала именованной проверкой в CI, а не пунктом презентации. Два агента и две команды охватывают сопутствующие задачи — от проектирования хранилища до выпуска функции, зависящей от нового конвейера.

Комментарии(0)

Войдите, чтобы комментировать

Комментариев пока нет — оставьте первый.

Похожие навыки

Пожаловаться на комментарий

Почему вы хотите отправить жалобу?