Data Engineering
Четыре навыка для Airflow, dbt, Spark и качества данных
Установка
Claude Code: /plugin marketplace add wshobson/agents → /plugin install data-engineering@claude-code-workflows
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.
Похожие навыки
Astronomer Agent Skills
НавыкНавыки Airflow от компании, развивающей Astro
Data Agent Kit Starter Pack
Навык28 навыков работы с данными в Google Cloud, MCP-серверы и защита
Machine Learning Ops
НавыкMLOps-конвейеры и шестиступенчатая система рекомендаций xAI

Комментарии(0)
Войдите, чтобы комментировать