ETL-паттерны — production-готовый job
PySpark для аналитикаТема 8. PySpark на практике — must-know паттерны
Структура batch-job с extract/transform/load. Идемпотентность (mode=overwrite, partitionOverwriteMode=dynamic), schema enforcement, late-arriving data, watermark. Anti-patterns (.show/.collect в проде).
О разделе «Тема 8. PySpark на практике — must-know паттерны»
5 главных тем на собесе: broadcast join, data skew (salt trick), partitioning, Spark UI debug, ETL-паттерны. С production-готовыми сниппетами.
Ключевые темы: broadcast join, data skew, salt trick, partitioning, Spark UI, ETL, AQE.
Все темы в разделе «Тема 8. PySpark на практике — must-know паттерны»
Обновлено:
Полный разбор темы «ETL-паттерны — production-готовый job» — в Pro
В Pro-подписке по этому конспекту получите:
- Формулы с пошаговым разбором (LaTeX)
- Примеры Python-кода с выводом и комментариями
- Интерактивные визуализации для понимания теории
- Частые вопросы с реальных собеседований по теме «Тема 8. PySpark на практике — must-know паттерны»
- Чеклист: что точно спросят на собесе аналитика
Открыть все 390+ конспектов →