Forwarded from عکس نگار
🚀 آیا Apache Spark در حال نابودی است؟ بیایید با هم صحبت کنیم!
https://medium.com/@afroinfotech/is-apache-spark-really-dying-lets-talk-9b104b20b5e9
⚡️ چرا برخی به دنبال جایگزین Spark هستند؟
🔴 مشکلات عملکردی: سربار JVM و مدیریت حافظه باعث کاهش کارایی در برخی پردازشها میشود.
🔴 ضعف در یادگیری ماشین و تحلیل سریع: Spark MLlib در برابر TensorFlow و PyTorch حرفی برای گفتن ندارد. همچنین، برای کوئریهای سریع و سبک، ابزارهایی مثل DuckDB و Polars گزینههای بهتری هستند.
🔴 پیچیدگی در تنظیمات، راهاندازی و دیباگینگ: پیامهای خطای نامفهوم و نیاز به تنظیمات دقیق برای بهینهسازی عملکرد.
🔥 اما چرا Spark همچنان محبوب است؟
🟢 قدرت در پردازشهای ETL حجیم، مناسب برای پردازش ترابایتها و پتابایتهای داده.
🟢 مقیاسپذیری بالا و پردازش توزیعشده، مناسب برای خوشههای بزرگ دادهای.
🟢 یکپارچگی عالی با ابزارهای دادهای مثل Delta Lake، Apache Iceberg و Hudi و سرویسهای ابری AWS، Azure و GCP.
🟢 پذیرش گسترده در صنعت و جامعهی متخصصان بزرگ، یافتن مهندسان Spark بسیار آسانتر از فناوریهای جدیدی مانند Ray یا Polars است.
🤔 آیا وقت آن رسیده که Spark را کنار بگذاریم؟
✅ اگر پردازشهای سنگین و توزیعشده دارید، Spark همچنان یکی از بهترین گزینههاست.
⚡️ اما اگر به سرعت بالاتر روی یک سیستم واحد، پردازش یادگیری ماشین یا تحلیل بلادرنگ نیاز دارید، ابزارهایی مثل Flink، Polars، Ray و DuckDB انتخابهای بهتری هستند.
🔮 آیندهی Spark: نابودی یا تکامل؟
واقعیت این است که اسپارک به پایان راه نرسیده هر چند آن چیرگی چندسال پیش خود را در اکوسیستم داده ندارد و ابزارهای متنوع و سبکتری برای پردازش دادهها امروزه در دسترس ما قراردارند اما اسپارک علاوه بر بلوغ مناسب برای پروژههای پردازش داده حجیم، امروزه در حال سازگار کردن خودش با دنیای جدید داده است! 🚀💡
⚖️ انتخاب ابزار مناسب: کاهش پیچیدگی، افزایش بهرهوری
امروزه گزینههای بسیار متنوعی برای پردازش دادههای حجیم در دسترس ماست، و این وظیفهی مهندسین داده است که تا حد امکان پیچیدگی اضافه به سیستم تحمیل نکنند. انتخاب ابزار مناسب باید بر اساس مصرف بهینهی منابع، سادگی و مقیاسپذیری باشد.
همچنین، مقالهی چند ماه پیش علیرضا صادقی با عنوان The Rise of Single-Node Processing: Challenging the Distributed-First Mindset به همین موضوع اشاره دارد که برای بیش از ۹۰٪ کاربردهای امروزی، گزینههای بسیار بهینهتری از ابزارهای کلاسیک پردازش داده مانند Spark وجود دارد.
🔍 نتیجه: تکنولوژیهایی مانند Spark همچنان جایگاه خود را دارند، اما مهندسین داده باید فراتر از ابزارهای سنتی فکر کنند و به دنبال راهکارهایی باشند که هم سریعتر، هم سادهتر و هم کمهزینهتر باشند.
#ApacheSpark #BigData #مهندسی_داده #ETL #پردازش_داده #یادگیری_ماشین #SingleNodeProcessing
در دنیای مهندسی داده، هر چند وقت یکبار یک ابزار جدید ظاهر میشود و ادعا میکند که بهتر، سریعتر و کارآمدتر از گزینههای قبلی است. این روزها برخی معتقدند که Apache Spark دیگر گزینهی مناسبی برای پردازش دادههای حجیم نیست و باید جای خود را به فناوریهای جدید بدهد. اما آیا واقعاً اینطور است؟ بیاییدمقاله ای که در مارس 2025 در مدیوم با عنوان «Is Apache Spark Really Dying? Let’s Talk» منتشر شده است را با هم مرور کنیم
https://medium.com/@afroinfotech/is-apache-spark-really-dying-lets-talk-9b104b20b5e9
⚡️ چرا برخی به دنبال جایگزین Spark هستند؟
🔴 مشکلات عملکردی: سربار JVM و مدیریت حافظه باعث کاهش کارایی در برخی پردازشها میشود.
🔴 ضعف در یادگیری ماشین و تحلیل سریع: Spark MLlib در برابر TensorFlow و PyTorch حرفی برای گفتن ندارد. همچنین، برای کوئریهای سریع و سبک، ابزارهایی مثل DuckDB و Polars گزینههای بهتری هستند.
🔴 پیچیدگی در تنظیمات، راهاندازی و دیباگینگ: پیامهای خطای نامفهوم و نیاز به تنظیمات دقیق برای بهینهسازی عملکرد.
🔥 اما چرا Spark همچنان محبوب است؟
🟢 قدرت در پردازشهای ETL حجیم، مناسب برای پردازش ترابایتها و پتابایتهای داده.
🟢 مقیاسپذیری بالا و پردازش توزیعشده، مناسب برای خوشههای بزرگ دادهای.
🟢 یکپارچگی عالی با ابزارهای دادهای مثل Delta Lake، Apache Iceberg و Hudi و سرویسهای ابری AWS، Azure و GCP.
🟢 پذیرش گسترده در صنعت و جامعهی متخصصان بزرگ، یافتن مهندسان Spark بسیار آسانتر از فناوریهای جدیدی مانند Ray یا Polars است.
🤔 آیا وقت آن رسیده که Spark را کنار بگذاریم؟
✅ اگر پردازشهای سنگین و توزیعشده دارید، Spark همچنان یکی از بهترین گزینههاست.
⚡️ اما اگر به سرعت بالاتر روی یک سیستم واحد، پردازش یادگیری ماشین یا تحلیل بلادرنگ نیاز دارید، ابزارهایی مثل Flink، Polars، Ray و DuckDB انتخابهای بهتری هستند.
🔮 آیندهی Spark: نابودی یا تکامل؟
واقعیت این است که اسپارک به پایان راه نرسیده هر چند آن چیرگی چندسال پیش خود را در اکوسیستم داده ندارد و ابزارهای متنوع و سبکتری برای پردازش دادهها امروزه در دسترس ما قراردارند اما اسپارک علاوه بر بلوغ مناسب برای پروژههای پردازش داده حجیم، امروزه در حال سازگار کردن خودش با دنیای جدید داده است! 🚀💡
⚖️ انتخاب ابزار مناسب: کاهش پیچیدگی، افزایش بهرهوری
امروزه گزینههای بسیار متنوعی برای پردازش دادههای حجیم در دسترس ماست، و این وظیفهی مهندسین داده است که تا حد امکان پیچیدگی اضافه به سیستم تحمیل نکنند. انتخاب ابزار مناسب باید بر اساس مصرف بهینهی منابع، سادگی و مقیاسپذیری باشد.
به عنوان مثال، اخیراً دیپسیک که یک موج جدید در دنیای مدلهای زبانی ایجاد کرده، به جای استفاده از Spark از ترکیب DuckDB، یک سیستم فایل جدید و Ray استفاده کرده است. این ترکیب که توسط یک تیم چندنفره توسعه یافته، موفق شده است ۱۰۰ ترابایت داده را در کمتر از ۳۰ دقیقه با استفاده از ۵۰ نود محاسباتی پردازش کند—یک رکورد شگفتانگیز!
همچنین، مقالهی چند ماه پیش علیرضا صادقی با عنوان The Rise of Single-Node Processing: Challenging the Distributed-First Mindset به همین موضوع اشاره دارد که برای بیش از ۹۰٪ کاربردهای امروزی، گزینههای بسیار بهینهتری از ابزارهای کلاسیک پردازش داده مانند Spark وجود دارد.
🔍 نتیجه: تکنولوژیهایی مانند Spark همچنان جایگاه خود را دارند، اما مهندسین داده باید فراتر از ابزارهای سنتی فکر کنند و به دنبال راهکارهایی باشند که هم سریعتر، هم سادهتر و هم کمهزینهتر باشند.
#ApacheSpark #BigData #مهندسی_داده #ETL #پردازش_داده #یادگیری_ماشین #SingleNodeProcessing
👍4
داستان تولد یک Graph Engine متفاوت: آشنایی با PuppyGraph🐾
تصور کنید دادههای شما در دیتابیسهای کلاسیک رابطهای مثل #PostgreSQL یا در دیتالِیکهایی مثل #Snowflake یا #Iceberg ذخیره شدهاند.
حجم دادهها بالاست، اتصالها پیچیدهاند، و شما بهعنوان مهندس داده میخواهید تحلیلهای ارتباطی اجرا کنید:
مثل کشف مسیرهای غیرمستقیم بین کاربران، تشخیص حلقههای تراکنشی، یا تحلیل وابستگی در جریان داده.
در اکثر ابزارهای سنتی، برای رسیدن به این نوع بینشها باید داده را استخراج کنید، آن را به فرمت گراف تبدیل کرده و در یک گرافدیتابیس جداگانه بارگذاری کنید. این یعنی:
عملیات #ETL سنگین و زمانبر ⏳
نیاز به زیرساخت گراف مستقل ⚙️
مشکلات همگامسازی داده بین دو سیستم 🔄
💡 اینجا PuppyGraph وارد میشود
پاپیگراف یک Graph Query Engine مدرن و سریع است که با یک رویکرد ساده و انقلابی کار میکند:
«بهجای انتقال داده به یک گرافدیتابیس، چرا گراف را همانجا که داده هست اجرا نکنیم؟»
🔍 چه چیزی PuppyGraph را متفاوت میکند؟
✅ بدون ETL: مستقیماً روی منابع دادهای مانند PostgreSQL، MySQL، Snowflake، Delta Lake یا Iceberg کار میکند.
✅ بدون کپی داده: داده در محل خود باقی میماند، PuppyGraph فقط آن را گرافی تفسیر میکند.
✅ اجرای سریع کوئریهای چندهاپی: حتی 10-hop traversal در کمتر از چند ثانیه، روی میلیاردها لبه.
✅ سازگار با زبانهای گراف استاندارد: از Gremlin و Cypher برای کوئری استفاده کنید، درست مثل Neo4j.
✅ معماری مقیاسپذیر و توزیعشده: طراحیشده برای محیطهای تحلیلی مدرن، با تفکیک compute و storage.
🎯 چه کاربردهایی دارد؟
موتور تحلیل گراف PuppyGraph بهویژه برای تحلیلهایی که ماهیت گرافی دارند عالی است، از جمله:
✅ کشف تقلب در تراکنشها یا شبکههای مالی
✅ تحلیل رفتار کاربران و مسیرهای ارتباطی آنها
✅ درک ساختارهای وابستگی در خطوط داده یا سیستمها
✅ تحلیل شبکههای سازمانی، صنعتی یا IoT
✅ ساخت گراف مفهومی از دادههای پراکنده بدون زیرساخت جدید
🧪 تجربه کار با PuppyGraph
راهاندازی آن ساده است: با Docker یا روی Databricks و AWS در کمتر از ۱۰ دقیقه آماده کار میشود.
تنها کاری که باید بکنید تعریف اسکیمای گرافی با چند خط JSON است—و بعد میتوانید همان دادهای را که همیشه با SQL کوئری میکردید، اینبار از منظر گراف ببینید و تحلیل کنید.
🐶 چرا اسمش PuppyGraph است؟
چون مثل یک تولهسگ هوشمند، سریع، چابک و کمتوقع است. خودش را بهراحتی با محیط شما وفق میدهد، سروصدای زیادی ندارد و کاری که باید انجام دهد را بهخوبی انجام میدهد.
📣 اگر تجربهای در گرافتحلیل داشتهاید یا دنبال راهی برای اجرای گراف روی دادههای رابطهای بدون مهاجرت هستید، PuppyGraph قطعاً یکی از گزینههایی است که باید آن را جدی بگیرید.
💼 و اما : وضعیت لایسنس و نسخهها
نسخه رایگان و متنباز PuppyGraph با نام Developer Edition در دسترس است، اما این نسخه تنها از یک نود پشتیبانی میکند و برای محیطهای کوچک و تستی مناسب است.
اگر بخواهید در محیطهای تولیدی حرفهای از آن استفاده کنید—با امکاناتی مثل مقیاسپذیری افقی، مانیتورینگ، چند کاربر و قابلیتهای امنیتی پیشرفته—باید از نسخه Enterprise استفاده کنید که دارای مجوز تجاری و هزینهبر است اما هزینه آن از نگهداری یک دیتابیس گرافی جداگانه و پایپلاینهای ETL لازم برای ورود مداوم داده در آن، بسیار کمتر است.
#GraphAnalytics #DataEngineering #GraphDatabase #PuppyGraph
تصور کنید دادههای شما در دیتابیسهای کلاسیک رابطهای مثل #PostgreSQL یا در دیتالِیکهایی مثل #Snowflake یا #Iceberg ذخیره شدهاند.
حجم دادهها بالاست، اتصالها پیچیدهاند، و شما بهعنوان مهندس داده میخواهید تحلیلهای ارتباطی اجرا کنید:
مثل کشف مسیرهای غیرمستقیم بین کاربران، تشخیص حلقههای تراکنشی، یا تحلیل وابستگی در جریان داده.
در اکثر ابزارهای سنتی، برای رسیدن به این نوع بینشها باید داده را استخراج کنید، آن را به فرمت گراف تبدیل کرده و در یک گرافدیتابیس جداگانه بارگذاری کنید. این یعنی:
عملیات #ETL سنگین و زمانبر ⏳
نیاز به زیرساخت گراف مستقل ⚙️
مشکلات همگامسازی داده بین دو سیستم 🔄
💡 اینجا PuppyGraph وارد میشود
پاپیگراف یک Graph Query Engine مدرن و سریع است که با یک رویکرد ساده و انقلابی کار میکند:
«بهجای انتقال داده به یک گرافدیتابیس، چرا گراف را همانجا که داده هست اجرا نکنیم؟»
🔍 چه چیزی PuppyGraph را متفاوت میکند؟
✅ بدون ETL: مستقیماً روی منابع دادهای مانند PostgreSQL، MySQL، Snowflake، Delta Lake یا Iceberg کار میکند.
✅ بدون کپی داده: داده در محل خود باقی میماند، PuppyGraph فقط آن را گرافی تفسیر میکند.
✅ اجرای سریع کوئریهای چندهاپی: حتی 10-hop traversal در کمتر از چند ثانیه، روی میلیاردها لبه.
✅ سازگار با زبانهای گراف استاندارد: از Gremlin و Cypher برای کوئری استفاده کنید، درست مثل Neo4j.
✅ معماری مقیاسپذیر و توزیعشده: طراحیشده برای محیطهای تحلیلی مدرن، با تفکیک compute و storage.
🎯 چه کاربردهایی دارد؟
موتور تحلیل گراف PuppyGraph بهویژه برای تحلیلهایی که ماهیت گرافی دارند عالی است، از جمله:
✅ کشف تقلب در تراکنشها یا شبکههای مالی
✅ تحلیل رفتار کاربران و مسیرهای ارتباطی آنها
✅ درک ساختارهای وابستگی در خطوط داده یا سیستمها
✅ تحلیل شبکههای سازمانی، صنعتی یا IoT
✅ ساخت گراف مفهومی از دادههای پراکنده بدون زیرساخت جدید
🧪 تجربه کار با PuppyGraph
راهاندازی آن ساده است: با Docker یا روی Databricks و AWS در کمتر از ۱۰ دقیقه آماده کار میشود.
تنها کاری که باید بکنید تعریف اسکیمای گرافی با چند خط JSON است—و بعد میتوانید همان دادهای را که همیشه با SQL کوئری میکردید، اینبار از منظر گراف ببینید و تحلیل کنید.
🐶 چرا اسمش PuppyGraph است؟
چون مثل یک تولهسگ هوشمند، سریع، چابک و کمتوقع است. خودش را بهراحتی با محیط شما وفق میدهد، سروصدای زیادی ندارد و کاری که باید انجام دهد را بهخوبی انجام میدهد.
📣 اگر تجربهای در گرافتحلیل داشتهاید یا دنبال راهی برای اجرای گراف روی دادههای رابطهای بدون مهاجرت هستید، PuppyGraph قطعاً یکی از گزینههایی است که باید آن را جدی بگیرید.
💼 و اما : وضعیت لایسنس و نسخهها
نسخه رایگان و متنباز PuppyGraph با نام Developer Edition در دسترس است، اما این نسخه تنها از یک نود پشتیبانی میکند و برای محیطهای کوچک و تستی مناسب است.
اگر بخواهید در محیطهای تولیدی حرفهای از آن استفاده کنید—با امکاناتی مثل مقیاسپذیری افقی، مانیتورینگ، چند کاربر و قابلیتهای امنیتی پیشرفته—باید از نسخه Enterprise استفاده کنید که دارای مجوز تجاری و هزینهبر است اما هزینه آن از نگهداری یک دیتابیس گرافی جداگانه و پایپلاینهای ETL لازم برای ورود مداوم داده در آن، بسیار کمتر است.
#GraphAnalytics #DataEngineering #GraphDatabase #PuppyGraph
❤3
راهنمای حرفهای ساخت پایپلاینهای ETL/ELT با Apache Airflow
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحهای Astronomer
در سالهای اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزهی مدیریت وظایف زمانبندیشده و ارکستراسیون دادهها تبدیل شده است. نسخهی ۳ این ابزار، با ویژگیهای حرفهایتری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیطهای پیچیده دادهای و تولیدی تبدیل کرده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه میدهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحهای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و بهروز برای ساخت پایپلاینهای حرفهای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایهای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوتها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوههای نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیادهسازی CI/CD و تست
📌 مقیاسپذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیههای زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگیهای حرفهای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها بهصورت برنامهنویسیشده
• امکان Task Group ماژولار
• زمانبندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چکلیست نهایی + معرفی Astronomer
چکلیستی کامل برای ارزیابی پایپلاینها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپلاین_داده #Airflow3
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحهای Astronomer
در سالهای اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزهی مدیریت وظایف زمانبندیشده و ارکستراسیون دادهها تبدیل شده است. نسخهی ۳ این ابزار، با ویژگیهای حرفهایتری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیطهای پیچیده دادهای و تولیدی تبدیل کرده است.
یکی از رایجترین کاربردهای Airflow، ساخت پایپلاینهای ETL/ELT است. اما در دنیای امروز با حجم بالای داده، معماریهای پیچیده و نیاز به مقیاسپذیری بالا، پیادهسازی این پایپلاینها بهگونهای که قابلاعتماد، مانیتورپذیر و توسعهپذیر باشند، چالشبرانگیز شده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه میدهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحهای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و بهروز برای ساخت پایپلاینهای حرفهای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایهای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوتها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوههای نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیادهسازی CI/CD و تست
📌 مقیاسپذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیههای زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگیهای حرفهای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها بهصورت برنامهنویسیشده
• امکان Task Group ماژولار
• زمانبندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چکلیست نهایی + معرفی Astronomer
چکلیستی کامل برای ارزیابی پایپلاینها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپلاین_داده #Airflow3
❤1
راهنمای حرفهای ساخت پایپلاینهای ETL/ELT با Apache Airflow
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحهای Astronomer
در سالهای اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزهی مدیریت وظایف زمانبندیشده و ارکستراسیون دادهها تبدیل شده است. نسخهی ۳ این ابزار، با ویژگیهای حرفهایتری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ امکان Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیطهای پیچیده دادهای و تولیدی تبدیل کرده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه میدهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحهای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و بهروز برای ساخت پایپلاینهای حرفهای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایهای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوتها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوههای نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیادهسازی CI/CD و تست
📌 مقیاسپذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیههای زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگیهای حرفهای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها بهصورت برنامهنویسیشده
• امکان Task Group ماژولار
• زمانبندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چکلیست نهایی + معرفی Astronomer
چکلیستی کامل برای ارزیابی پایپلاینها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپلاین_داده #Airflow3
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحهای Astronomer
در سالهای اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزهی مدیریت وظایف زمانبندیشده و ارکستراسیون دادهها تبدیل شده است. نسخهی ۳ این ابزار، با ویژگیهای حرفهایتری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ امکان Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیطهای پیچیده دادهای و تولیدی تبدیل کرده است.
یکی از رایجترین کاربردهای Airflow، ساخت پایپلاینهای ETL/ELT است. اما در دنیای امروز با حجم بالای داده، معماریهای پیچیده و نیاز به مقیاسپذیری بالا، پیادهسازی این پایپلاینها بهگونهای که قابلاعتماد، مانیتورپذیر و توسعهپذیر باشند، چالشبرانگیز شده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه میدهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحهای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و بهروز برای ساخت پایپلاینهای حرفهای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایهای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوتها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوههای نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیادهسازی CI/CD و تست
📌 مقیاسپذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیههای زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگیهای حرفهای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها بهصورت برنامهنویسیشده
• امکان Task Group ماژولار
• زمانبندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چکلیست نهایی + معرفی Astronomer
چکلیستی کامل برای ارزیابی پایپلاینها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپلاین_داده #Airflow3
👍2❤1
اگر رهبر یک تیم دیتا هستید (یا قصد دارید باشید)، این ریپازیتوری را از دست ندهید:
🔗 Data Team Handbook
https://github.com/sdg-1/data-team-handbook/
راهنمایی جامع برای مدیریت مؤثر تیمهای داده، با دهها منبع دستچینشده برای چالشهای واقعی:
✅ گذار از IC به مدیر
✅ رشد مهارت اعضای تیم
✅ مدیریت پروژههای دیتا
✅ بهینهسازی زیرساخت، هزینه و ابزارها
✅ تمپلیتها و چکلیستهای قابل استفاده
📚 منابع شامل:
بهترین کتابها در مدیریت فنی و مهندسی داده
مقالات دقیق درباره DataOps، Data Culture و Team Structure
ویدیوهای آموزشی از لیدهای فنی در Amazon، Google و Stripe
چرا این منبع برای شما ضروریست؟
🛠 دستهبندی بر اساس چالشهای واقعی
انتقال از مهندس اختصاصی (IC) به نقش مدیریت
مقیاسبندی زیرساخت (ETL/ELT، CDC، Data Warehouse)
طراحی پایداری و مانیتورینگ خطوط داده
بهینهسازی هزینه و انتخابِ سرویسهای ابری
📈 افزایش بهرهوری تیم
الگوهای پروژه و تمپلیتهای CI/CD برای دیتاپایپلاین
چکلیست ۳۰-۶۰-۹۰ روز اول برای آنبوردینگ سریع
چگونه دستورات SQL حرفه ای بنویسیم و بهترین رویههای کوئرینویسی
🤝 رشد و نگهداشت استعداد
الگوهای مصاحبه و ارزیابی مهارتهای داده
استراتژیهای حفظ نیروی کلیدی در مقابل ترک پروژه
🎓 منابع آموزشی برتر
کتابهای کلیدی (An Elegant Puzzle, Data Teams Model)
مقالات عمیق در معماری داده، فرهنگ مهندسی و مدیریت فنی
ویدیوهای عملی از مهندسین ارشد گوگل، آمازون و Netflix
🧩 همه چیز دستهبندیشده بر اساس چالشهای رایج، نه صرفاً نوع محتوا.
🌍 متنباز و مشارکتپذیر – میتوانید منابع خود را هم اضافه کنید!
hashtag#DataEngineering hashtag#DataTeams hashtag#DataLeadership hashtag#ETL hashtag#DataInfra hashtag#TeamManagement hashtag#SeattleDataGuy hashtag#دیتا hashtag#مهندسی_داده hashtag#مدیریت_تیم
🔗 Data Team Handbook
https://github.com/sdg-1/data-team-handbook/
راهنمایی جامع برای مدیریت مؤثر تیمهای داده، با دهها منبع دستچینشده برای چالشهای واقعی:
✅ گذار از IC به مدیر
✅ رشد مهارت اعضای تیم
✅ مدیریت پروژههای دیتا
✅ بهینهسازی زیرساخت، هزینه و ابزارها
✅ تمپلیتها و چکلیستهای قابل استفاده
📚 منابع شامل:
بهترین کتابها در مدیریت فنی و مهندسی داده
مقالات دقیق درباره DataOps، Data Culture و Team Structure
ویدیوهای آموزشی از لیدهای فنی در Amazon، Google و Stripe
چرا این منبع برای شما ضروریست؟
🛠 دستهبندی بر اساس چالشهای واقعی
انتقال از مهندس اختصاصی (IC) به نقش مدیریت
مقیاسبندی زیرساخت (ETL/ELT، CDC، Data Warehouse)
طراحی پایداری و مانیتورینگ خطوط داده
بهینهسازی هزینه و انتخابِ سرویسهای ابری
📈 افزایش بهرهوری تیم
الگوهای پروژه و تمپلیتهای CI/CD برای دیتاپایپلاین
چکلیست ۳۰-۶۰-۹۰ روز اول برای آنبوردینگ سریع
چگونه دستورات SQL حرفه ای بنویسیم و بهترین رویههای کوئرینویسی
🤝 رشد و نگهداشت استعداد
الگوهای مصاحبه و ارزیابی مهارتهای داده
استراتژیهای حفظ نیروی کلیدی در مقابل ترک پروژه
🎓 منابع آموزشی برتر
کتابهای کلیدی (An Elegant Puzzle, Data Teams Model)
مقالات عمیق در معماری داده، فرهنگ مهندسی و مدیریت فنی
ویدیوهای عملی از مهندسین ارشد گوگل، آمازون و Netflix
🧩 همه چیز دستهبندیشده بر اساس چالشهای رایج، نه صرفاً نوع محتوا.
🌍 متنباز و مشارکتپذیر – میتوانید منابع خود را هم اضافه کنید!
hashtag#DataEngineering hashtag#DataTeams hashtag#DataLeadership hashtag#ETL hashtag#DataInfra hashtag#TeamManagement hashtag#SeattleDataGuy hashtag#دیتا hashtag#مهندسی_داده hashtag#مدیریت_تیم
GitHub
GitHub - sdg-1/data-team-handbook
Contribute to sdg-1/data-team-handbook development by creating an account on GitHub.
👍2
دو منبع عالی برای یادگیری سریع و عمیق Airflow 3 📚
چند ماه از انتشار رسمی Airflow 3 میگذرد و حالا وقت آن است که ببینیم دقیقاً چه چیزهایی تغییر کرده و چرا این نسخه نقطه عطف مهمی در مسیر این پلتفرم محبوب مدیریت جریان کاری داده (workflow orchestration) محسوب میشود.
در این نوشته میخواهیم دو منبع فوقالعاده را معرفی کنیم که بهجای خواندن دهها صفحه مستندات یا تماشای ویدیوهای پراکنده، شما را مستقیم و مؤثر به قلب Airflow 3 میبرند.
گاهی برای درک عمیقتر و تجربهی واقعی، باید سراغ منابعی رفت که با نگاه حرفهای نوشته شدهاند - منابعی که نهتنها توضیح میدهند چطور کار میکند، بلکه کمک میکنند در عمل بهتر بسازید.
حالا که چند ماه از انتشار نسخه ۳ میگذرد، اگر هنوز با نسخه ۲ کار میکنید، باید بدانید از خیلی از قابلیتهای جدید و بهینهسازیهای Airflow 3 بینصیب ماندهاید.
دو منبع زیر بهترین نقطهی شروع برای درک تفاوتها و یادگیری عملی نسخه ۳ هستند 👇
1️⃣ جزوه مروری بر امکانات ایرفلو ۳ از Astronomer
یک مرور سریع و فشرده (حدود ۹ صفحه) از همهی قابلیتهای جدید Airflow 3 - ایدهآل برای کسانی که میخواهند در چند دقیقه بفهمند دقیقاً چه تغییراتی در انتظارشان است. البته با این پیشفرض که با ایرفلو قبلا آشنا هستید.
2️⃣ کتاب Practical Guide to Apache Airflow 3 از Manning
از ساخت اولین pipeline تا معماری جدید، UI بهروز، نسخهبندی DAGها و حتی اجرای inference با OpenAI - همهچیز در قالب مثالهای عملی و توضیحات تصویری ارائه شده است آنهم در ۱۴۰ صفحه، مفید و مختصر
📘 فهرست فصلها در یک نگاه:
✅آشنایی با Airflow 3
✅ساخت اولین pipeline
✅قابلیت اطمینان و زمانبندی
✅ واسط کاربری جدید و DAG Versioning
✅معماری داخلی نسخه ۳
✅حرکت به محیط Production
✅اجرای inference
✅مهاجرت از نسخه ۲
✅آینده Airflow
💡 اگر به دنبال یادگیری جدی نسخه ۳ و امکانات جذاب و کاربردی آن هستید:
✨ با جزوه Astronomer شروع کنید تا دید کلی بگیرید،
✨ و سپس با کتاب Manning جلو بروید تا Airflow 3 را بهصورت عملی و حرفهای تجربه کنید.
برای دانلود این دو pdf به دو پست قبلی، مراجعه کنید. 👆👆👆
کانال مدرسه مهندسی داده سپَهرام : آموزشهای تخصصی مهندسی داده : @sepahram_school
#ApacheAirflow #DataEngineering #ETL #WorkflowAutomation #ManningBooks #Astronomer #OpenAI #Airflow3 #DataOps
چند ماه از انتشار رسمی Airflow 3 میگذرد و حالا وقت آن است که ببینیم دقیقاً چه چیزهایی تغییر کرده و چرا این نسخه نقطه عطف مهمی در مسیر این پلتفرم محبوب مدیریت جریان کاری داده (workflow orchestration) محسوب میشود.
در این نوشته میخواهیم دو منبع فوقالعاده را معرفی کنیم که بهجای خواندن دهها صفحه مستندات یا تماشای ویدیوهای پراکنده، شما را مستقیم و مؤثر به قلب Airflow 3 میبرند.
گاهی برای درک عمیقتر و تجربهی واقعی، باید سراغ منابعی رفت که با نگاه حرفهای نوشته شدهاند - منابعی که نهتنها توضیح میدهند چطور کار میکند، بلکه کمک میکنند در عمل بهتر بسازید.
حالا که چند ماه از انتشار نسخه ۳ میگذرد، اگر هنوز با نسخه ۲ کار میکنید، باید بدانید از خیلی از قابلیتهای جدید و بهینهسازیهای Airflow 3 بینصیب ماندهاید.
دو منبع زیر بهترین نقطهی شروع برای درک تفاوتها و یادگیری عملی نسخه ۳ هستند 👇
1️⃣ جزوه مروری بر امکانات ایرفلو ۳ از Astronomer
یک مرور سریع و فشرده (حدود ۹ صفحه) از همهی قابلیتهای جدید Airflow 3 - ایدهآل برای کسانی که میخواهند در چند دقیقه بفهمند دقیقاً چه تغییراتی در انتظارشان است. البته با این پیشفرض که با ایرفلو قبلا آشنا هستید.
2️⃣ کتاب Practical Guide to Apache Airflow 3 از Manning
اگر میخواهید با Airflow 3 بهصورت واقعی و پروژهمحور کار کنید، این کتاب انتخاب فوقالعادهای است.
از ساخت اولین pipeline تا معماری جدید، UI بهروز، نسخهبندی DAGها و حتی اجرای inference با OpenAI - همهچیز در قالب مثالهای عملی و توضیحات تصویری ارائه شده است آنهم در ۱۴۰ صفحه، مفید و مختصر
📘 فهرست فصلها در یک نگاه:
✅آشنایی با Airflow 3
✅ساخت اولین pipeline
✅قابلیت اطمینان و زمانبندی
✅ واسط کاربری جدید و DAG Versioning
✅معماری داخلی نسخه ۳
✅حرکت به محیط Production
✅اجرای inference
✅مهاجرت از نسخه ۲
✅آینده Airflow
💡 اگر به دنبال یادگیری جدی نسخه ۳ و امکانات جذاب و کاربردی آن هستید:
✨ با جزوه Astronomer شروع کنید تا دید کلی بگیرید،
✨ و سپس با کتاب Manning جلو بروید تا Airflow 3 را بهصورت عملی و حرفهای تجربه کنید.
برای دانلود این دو pdf به دو پست قبلی، مراجعه کنید. 👆👆👆
کانال مدرسه مهندسی داده سپَهرام : آموزشهای تخصصی مهندسی داده : @sepahram_school
#ApacheAirflow #DataEngineering #ETL #WorkflowAutomation #ManningBooks #Astronomer #OpenAI #Airflow3 #DataOps
👍3