Data Engineering Articles

Découvrez ce qu'est un lac de données, comment il s'intègre dans une architecture de données moderne et comment il permet des stratégies évolutives, flexibles et axées sur les données.

Ce guide pratique d'Apache Airflow 3.0 explore ses fonctionnalités, ses améliorations et tout ce que vous devez savoir sur la mise à jour la plus importante à ce jour.

Ce billet démystifie le sharding et le partitionnement, et vous aide à choisir la méthode à utiliser pour faire évoluer les bases de données de manière efficace. Apprenez les concepts clés, les exemples et les outils.

Découvrez comment devenir ingénieur en données et apprenez les compétences essentielles. Développez vos connaissances et votre portfolio pour vous préparer à l'entretien d'ingénieur en données.

Comprenez la différence entre Git et GitHub, comment ils fonctionnent ensemble dans les flux de travail modernes, et quand utiliser chacun d'eux pour des projets en solo ou en équipe.

Ce guide présente les commandes Docker essentielles, des bases des conteneurs aux volumes et à la mise en réseau, afin que vous puissiez gérer en toute confiance des applications dans différents environnements !

Un SGBD permet d'organiser les données, de les sécuriser et d'y accéder facilement. Il aide les entreprises et les applications à stocker des informations sans désordre, de sorte que tout reste au bon endroit et soit prêt lorsque vous en avez besoin.

Ce guide explique MongoDB, son fonctionnement, les raisons pour lesquelles les développeurs l'adorent et comment commencer à utiliser cette base de données NoSQL flexible.

Apprenez l'essentiel de l'architecture d'un entrepôt de données, des composants clés aux meilleures pratiques, pour construire un système de données évolutif et efficace !

Ce guide couvre les commandes Git les plus essentielles avec des exemples pour vous aider à travailler plus efficacement !

Une comparaison détaillée d'Avro et de Parquet, couvrant leur architecture, les cas d'utilisation, les performances et la façon dont ils s'intègrent dans les flux de travail modernes des big data.

Ce guide explore les méthodes, les cas d'utilisation, les outils de mise en œuvre, les défis et les meilleures pratiques du CDC pour vous aider à créer des pipelines de données évolutifs et à faible latence.