ЧТО ТАКОЕ BIG DATA ENGINEERING?

Согласно данным DataReportal, в настоящее время более 5,32 миллиарда человек по всему миру пользуются мобильными телефонами, что составляет 67% населения планеты, а 4 из 5 мобильных телефонов — смартфоны. Существует много определений того, что такое Big Data Engineering, и все они касаются данных и манипуляций с ними. Это означает, что по всему миру ежедневно генерируются огромные объемы цифровых данных как для частного использования, так и для секторов экономики. Это понятие объясняется как практика манипуляций с большими данными, охватывающая построение инфраструктуры работы с данными, их хранение, получение доступа и форматирование.

Какие задачи решает Big Data Engineering?

Инженеры Big Data могут работать в довольно разнообразных сферах: финансы, туризм, реклама, безопасность, электронная коммерция. Проще говоря, над проектом или продуктом, который требует работы с данными больших объемов, высокой скорости или разнообразной структуры и формата.

Big Data Engineering выполняет такие технические задачи:

•  Построение эффективных процессов конвейерной обработки данных (Data Pipelines).

Для различных видов данных используются разные инструменты, в Big Data часто работают со статическими или потоковыми типами данных. Для таких целей применяют фреймворки Apache Spark, Flink, Storm, Kafka и облачные сервисы AWS, Google Cloud, Azure.

•  Хранение данных 

Для хранения могут служить как реляционные (PostgreSQL, MySQL, MsSQL, Oracle DB), так и нереляционные базы данных (Cassandra, MongoDB, Neo4j), а также другие хранилища, такие как HDFS или облачные сервисы.

• Обработка данных

 Данные часто имеют разные форматы, поэтому для их использования в базах данных или других хранилищах их необходимо преобразовывать в соответствующий структурированный формат. Такой тип обработки предполагает изменение формата данных (если необходимо), очистку данных и выявление аномалий. Наиболее распространенные типы данных в сфере Big Data — Parquet, Avro, Protobuf, CSV.

• Инфраструктура 

Инженеры Big Data должны разворачивать созданные решения (Docker, Kubernetes), участвовать в настройке CI/CD (Jenkins, TeamCity), определять необходимое количество ресурсов для выполнения программ, строить механизмы сбора метрик и логирования (Prometheus, Grafana).

Поскольку в Big Data есть очень большие объемы данных, быстрая потоковая передача данных, нестандартный размер и другие функции, работа с такими данными требует специальных навыков.

Кто такой Big Data Engineer?

С учетом перечисленных выше пунктов возникает вопрос: кто такой все-таки Big Data Engineer?

Data Engineer — это человек, который работает инженером по данным и в первую очередь занимается сбором, обработкой и последующим хранением этих данных.

Data Engineer создает основу для выполнения работы, предоставляя подготовленные данные в формате, который будет оптимальным для выполнения задачи. Они используют такие инструменты, как Python и (или) Scala, SQL, NoSQL, Spark, облачные технологии и так далее. Инженеры Big Data должны обладать аналитическим мышлением для обработки и воспроизведения больших объемов информации.

По данным DOU, Data Engineers являются одними из самых высокооплачиваемых и востребованных специалистов на рынке IT-услуг. Для эффективного развития и удовлетворения потребностей клиентов любая развивающаяся компания должна иметь в своем штате эксперта по обработке больших объемов данных (Big Data).

Итак, что в итоге?

Сегодня Big Data Engineering — это новая технология, которая только набирает обороты в сфере IT. Поскольку область Big Data стремительно развивается, это открывает новые возможности для разработчиков освоить новую профессию или создать новое IT-решение.