Ответ
В моих проектах данные обычно проходили через многослойную архитектуру (например, медиану или кирпич).
-
Сырой слой (Raw/Stage): Данные поступали в исходном формате (JSON, CSV, Avro) с минимальной обработкой — только извлечение и сохранение. Часто использовались временные метки и идентификаторы для отслеживания.
# Пример: Загрузка сырых данных в Stage (используя Spark) raw_df = spark.read.json("s3://bucket/raw_events/date=2023-10-01/*.json") raw_df.write.mode("append").parquet("s3://bucket/stage/events/") -
Стандартизованный слой (Cleaned/Base): Данные очищались, приводились к единой схеме, валидировались и обогащались базовыми вычислениями. На этом этапе мы избавлялись от дубликатов и некорректных значений.
-
Слой бизнес-логики (Core/Curated): Данные агрегировались и трансформировались согласно бизнес-правилам. Создавались витрины данных, готовые для анализа или использования в приложениях.
Поток: Источник (API/лог-файлы/БД) → Raw Layer (сырые) → Cleaned Layer (очищенные) → Core Layer (агрегированные). Инструменты: Apache Airflow для оркестрации, Spark/Pandas для обработки, Parquet для хранения.