Какой задачей больше всего гордишься?

Больше всего горжусь задачей по разработке и оптимизации ETL-пайплайна для обработки ежедневных логов пользовательских событий объемом более 10 ТБ.

Проблемы и решения:

1. Парсинг сложных JSON: Исходные логи содержали глубоко вложенные структуры. Я реализовал кастомные схемы в PySpark, что ускорило парсинг на 30% по сравнению с автоматическим выводом схемы.

   from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, ArrayType, LongType
   custom_schema = StructType([
       StructField("userId", StringType()),
       StructField("events", ArrayType(StructType([...])))
   ])

2. Гарантия Exactly-Once: Чтобы избежать дублей и потерь, использовал комбинацию формата Delta Lake для транзакционности и тщательного управления checkpoint'ами в Spark Structured Streaming.
3. Оптимизация хранения и стоимости: Внедрил стратегическое партиционирование по дате и типу события, что вместе с компрессией ZSTD сократило расходы на хранение на 40%.

Результат: Время от получения сырых данных до их доступности для аналитиков сократилось с 5 до 2 часов при значительном снижении инфраструктурных затрат.