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Data Intégration & Data as Code : une approche ...

L'article présente une méthode d'intégration des données nommée 'Data as Code' qui transforme les données en valeur ajoutée. Il décrit un processus en plusieurs étapes pour optimiser la gestion des données, y compris l'inventaire, l'analyse de qualité, la conception d'une infrastructure technique adaptée, et le développement de traitements automatisés. Grâce à des outils modernes, l'approche vise à centraliser et orchestrer les données pour des décisions éclairées, tout en assurant leur gouvernance. Des pratiques de développement logiciel, agiles et basées sur Git sont également appliquées pour garantir la fiabilité et l'efficacité de la gestion des données.

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Enquête Apache Airflow 2024 : Bilan et Perspectives

L'enquête 2024 sur Apache Airflow met en lumière son utilisation croissante dans l'orchestration des workflows de données, illustrant les défis rencontrés comme la complexité des dépendances et la nécessité d'une meilleure visibilité. Les utilisateurs expriment le besoin d'une meilleure intégration cloud et d'optimisations de performance pour ses fonctionnalités. Airflow reste un acteur clé dans l'écosystème des données, avec une communauté active lui permettant de s'adapter aux évolutions du secteur.

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Démarrer avec Apache Spark étape par étape

Cet article présente un guide étape par étape pour démarrer avec Apache Spark, en se concentrant sur la création d'un pipeline ETL. Il décrit les étapes de récupération de données, d'installation d'Apache Spark, de création d'une session Spark, de lecture et de transformation des données, et enfin de stockage des résultats au format parquet. L'article vise à aider les utilisateurs, notamment ceux qui travaillent avec des données de comptage de vélo, à comprendre comment utiliser Spark pour extraire, transformer et charger des données.