Parcourir les catégories
Explorer
Fiverr Pro
Français
$
USD
Il semble que ce service ait été suspendu
Je concevrai des modèles big data et des pipelines ETL avec pyspark et databricks
Expert en ingénierie des données et architecte de solutions cloud
Ingénieur data Azure expérimenté avec plus de 13 ans dans la création de solutions de données évolutives utilisant Microsoft Fabric, Azure Data Factory (ADF), Azure Data Lake et Synapse Analytics. Je ...
À propos de ce service
Traitez des pétaoctets de données à une vitesse fulgurante avec des modèles PySpark optimisés et des pipelines Databricks qui évoluent à l'infini.
Vous êtes submergé par d'énormes ensembles de données qui font planter les systèmes traditionnels ? Besoin d’un traitement en temps réel capable de gérer des milliards d’enregistrements sans effort ? Vous avez trouvé votre architecte big data.
Ce que vous obtiendrez :
- Modèles et transformations de données PySpark évolutifs
- Configurations optimisées pour le cluster Databricks
- Architecture Delta Lake pour des transactions ACID
- Pipeline de traitement en temps réel et par lots
- Requêtes Spark SQL optimisées pour la performance
- Stratégies d’optimisation des coûts et configuration de surveillance
Mon expertise en Big Data :
Avec plus de 13 ans à concevoir des solutions Spark, j’ai construit des pipelines traitant plus de 500 TB par jour pour des géants de la tech, avec des améliorations de performance de 10 fois grâce à des techniques d’optimisation avancées et au tuning des clusters.
Technologies que je maîtrise :
- Plateformes : Databricks, Apache Spark, Delta Lake, MLflow
- Langages : PySpark, Scala, Spark SQL, Python
- Optimisation : optimiseur Catalyst, partitionnement, stratégies de mise en cache
FAQ
Traduction automatique
Comment optimisez-vous les jobs PySpark pour une performance maximale et une efficacité des coûts ?
J’utilise des techniques avancées telles que le partitionnement intelligent, les jointures broadcast, le pushdown de prédicats, la réduction de colonnes et l’allocation dynamique des ressources pour minimiser le temps de traitement et les coûts du cluster.
Pouvez-vous concevoir des pipelines qui gèrent à la fois des données batch et streaming ?
Oui ! Je crée des architectures unifiées utilisant Databricks Structured Streaming et Delta Lake qui traitent sans problème à la fois des données historiques en batch et des flux en temps réel avec des garanties de traitement exact.
Comment garantissez-vous la qualité et la fiabilité des données dans les pipelines big data ?
Je mets en place des cadres de validation de données complets utilisant l’application du schéma Delta Lake, des contrôles de qualité, des tests automatisés et des systèmes de surveillance qui détectent et gèrent les anomalies de données.
Quelle est votre approche pour gérer l’évolution du schéma des données dans les modèles big data ?
Je conçois des pipelines indépendants du schéma en utilisant les capacités d’évolution de schéma de Delta Lake, l’inférence automatique du schéma et des stratégies de compatibilité backward qui s’adaptent sans problème aux structures de données changeantes.
Comment optimisez-vous les clusters Databricks pour différents types de charges de travail ?
Je configure les clusters en fonction des caractéristiques de la charge de travail — autoscaling pour les charges variables, instances spot pour l’optimisation des coûts, clusters GPU pour le ML, et instances optimisées mémoire pour des transformations complexes.
