趋近智
数据工程方面发展迅速。你在这门课程中学习的工具和技术提供了坚实的基础,但新的数据库、处理引擎、编排工具和云服务定期出现。了解这些发展是数据工程师成长的一个重要部分。这不是盲目追逐每个新趋势,而是要理解哪些进步能真正改善你构建和维护数据系统的方式。
虽然像SQL、Git和云平台基本原则这样的基础工具相对稳定,但具体的实现和更新的替代方案仍在发展。新的数据库可能为特定工作负载提供更好的性能,或者新的工作流调度器可能简化管道管理。了解这些选择有助于做出明智的决定,并有可能构建更高效实用的方案。
如何才能跟上而不感到不知所措?这在于养成良好习惯并知道去哪里寻找。这里有一些有效的方法:
许多公司(特别是云服务提供商和专注数据的初创企业)都有技术博客,他们在其中讨论自己开发的工具、解决的问题以及学到的经验。此外,独立的数据工程师和意见领袖经常在个人博客或像Medium这样的平台上分享见解。订阅一些精选的、汇总有趣文章的简报也能节省时间。寻找那些不仅解释“是什么”还解释新工具或技术“为什么”的资源。
线上社群是了解从业者实际使用和讨论哪些工具的好地方。
apache-spark、postgresql、airflow)和通用主题(data-engineering)的活跃标签。阅读问答可以让你遇到常见问题和解决方案。当你听说一个有前景的新工具时,最好的方式之一就是直接查看官方文档。博客文章提供观点,而文档则提供了关于功能、设置和使用的真实信息。注意快速入门指南和教程。
许多组织会举办网络研讨会来介绍新产品或功能。数据工程会议(无论是大型还是小型,线上还是线下)是了解当前趋势、查看案例研究以及与其他专业人士建立联系的好机会。许多会议讲座都会被录制并在之后提供在线观看。
此图表展示了各种信息来源如何为发现、评估和学习新的数据工程工具提供支持。
仅仅因为一个工具是新的,并不意味着它就自动更好或更适合你的需求。以下是一种合理的评估方法:
在数据工程方面保持更新是一场马拉松,而非短跑。这关乎持续的、有目标的学习,而不是试图一次性掌握所有。通过策略性地使用可用资源,并根据实际需求评估工具,你可以有效应对不断变化的技术环境,并在这门课程打下的基础上继续培养有价值的技能。
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