Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
W dzisiejszym wydaniu przyglądamy się rozwiązaniom praktycznym z kilku kluczowych obszarów analizy i przetwarzania danych. Zaczynamy od fuzzy string matching i technik dopasowywania niedoskonałych tekstów, przechodzimy przez architekturę pipeline’ów ETL opartych na open source, aż po szczegóły integracji Kafka, Flink i Spark w systemach streamingowych.
W sekcji Python znajdziesz porównanie nowości w wersjach 3.13 i 3.14, kompleksowy przewodnik (a nawet dwa, aby niejako dopełnić wiedzę) po Pydantic oraz praktyczne wzorce projektowe dla FastAPI. Nie zabraknie też tematów związanych z optymalizacją PostgreSQL w aplikacjach czasu rzeczywistego, zarządzaniem kosztami w chmurze AWS oraz głęboko partycjonowanymi danymi w Apache Spark.
Ciekawostką numeru jest analiza, dlaczego COBOL wciąż dominuje w systemach krytycznych, oraz porównanie wydajności PostgreSQL jako kolejki pub/sub. Czy wciąż aktualne pozostaje stwierdzenie, że „całe big data można opędzić w Postgresie”? A może jego prawdziwość dopiero rośnie z kolejnymi wersjami tej bazy danych?
Dla osób zainteresowanych wizualizacją danych – coś, co przyda się przed tak zwanymi „przeglądami rynku”: zestawienie platform embedded analytics. Dodatkowo, już dla przygotowujących wizualizacje: wskazówki, kiedy wybrać wykres słupkowy, a kiedy liniowy.
Jeśli materiały okażą się wartościowe, podziel się tym numerem ze znajomymi – być może również będą zainteresowani praktycznym spojrzeniem na te zagadnienia. Nadmiar wiedzy nikomu jeszcze nie zaszkodził!
analiza_danych_koncepcje
Fuzzy String Matching: When “Close Enough” Is Good Enough in Data Matching
Fuzzy string matching to technika umożliwiająca porównywanie i dopasowywanie nieidealnie zgodnych tekstów, niezbędna przy integrowaniu danych z różnych źródeł, gdzie występują literówki, różnice w formatach czy niepełne informacje. Artykuł przedstawia kluczowe metody i algorytmy, takie jak odległość Levenshteina czy podobieństwo Jaccarda, które pozwalają określić stopień podobieństwa między ciągami znaków, a także omawia praktyczne aspekty ich implementacji i optymalizacji w kontekście dużych zbiorów danych.
analiza_danych_projekty
Building Real-Time Stock Forecasting on Lakehouse
Artykuł prezentuje praktyczne podejście do implementacji uczenia online w czasie rzeczywistym na przykładzie prognozowania cen akcji z wykorzystaniem architektury Lakehouse. Pokazuje, jak efektywnie integrować strumieniowe przetwarzanie danych z modelami machine learning, aby dynamicznie aktualizować predykcje na podstawie najnowszych informacji rynkowych.
architektura
From Drawing to Generation
Zestawienie narzędzi Mermaid i draw.io pokazuje, jak różne podejścia do tworzenia diagramów – kodowe kontra wizualne – wpływają na efektywność pracy zespołów IT i analityków danych. Analiza funkcjonalności, integracji oraz zastosowań obu rozwiązań pomaga lepiej dobrać narzędzie do potrzeb projektów, szczególnie tam, gdzie istotna jest automatyzacja, współpraca i wersjonowanie diagramów jako części procesu deweloperskiego.
Thinking Like a Data Engineer
Efektywna praca data engineera wymaga nie tylko umiejętności technicznych, ale przede wszystkim zrozumienia szerszego kontekstu biznesowego i procesowego, w którym dane są generowane, przetwarzane i wykorzystywane. Kluczowe jest projektowanie rozwiązań uwzględniających jakość, skalowalność i dostępność danych oraz współpraca z zespołami analitycznymi i interesariuszami biznesowymi w celu dostarczania wartościowych, łatwych w utrzymaniu pipeline’ów. Artykuł prezentuje systematyczne podejście obejmujące narzędzia, architekturę i najlepsze praktyki inżynierii danych, co przekłada się na budowanie stabilnej infrastruktury wspierającej analizy i modele machine learning.
bazy_danych
PostgreSQL for Real-Time Apps: Performance Techniques
Wykorzystanie PostgreSQL w aplikacjach czasu rzeczywistego wymaga zaawansowanych technik optymalizacyjnych minimalizujących opóźnienia i zwiększających wydajność zapytań. Artykuł omawia strategie indeksowania, zarządzanie zasobami systemowymi, mechanizmy replikacji i buforowania oraz narzędzia do monitoringu i analizy obciążenia bazy. Szczególną uwagę poświęcono integracji PostgreSQL z asynchronicznymi systemami przetwarzania danych, co umożliwia efektywne skalowanie i utrzymanie wysokiej responsywności aplikacji.
big_data
SuperDuck: Superset + DuckDB, a Tiny-But-Mighty BI Platform
SuperDuck to nowatorska platforma BI integrująca Superset z lekkością i wydajnością DuckDB, oferująca szybkie analizy danych bez konieczności rozbudowanej infrastruktury. Rozwiązanie pokazuje, że nawet niewielkie, lokalne narzędzia OLAP mogą skutecznie wspierać tworzenie wizualizacji i raportów, eliminując bariery skalowalności i złożoności typowe dla dużych systemów BI. Omówione przykłady i architektura pokazują, jak połączenie znanych komponentów open source pozwala zbudować efektywną, łatwą w utrzymaniu platformę analityczną, szczególnie atrakcyjną dla zespołów danych i małych przedsiębiorstw.
Datology’s distributed pipelines for handling PBs of image data
W artykule przedstawiono wyzwania związane z przetwarzaniem petabajtów danych obrazowych na dużą skalę oraz opisano, jak rozwiązanie oparte na rozproszonych pipeline’ach pozwala efektywnie zarządzać takimi wolumenami danych. Omówiono architekturę systemu DataLogy, która stosuje skalowalne komponenty do paralelizacji zadań przetwarzania obrazów, zapewniając równocześnie kontrolę nad przepływem danych i elastyczność w integracji różnych etapów pipeline’u.
ciekawostki
Why COBOL Code Still Dominates and What That Means for Your IT Strategy
COBOL pozostaje fundamentem wielu systemów krytycznych, zwłaszcza w sektorach finansowym i administracji publicznej, gdzie jego stabilność, wydajność i ogromne bazy kodu gwarantują niezawodne działanie. Pomimo upływu dekad nowsze technologie nie zastąpiły go całkowicie ze względu na koszty migracji i ryzyko błędów. Zrozumienie przyczyn utrzymania COBOL-a w infrastrukturze IT pozwala lepiej planować strategię rozwoju oprogramowania, uwzględniając zarówno integrację z nowoczesnymi rozwiązaniami, jak i zarządzanie deficytem specjalistów znających ten język.
Kafka is fast… I’ll use Postgres
Analiza wydajności kolejek komunikatów opartych na mechanizmie publikuj-subskrybuj w PostgreSQL dostarcza praktycznych wskazówek dotyczących implementacji rozwiązań pub/sub na bazie tego popularnego systemu bazodanowego. Badania testują skalowalność i czas reakcji w różnych konfiguracjach i obciążeniach, porównując natywne funkcje PostgreSQL z alternatywnymi podejściami opartymi na tabelach kolejkowych. Pozwala to lepiej zrozumieć ograniczenia i optymalne scenariusze użycia takich mechanizmów w systemach o wysokich wymaganiach wydajnościowych.
cloud
The Hidden Cloud Cost Bill: Why 80% of the Teams Overpay for the Infrastructure
Oto kluczowe powody, dla których aż 80% zespołów IT nadpłaca za infrastrukturę chmurową, wskazując na niedostateczne monitorowanie i optymalizację wykorzystania zasobów jako główne przyczyny niepotrzebnych kosztów. Omówione zostały praktyczne metody wykrywania niewykorzystanych lub źle skalowanych usług oraz strategie lepszego zarządzania wydatkami w AWS, dzięki którym można znacząco poprawić efektywność kosztową bez utraty wydajności systemów. Analiza uwzględnia zarówno techniczne wyzwania, jak i organizacyjne aspekty budżetowania chmury, wskazując na narzędzia i procesy pomagające uniknąć ukrytych kosztów.
data_engineering
Build an End-to-End ETL Pipeline Using Open Source Stack
Jak zbudować kompletny pipeline ETL oparty wyłącznie na narzędziach open source? Przy okazji integrując komponenty takie jak Apache Airflow do orkiestracji, Apache Kafka do strumieniowego przesyłania danych oraz Apache Spark do ich przetwarzania? Opisane podejście uwzględnia wyzwania związane z harmonogramowaniem zadań, transformacją dużych zbiorów danych oraz zapewnieniem spójności i skalowalności całego systemu, stanowiąc praktyczną metodę budowy nowoczesnych pipeline’ów ETL dla firm pracujących na dużych wolumenach danych.
End-to-End Kafka Streaming Pipeline: From Source to Gold Layer in S3
Przedstawienie kompleksowej implementacji potoku streamingowego opartego na Apache Kafka, który przetwarza dane od źródła do warstwy „gold” w magazynie S3. Szczegółowo omówiono organizację strumienia danych, integrację z serwisami AWS Lambda i Glue oraz sposoby transformacji i wzbogacania danych w czasie rzeczywistym.
Kafka Connect vs. Apache Flink vs. Apache Spark: Choosing the Right Ingestion Framework
Porównanie Kafka Connect, Flink i Spark przedstawia kluczowe różnice i zastosowania tych technologii w kontekście przetwarzania i integracji danych w czasie rzeczywistym. Artykuł wyjaśnia modele data ingestion, możliwości skalowania, opóźnienia przetwarzania oraz architekturę komponentów, co ułatwia wybór odpowiedniego narzędzia do konkretnego przypadku użycia – od prostych synchronizacji danych przez Kafka Connect, przez zaawansowane transformacje i analizy strumieniowe w Flinku, po wszechstronne, rozproszone przetwarzanie wsadowe i strumieniowe w Sparku.
devops
Your First Kubernetes App: Running MongoDB and Mongo Express Locally with Minikube
W artykule opisano krok po kroku, jak lokalnie uruchomić aplikację opartą na Kubernetes przy użyciu Minikube, integrując bazę danych MongoDB oraz interfejs Mongo Express. Przewodnik obejmuje przygotowanie środowiska, tworzenie plików konfiguracyjnych Kubernetes (deploymenty, serwisy), a także uruchamianie i testowanie aplikacji lokalnie. Dzięki temu materiałowi możesz zdobyć praktyczne umiejętności zarządzania stanem aplikacji bazodanowej w kontenerach, co stanowi solidną podstawę do dalszej pracy z produkcyjnym Kubernetes.
front_end
10 Browser DevTools Tricks That Will Make You a Better Frontend Developer
Przyspieszenie pracy frontend developera można uzyskać dzięki zaawansowanym trikom w przeglądarkowych narzędziach deweloperskich, które wykraczają poza podstawową inspekcję elementów i debugowanie. Warto poznać sposoby wykorzystania konsoli do przechwytywania zdarzeń, monitorowania wydajności czy optymalizacji zapytań sieciowych, a także techniki manipulacji DOM w czasie rzeczywistym oraz diagnozowania problemów z CSS i layoutem. Znajomość tych funkcji pozwala lepiej kontrolować proces tworzenia i testowania aplikacji, zwiększając efektywność i precyzję działań programistycznych na froncie.
kafka
Kafka Proxy Demystified: Use Cases, Benefits, and Trade-offs
Kafka Proxy to rozwiązanie upraszczające integrację aplikacji z Apache Kafka poprzez działanie jako pośrednik obsługujący różne protokoły i ułatwiający zarządzanie połączeniami. Pozwala zredukować złożoność klienckich bibliotek, wspiera standardowe mechanizmy bezpieczeństwa oraz umożliwia implementację dodatkowych funkcji, takich jak throttling czy audyt, bez obciążania aplikacji.
low_code
Beating API Limits in n8n: Shard, Cache, Throttle
Praktyczne metody radzenia sobie z ograniczeniami limitów API w narzędziu n8n automatyzującym przepływy pracy. Autor demonstruje, jak wykorzystać podejścia takie jak shard, cache i throttle, aby efektywnie rozdzielać obciążenie między różne instancje i kontrolować tempo wywołań, co przekłada się na stabilniejszą i bardziej wydajną integrację z zewnętrznymi serwisami.
programowanie_ogólnie
How to Improve Your Programming Skills by Building Games
Budowanie gier jako metoda nauki programowania pozwala praktycznie zastosować kluczowe koncepcje, takie jak logika, algorytmy, struktury danych i obsługa zdarzeń, w angażujący i interaktywny sposób. Tworzenie prostych projektów – od klasycznych gier jak Snake czy Pong po bardziej zaawansowane – rozwija umiejętności kodowania, debugowania i planowania architektury aplikacji, a także uczy efektywnej pracy z grafiką i dźwiękiem.
python
I Compared Python 3.13 vs 3.14 – The Library Upgrades Are Unreal
Najnowsze wydanie Pythona 3.14 przynosi istotne usprawnienia bibliotek standardowych, które poprawiają wydajność i rozszerzają funkcjonalności znanych modułów. Porównanie wersji 3.13 i 3.14 ujawnia wymierne korzyści, które mogą znacząco ułatwić codzienną pracę programistów oraz zarządzanie projektami, szczególnie tam, gdzie liczy się szybkość działania i nowoczesne podejście do struktury kodu.
The Complete Guide to Pydantic for Python Developers
Pydantic to zaawansowana biblioteka Python służąca do walidacji danych i definiowania modeli z wykorzystaniem typów statycznych. Umożliwia automatyczne parsowanie i weryfikację danych wejściowych, co znacznie usprawnia pracę z JSON, konfiguracjami czy danymi z zewnętrznych źródeł. Dzięki łatwej integracji z frameworkami jak FastAPI oraz wsparciu dla zaawansowanych typów (lista, słownik, niestandardowe klasy), Pydantic redukuje ryzyko błędów i przyspiesza rozwój aplikacji, zwłaszcza w projektach związanych z przetwarzaniem i walidacją danych. Przewodnik zawiera kompleksowe przykłady zastosowań i wyjaśnienia mechanizmów działania, stanowiąc cenny materiał zarówno dla programistów rozwijających API, jak i specjalistów od danych.
12 Pydantic v2 Model Patterns You’ll Reuse Forever
Jako ciąg dalszy: dwanaście praktycznych wzorców projektowych dla Pydantic v2, które ułatwiają tworzenie i zarządzanie modelami danych w Pythonie, szczególnie w kontekście aplikacji API i przetwarzania danych. Omówione rozwiązania obejmują definiowanie modeli bazowych, dziedziczenie, walidację złożonych struktur, zarządzanie wartościami domyślnymi oraz rozszerzanie funkcjonalności modelu o niestandardowe metody i konfiguracje.
10 FastAPI Auth Designs That Don’t Add Latency
Projektowanie mechanizmów uwierzytelniania w aplikacjach FastAPI często wiąże się z kompromisem między bezpieczeństwem a wydajnością. Prezentowane rozwiązania skupiają się na minimalizacji opóźnień dodawanych przez autoryzację poprzez wykorzystywanie tokenów JWT bez dodatkowych odwołań do bazy danych, celowe projektowanie middleware oraz optymalizację odczytów sesji użytkownika.
spark
Reading and Writing Deeply Partitioned Files in Apache Spark
Efektywne przetwarzanie głęboko partycjonowanych danych w Apache Spark wymaga zrozumienia, jak Spark radzi sobie z fragmentacją plików i katalogów oraz optymalizacją odczytu i zapisu. Artykuł prezentuje praktyczne podejścia do pracy z folderami zawierającymi wielopoziomowe partycje, pokazując, jak poprawnie konfigurować ścieżki, wykorzystywać formaty plików oraz stosować mechanizmy optymalizujące ładowanie danych, takie jak predicate pushdown i filter pushdown.
sql
10 SQL Window Functions Every App Dev Should Know
Funkcje okienkowe SQL znacząco rozszerzają możliwości zapytań, pozwalając na wykonywanie agregacji, rankingów i obliczeń przesuwanych w obrębie zdefiniowanych okien danych bez konieczności grupowania wyników. Omówiono dziesięć kluczowych funkcji, które umożliwiają elastyczne operacje analityczne na zbiorach danych, wykorzystywane zarówno do zaawansowanego raportowania, jak i optymalizacji zapytań w aplikacjach.
wizualizacja_danych
10 Leading BI Vendors Offering Best‑in‑Class Embedded Analytics
Zestawienie przedstawia dziesięciu wiodących dostawców rozwiązań embedded analytics, oceniając ich technologie pod kątem integracji z aplikacjami biznesowymi oraz funkcjonalności analitycznych. Artykuł porównuje możliwości personalizacji dashboardów, skalowalność, wsparcie dla ML i AI oraz dostępność interfejsów API, co pozwala lepiej zrozumieć, które platformy mogą efektywnie wspierać rozbudowane analizy danych wewnątrz własnych produktów lub usług.
When bars win and when lines do
Wybór między wykresami słupkowymi a liniowymi powinien opierać się na charakterze prezentowanych informacji – wykresy słupkowe efektywnie ilustrują porównania wartości dyskretnych i jednoznacznie przedstawiają różnice między kategoriami, natomiast wykresy liniowe lepiej oddają trendy, zależności czasowe i ciągłość danych.