سبق 1ਡੇਟਾ ਲੇਕ ਅਤੇ ਆਬਜੈਕਟ ਸਟੋਰੇਜ ਚੋਣਾਂ: S3, GCS, Azure Blob — ਪਾਰਟੀਸ਼ਨਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ, ਫਾਈਲ ਫਾਰਮੈਟਸ (Parquet/ORC/Avro) ਅਤੇ ਕੰਪ੍ਰੈਸ਼ਨਮੁੱਖ ਕਲਾਉਡਾਂ ਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ, S3, GCS ਅਤੇ Azure Blob ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਪਾਰਟੀਸ਼ਨਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ, ਫਾਈਲ ਲੇਆਊਟ ਸਿੱਖੋ, ਅਤੇ Parquet, ORC, Avro ਅਤੇ ਕੰਪ੍ਰੈਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਚੋਣਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਡਾਉਨਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
Comparing S3, GCS, and Azure Blob capabilitiesDesigning buckets, folders, and naming conventionsPartitioning by time, entity, and lifecycle stageChoosing Parquet, ORC, or Avro for workloadsCompression codecs and performance tradeoffsOptimizing small files and compaction jobsسبق 2ਬੈਚ ਇੰਟੇਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਇੰਟਰਆਪਰੇਬਿਲਟੀ: Sqoop/CDC ਟੂਲ, AWS Glue, Google Dataflow ਬੈਚ, Airbyte ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਲਈ, ਰਾਤੋਂ-ਰਾਤ ਐਕਸਪੋਰਟ ਸ਼ੈਡਿਊਲਿੰਗਡੇਟਾਬੇਸਾਂ ਅਤੇ SaaS ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਬੈਚ ਇੰਟੇਕਸ਼ਨ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ Sqoop, CDC ਟੂਲਾਂ, AWS Glue, Google Dataflow ਬੈਚ, ਅਤੇ Airbyte ਨਾਲ ਸਿੱਖੋ। ਰਾਤੋਂ-ਰਾਤ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਲੋਡਾਂ, ਸਕੀਮਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਇੰਟਰਆਪਰੇਬਿਲਟੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ।
Sqoop and JDBC based bulk extractionChange Data Capture tools and patternsAWS Glue jobs for batch ingestionGoogle Dataflow batch pipelines designAirbyte connectors and configurationDesigning nightly and intraday load schedulesسبق 3ਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਫ੍ਰੇਮਵਰਕਸ: Apache Flink, Kafka Streams, Spark Structured Streaming — ਬਿਲਕੁਲ-ਇੱਕ ਵਾਰ ਸੈਮੈਂਟਿਕਸ, ਸਟੇਟ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ, ਵਿੰਡੋਇੰਗ, ਵਾਟਰਮਾਰਕਿੰਗApache Flink, Kafka Streams, ਅਤੇ Spark Structured Streaming ਨਾਲ ਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਡੁੱਬੋ। ਸਟੇਟਫੁਲ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ, ਬਿਲਕੁਲ ਇੱਕ ਵਾਰ ਸੈਮੈਂਟਿਕਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਲਈ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਅਤੇ ਵਾਟਰਮਾਰਕਸ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋ।
Flink architecture and deployment optionsKafka Streams topology and state storesSpark Structured Streaming microbatch modelExactly once semantics and idempotent sinksState management, checkpoints, and recoveryWindowing, watermarking, and late eventsسبق 4ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ API ਲੇਅਰਾਂ: GraphQL/REST APIs, ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਫੀਡਾਂ ਲਈ ਮੈਟੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ਡ ਵਿਊਜ਼, ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਕਸੈਸ ਪੈਟਰਨਐਨਾਲਿਟੀਕਲ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਕਸਪੋਜ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ API ਲੇਅਰਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ। GraphQL ਅਤੇ REST ਪੈਟਰਨ, ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਫੀਡਾਂ ਲਈ ਮੈਟੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ਡ ਵਿਊਜ਼ ਵਰਤਣਾ, ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਸਰਵਰਨ ਡੇਟਾ ਐਕਸੈਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋ।
REST API design for data accessGraphQL schemas and resolvers for analyticsUsing materialized views for product feedsCaching and pagination strategies for APIsRow level security and authorizationVersioning and backward compatible contractsسبق 5ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਇੰਟੇਕਸ਼ਨ ਵਿਕਲਪ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ: Kafka, Confluent Platform, AWS Kinesis, Google Pub/Sub — ਪ੍ਰੋਡਿਊਸਰ, ਪਾਰਟੀਸ਼ਨਿੰਗ, ਸਕੀਮਾ ਇਵੋਲਿਊਸ਼ਨ ਵਿਚਾਰKafka, Confluent, Kinesis, ਅਤੇ Pub/Sub ਸਮੇਤ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਇੰਟੇਕਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ। ਪ੍ਰੋਡਿਊਸਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਪਾਰਟੀਸ਼ਨਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ, ਸਕੀਮਾ ਇਵੋਲਿਊਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਥਾਈ, ਸਕੇਲੇਬਲ ਇਵੈਂਟ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਲਈ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖੋ।
Kafka topics, partitions, and replicationConfluent Platform ecosystem componentsAWS Kinesis streams and firehose usageGoogle Pub/Sub design and quotasProducer design, batching, and backpressureSchema evolution with Avro and schema registryسبق 6ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਸਰਵਿੰਗ ਸਟੋਰ: Redis, RocksDB-ਬੈਕਡ ਸਟੋਰ, Cassandra, Druid ਲਈ OLAP ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਕੁਏਰੀਆਂRedis, RocksDB ਬੈਕਡ ਇੰਜਣਾਂ, Cassandra, ਅਤੇ Druid ਵਰਗੇ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਸਰਵਿੰਗ ਸਟੋਰਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ। ਐਕਸੈਸ ਪੈਟਰਨ, ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਤਾਜ਼ਾ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਡੇਟਾ ਤੇ ਘੱਟ ਲੇਟੰਸੀ ਲੁੱਕਅਪਸ ਅਤੇ OLAP ਸਟਾਈਲ ਕੁਏਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋ।
Redis as cache and primary data storeRocksDB backed stateful servicesCassandra data modeling for time seriesDruid architecture for streaming OLAPBalancing consistency, latency, and costCapacity planning and hotspot mitigationسبق 7ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਲਈ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਵਿਕਲਪ: Snowflake, BigQuery, Redshift — CTAS, ਮੈਟੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ਡ ਵਿਊਜ਼, ਲਾਗਤ/ਤਾਜ਼ਗੀ ਵਪਾਰSnowflake, BigQuery, ਅਤੇ Redshift ਵਰਗੇ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। CTAS ਪੈਟਰਨ, ਮੈਟੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ਡ ਵਿਊਜ਼, ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਲਈ ਲਾਗਤ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਤਾਜ਼ਗੀ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋ।
Snowflake virtual warehouses and scalingBigQuery storage and query optimizationRedshift distribution and sort keysCTAS patterns for derived tablesMaterialized views and refresh policiesCost versus freshness tradeoffs and tuningسبق 8ਬੈਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਓਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ: Apache Spark, Spark on EMR/Dataproc, DBT ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ, Airflow/Cloud Composer/Managed Workflows ਓਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲਈEMR ਅਤੇ Dataproc ਤੇ Spark ਨਾਲ ਬੈਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ dbt ਨਾਲ SQL-ਕੇਂਦਰਿਤ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ। Airflow, Cloud Composer, ਅਤੇ Managed Workflows ਵਰਤ ਕੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ, ਨਿਰੀਖਣਯੋਗ ਬੈਚ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਓਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖੋ।
Spark cluster modes and resource sizingSpark job design for ETL and ELTdbt models, tests, and documentationAirflow DAG design and dependency managementScheduling, retries, and SLAs for batch jobsMonitoring, logging, and alerting for pipelinesسبق 9ਫੀਚਰ ਸਟੋਰ ਅਤੇ ML ਡੇਟਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ: Feast, Tecton, ਜਾਂ Delta Lake/BigQuery ਵਰਤ ਕੇ ਕਸਟਮ ਫੀਚਰ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ; ਆਨਲਾਈਨ ਵਿਰੁੱਧ ਆਫਲਾਈਨ ਫੀਚਰ ਸਰਵਿੰਗFeast, Tecton, ਜਾਂ Delta Lake ਅਤੇ BigQuery ਤੇ ਕਸਟਮ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਵਰਤ ਕੇ ਫੀਚਰ ਸਟੋਰਾਂ ਅਤੇ ML ਡੇਟਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਫੀਚਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਲਾਈਨੇਜ, ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਮਾਡਲ ਵਿਵਹਾਰ ਲਈ ਆਨਲਾਈਨ ਵਿਰੁੱਧ ਆਫਲਾਈਨ ਸਰਵਿੰਗ ਨੂੰ ਮੈਨੇਜ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋ।
Core concepts of feature stores and entitiesFeast architecture and deployment patternsTecton capabilities and integration optionsBuilding custom feature pipelines on Delta LakeOffline feature computation in BigQueryOnline versus offline feature serving design