Etsi samankaltaista sisältöä

🚢Saipem получила контракт на строительство офшорного трубопровода в Саудовской Аравии. Итальянская Saipem заключила новый контракт с Aramco в рамках действующего долгосрочного соглашения. Стоимость проекта оценивается примерно в $500 млн. Работы будут выполнены на месторождении Safaniya — одном из крупнейших офшорных нефтяных активов в мире. Контракт предусматривает проектирование, закупку, строительство и установку магистрального трубопровода диаметром 48 дюймов. Общая протяжённость составит около 65 км офшорной и 12 км наземной инфраструктуры, включая сопутствующие подводные объекты. Морская фаза будет реализована с использованием строительных судов Saipem, уже размещённых в регионе. Изготовление конструкций запланировано на верфи Saipem Taqa Al-Rushaid Fabricators в Даммаме с привлечением локальных инженерных ресурсов. Проект подтверждает устойчивость капитальных вложений в сегмент разведки и добычи в регионе Персидского залива и укрепляет позиции Saipem как одного из ключевых подрядчиков в офшорном строительстве на Ближнем Востоке. 📌Saipem S.p.A. — итальянская инжиниринговая и офшорная компания, основанная в 1957 году. Специализируется на EPC-проектах в нефтегазовом секторе. Акции компании обращаются на Миланской фондовой бирже; структура собственности включает институциональных инвесторов и итальянские финансовые структуры. #Offshore#Pipelines#SaudiArabia#Saipem#EnergyProjects

https://alysivji.github.io/mongodb-pipelines-in-scrapy.html #Scraping Websites into #MongoDB using Scrapy #Pipelines Summary Discuss advantages of using Scrapy framework Create #Reddit spider and scrape top posts from list of subreddits Implement Scrapy pipeline to send scraped data into MongoDB Sure, we could hack together a solution using #Requests and #Beautiful_Soup (bs4), but if we ever wanted to add features like following next page links or creating data validation pipelines, we would have to do a lot more work.

#analysis#AWS#Databases#ETL#MongoDB#pipelines#RDS#S3#Scala#Spark#SQL ⚙️ 50 HOURS OF BIG DATA, PYSPARK, AWS, SCALA, AND SCRAPING (2022) 🌐 Inglés ⚖️17.03GB 🔗Link ----- Canal principal:@repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----