TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #239 · 3 мај

Один из самых удобных способов записать данные это использование готовых форматов, такие как JSON или YAML. Из плюсов такого подхода стоит отметить вот что: 🔸 готовый, повсеместно используемый и поддерживаемый формат 🔸 простой и понятный файл, удобочитаемый для человека 🔸 можно легко редактировать в любом текстовом редакторе без специальных программ и библиотек Но есть и минусы 🔹 затраты времени при записи файла (кодирование данных в нужный формат строки) 🔹 затраты времени при чтении файла (декодирование данных в Python объекты) 🔹 размер файла увеличивается из-за разметки данных (скобки, запятые, переносы, отступы...) 🔹 перед записью все данные должны быть помещены в память в полном объёме (не всегда) 🔹 при чтении необходимо считать весь файл в память и только потом декодировать данные Если нужно писать немного данных в несколько файлов, то затраты по времени не ощутимы. Обычно это файлы конфига или какие-либо метаданные. Это отличный вариант под такие задачи. Есть и другой поход к записи файлов - это бинарные файлы. Используется, когда данных достаточно много и никто их не собирается читать глазками😳. 🔸 очень быстрая запись 🔸 чтение значительно быстрей чем JSON, YAML итд 🔸 размер файла значительно меньше, так как нет разметки 🔸 можно записывать данные по мере поступления не загружая всё в память 🔸 можно извлечь любую часть данных независимо Из минусов 🔹 нужно определить свой формат записи данных (если не используете готовую спецификацию определённого формата) 🔹 не получится открыть файл и визуально понять что там записано, а для чтения файла потребуется знать его спецификацию. 🔹 не так-то просто создать такой файл без специальной библиотеки В таком виде удобно записывать большой массив любых однородных данных. Например, мониторинг валютной биржи или кэшированная анимация 3D геометрии. (Это не означает что нельзя записать данные разного типа, просто это будет не так удобно) Представьте себе JPG-картинку. По сути это немного мета-информации и большой массив пикселей. Тоже самое со звуком или видео файлом. Поэтому, если вы попробуете открыть картинку в текстовом редакторе вы увидите что-то вроде такого f15d cd29 a564 4578 ... 09e2 9bc4 a696 1253 ... 84e9 4de1 3b23 c24a ... 2534 5161 28e0 709d ... ... Это и есть записанные байтики. И для их чтения требуется определённый софт который знает что с ними делать. Под каждый тип файла. К чему это я? Читайте в следующем посте... #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #groovy

当前筛选 #groovy清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3205 · 02.04.2026 г., 09:00

#вакансии#работа#Data#Engineer#Инженер#Россия#РФ#Java#Groovy#BigData#Hadoop#ETL#DWH#удаленка#Senior 👾Senior Data инженер cтавка в час: 2000-2700 руб. гросс. Локация: удаленная работа из РФ, РБ. Проект: ритейл Компания: Omega Solutions ☕️Требования - Владение одним из языков программирования (Java, Groovy), знание принципов ООП, умение читать чужой код; - Опыт сборки проекта, компиляции и деплоя в Rancher (Docker); - Опыт проектирования, реализации, развития и поддержки интеграционных решений на стеке технологий BigData; - Знание SQL (индексы, функции, умение читать планы запросов, оптимизация запросов); - Опыт работы с любой реляционной БД (Oracle, Postgres, MySQL, MsSQL, DB2 и т.п.); - Умение работать с Git в консоли; - Знания специфики работы ETL инструментов (Apache Nifi, Airflow, интеграционные шины SAP BW, Talend, Informatica, SAS и т.п.); - Опыт работы с Hadoop; - Понимание устройства HDFS, форматов данных; - Опыт работы с Hive или любым другим хранилищем на основе Hadoop; - Опыт использования систем ведения проектов и документации; - Умение работы с архитектурными схемами; - Понимание принципов построения и хранения данных - DWH и DataLake. Дополнительные требования - Желателен опыт администрирования Unix/Linux или Hadoop (HDFS , Yarn, Ranger , Spark, Zookeeper), Zabbix, Ansible; - Понимание диагностических и трейc‑файлов SAP HANA: структура, назначение, базовая интерпретация событий; - Уверенный Python/Go/Java/C++/Rust для парсинга логов и бинарных форматов, опыт написания утилит для разбора файлов; - Опыт работы с SAP HANA как источником данных: SQL‑диалект HANA, типы данных, форматы экспорта (CSV/бинарный), базовая администрация полезна; -Умение превращать разобранные данные в формат Iceberg/Paimon (таблицы, события, JSON) и выгружать в Apache Kafka (или любой другой подходящий источник); - Практика в data engineering/observability/SRE: автоматизация анализа логов/трейсов, расследование инцидентов производительности и ошибок. 🤝Задачи: • Разработка и поддержка интеграций • Выбор технологий и решение сложных задач • Контроль качества и документации • Развитие архитектуры и процессов (CI/CD) 🪂Условия Оформление по ИП Дружелюбная атмосфера внутри компании Развитие через реальные задачи, а не формальные курсы Возможность предлагать идеи и видеть, как они внедряются Гибкий график работы и возможность удаленной работы Оплата за фактически отработанное время Участие в интересных проектах без лишнего микроменеджмента 👋Контакт:@CodeVal Любишь разбираться в сложных системах и делать их лучше — откликайся!