数据作为创新货币占据着至高无上的地位，而且它是很有价值的。在多元化的技术世界中，掌握数据工程艺术对于支持价值数十亿美元的技术生态系统至关重要。这种复杂的技术涉及创建和维护能够以高可靠性和高效率处理大量信息的数据基础设施。
数据作为创新的货币占据着至高无上的地位，而且它是一种有价值的货币。在多元化的技术世界中，掌握数据工程的艺术对于支持价值数十亿美元的技术生态系统至关重要。这种复杂的技术涉及创建和维护能够以高可靠性和高效率处理大量信息的数据基础设施。
随着公司不断突破创新界限，数据工程师的作用变得前所未有的重要。专家设计的系统可验证无缝数据流、优化性能并为数百万人使用的应用程序和服务提供骨干。
技术生态系统的健康取决于那些以开发它为生的人的能干之手。它的成长——或者崩溃——完全取决于一个人对数据工程艺术的熟练程度。
数据工程往往扮演着现代背后的无名英雄的角色技术的无缝功能。它涉及设计、构建和维护可扩展数据系统的细致过程，这些系统可以有效地处理数据的大量流入和流出。
这些系统构成了科技巨头的支柱，使他们能够为用户提供不间断的服务。数据工程确保一切顺利进行。这包括每天处理数百万笔交易的电子商务平台、处理实时更新的社交媒体网络或提供实时流量更新的导航服务。
其中之一数据工程的主要挑战是构建能够承受故障并保护数据完整性的弹性基础设施。高可用性环境至关重要，因为即使是轻微的停机也可能导致严重的中断和财务损失。数据工程师利用数据复制、冗余和灾难恢复规划技术来创建强大的系统。
例如，通过实施 IBM Netezza 和 AWS（Amazon Web Services）等大规模并行处理 (MPP) 架构数据库，Redshift 重新定义了公司处理大规模数据操作的方式，提供高速处理和可靠性。
MPP 数据库是一组作为一个实体协同工作的服务器。 MPP 数据库的第一个关键组件是如何跨集群中的所有节点存储数据。数据集分为多个段，并根据表的分布键分布在节点上。虽然在所有节点上平均分割数据以利用所有资源来响应用户查询可能很直观，但它不仅仅是为了性能而存储 - 例如数据倾斜和进程倾斜。
当数据在节点之间分布不均匀时，就会出现数据倾斜。这意味着对于相同的用户请求，承载更多数据的节点比拥有更少数据的节点有更多的工作。集群中最慢的节点总是决定集群的累积响应时间。进程偏差还导致节点之间的数据分布不均匀。这种情况的不同之处在于，用户对仅存储在少数节点中的数据感兴趣。因此，只有那些特定节点响应查询的使用而工作，而其他节点则空闲（即，集群资源利用不足）。
数据存储和访问方式之间必须实现微妙的平衡，防止数据倾斜和流程倾斜。通过了解数据访问模式可以实现数据存储和访问之间的平衡。数据必须使用相同的唯一键跨表共享，该键主要用于表之间的数据连接。唯一键将确保均匀的数据分布，并且经常使用相同唯一键连接的表最终将数据存储在相同的节点上。与需要跨节点移动数据进行连接以创建最终数据集相比，这种数据排列方式将带来更快的本地数据连接（共置连接）。
另一个性能增强器是在加载过程中对数据进行排序。与传统数据库不同，MPP 数据库没有索引。相反，它们根据键的排序方式消除了不必要的数据块扫描。必须通过定义排序键来加载数据，并且用户查询必须使用该排序键，以避免不必要的数据块扫描。
数据工程领域永不停息同样，新技术和方法每天都会出现，以满足不断增长的数据需求。近年来，采用混合云解决方案已成为一种强有力的举措。
公司可以通过利用 AWS、Azure 和 GCP 等云服务实现更大的灵活性、可扩展性和成本效率。数据工程师在评估这些云产品、确定其是否适合特定要求以及实施它们以微调性能方面发挥着至关重要的作用。
此外，自动化和人工智能 (AI) 正在改变数据工程、制定流程通过减少人为干预提高效率。数据工程师越来越多地开发自我修复系统，以检测问题并自动采取纠正措施。
这种主动的前景减少了停机时间并提高了数据基础设施的整体可靠性。此外，详尽的遥测技术可以实时监控系统，从而能够及早发现潜在问题并快速生成解决方案。
随着数据量持续增长十倍，数据工程的未来预示着更多的升级和挑战。量子计算和边缘计算等新兴技术有望改变该领域，提供前所未有的处理能力和效率。数据工程师必须能够在一英里之外看到这些趋势。
随着行业以创纪录的速度迈向未来，数据工程师的聪明才智仍将是数字时代的关键点，为定义物联网和人类世界的应用程序提供动力。
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