【数据工程】解密Sparkle：Uber如何统一规范其模块化ETL工作流

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题记 上一篇文章 【AI机会】从招聘数据看生成式AI机会：数据分析具有爆发潜力 提到：数据处理比较个性化，不容易提供通用的解决方案。不过在数据在数据处理软件工程化方面，业界一直在探索实践，比如DBT。 今天要和大家分享Uber在这方面的工作：Sparkle框架。作为一个长期关注数据工程领域发展的一线工程师，我认为这是一个非常值得研究的技术创新。让我们一起来看看这个框架是如何改变大规模数据处理的。 https://www.uber.com/en-HK/blog/sparkle-modular-etl/?uclick_id=4b4d9356-ab7a-4c18-bd9e-84e864280a65 Uber的数据处理现状 首先，让我们了解一下Uber的数据处理规模。说实话，这个规模真的很惊人： 数据量级达到了EB级（1EB = 1024PB） 超过20,000个关键数据管道 3,000多名工程师在维护这些管道 整个数据技术栈包含了几乎所有主流大数据工具 他们的数据技术栈是这样 ………………………………