Dans certains projets big data, j’ai pu observer que plusieurs Data Ingénieurs utilisent des langages tels que python, java, scala ou même spark pour réaliser la phase de préparation de données (et évite pour l’occasion l’usage des outils ETL/ELT qui peuvent paraître lourds dans certains cas).
Dans cet article, nous allons donc introduire les bonnes pratiques et des règles à respecter pour écrire un code Pyhon de qualité. Nous allons également, avec des exemples simples, illustrer l’usage d’outils permettant de contrôler le respect de ces règles.
Les architectures basées sur les microservices sont l’avenir des applications complexes. Dans ce blog, nous allons nous intéresser à l’un des composants critiques de cette architecture: L’API Gateway (Passerelle API). Disons que vous essayez de créer un magasin en ligne (web-store). Vous utiliserez probablement plusieurs API pour fournir les actifs Lire la suite…
Dans ce cas pratique nous allons nous intéresser aux architectures Serverless au travers de quelques services AWS à savoir S3, Lambda, DynamoDB, CloudWatch et IAM. Le point central de ce Lab étant AWS Lambda.
Introduction & contexte MongoDB est un SGBD NoSQL open source écrit en C++ qui stocke ses données en BSON (Binary JSON). Son développement a commencé en 2007 et a été initié par la société 10gen. Ce système est orienté documents, répartissables sur un nombre quelconque d’ordinateurs et ne nécessitant pas Lire la suite…