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Ich werde skalierbare ETL-Pipelines mit Spark, Databricks und Delta Lake aufbauen
SDE1
Ich bin ein erfahrener Python-Entwickler mit starkem Fokus auf Problemlösung, Automatisierung und dem Aufbau robuster Datenpipelines für Big Data Analytics. Meine Expertise liegt darin, Daten in umset...
Über diesen Service
Professioneller Data Engineering | ETL | Databricks | Spark | Data Lake Spezialist
Suchst du nach einer skalierbaren, produktionsbereiten Datenpipeline für dein Unternehmen?
Ich bin ein Professioneller Data Engineer mit echter Branchenerfahrung beim Aufbau von Big Data Lösungen mit:
- Apache Spark / PySpark
- Databricks (Delta Lake, Medallion Architektur)
- Azure Data Factory
- Hadoop-Ökosystem
- SQL & Python
- API-Integrationen (SOAP/REST)
- MongoDB, Oracle, MySQL, PostgreSQL usw.
Wobei ich dir helfen kann:
- ETL / ELT Pipeline-Entwicklung
- Batch- & Echtzeit-Datenverarbeitung
- Datenbank-Data Lake-Integrationen
- Delta Lake Architekturdesign
- Datenbereinigung & Transformation
- Leistungsoptimierung
- Spark-Job-Tuning
- Automatisierung & Planung
- API-Datenbank-Ingestion
- Cloud Data Engineering (Azure/Databricks)
Echte Erfahrungen umfassen:
- MongoDB Delta Lake Integration
- Oracle Fusion SOAP API Delta Lake Ingestion
- Unternehmensweite tägliche Pipelines
- Optimierte Big Data Verarbeitung für Millionen von Datensätzen
Warum solltest du mich wählen?
⭐ Branchenerfahrung
⭐ Sauberer & optimierter Code
⭐ Skalierbare Architektur
⭐ Pünktliche Lieferung
⭐ 100% Kundenzufriedenheit
FAQ
Automatische Übersetzung
1. Welche Services bietest du in diesem Gig an?
Ich biete professionelle Data Engineering- und ETL/ELT-Services an, einschließlich: PySpark / Spark-Entwicklung Databricks-Workflows Azure Data Factory Pipelines Datenbank- & API-Integrationen Data Lake / Delta Lake Einrichtung Datenbereinigung & Transformation Pipeline-Optimierung & Automatisierung
2. Mit welchen Technologien und Tools arbeitest du?
Ich spezialisiere mich auf: Apache Spark / PySpark Databricks (Delta Lake, Notebooks, Jobs) Azure Data Factory Hadoop-Ökosystem Python & SQL REST/SOAP APIs MongoDB, Oracle, MySQL, PostgreSQL, SQL Server Cloud-Speicher (ADLS, S3, Blob)
3. Kannst du Daten aus mehreren Quellen integrieren?
Ja. Ich kann Daten aus: Datenbanken APIs CSV/Excel/JSON-Dateien Cloud-Speicher Streaming-Quellen
4. Baust du sowohl ETL- als auch ELT-Pipelines?
Ja. Ich unterstütze: ETL (Transform vor Laden) ELT (Zuerst laden, in Databricks/Spark transformieren) Je nach Anwendungsfall empfehle ich die beste Architektur für Leistung und Kosten.
5. Kannst du meine langsamen Spark- oder Databricks-Jobs optimieren?
Absolut. Ich helfe bei: Partitionierungstuning Caching-Strategien Speicheroptimierung Shuffle-Reduktion Abfrageoptimierung Delta Lake Leistungsoptimierung Das kann die Ausführungszeit und die Cloud-Kosten erheblich reduzieren.
Was benötigst du von mir, bevor du anfängst?
Bitte gib an: Quellendetails (DB/API/Dateien) Beispieldatensatz oder Schema Erwartetes Ausgabeformat Cloud-Plattform-Details Geschäftliche Anforderungen Frist Klare Anforderungen helfen mir, schneller und besser zu liefern.
