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Ich werde eine Echtzeit-Datalakehouse-Pipeline aufbauen
Python-Entwickler, FastAPI, Web Scraping, AI-Automatisierung, Data Engineering
Ich bin ein Data Engineer mit über 3 Jahren Branchenerfahrung in der Entwicklung von RESTful APIs, Web-Scraping-Systemen und KI-gestützten Anwendungen. Ich spezialisiere mich auf FastAPI, Streamlit un...
Über diesen Service
Möchtest du eine Echtzeit-Datenpipeline erstellen, die dein Data Warehouse immer aktuell hält, ohne manuelle ETL-Jobs?
Ich entwerfe und liefere eine vollständig automatisierte, End-to-End-Datalakehouse-Pipeline, die jede Änderung in deiner Datenbank sofort erfasst, durch Kafka streamt und als abfragbare Delta Lake-Tabellen speichert, alles gesteuert und überwacht von Apache Airflow.
Was du bekommst:
- Live CDC von deiner MySQL-Datenbank (keine Ausfallzeiten, keine manuellen Exporte)
- Skalierbare Stream-Verarbeitung mit Apache Spark
- S3-kompatibler Delta Lake-Speicher (MinIO), Abfrage mit Trino oder Spark SQL
- Airflow DAG für automatische Gesundheitschecks und Pipeline-Überwachung
- Vollständig Dockerisiert, läuft auf deinem Server oder Cloud-VM
- Einrichtungsanleitung und Dokumentation inklusive
Perfekt für Startups, Daten-Teams und Unternehmen, die zuverlässige, Echtzeit-Datenverfügbarkeit ohne komplexe Infrastruktur von Grund auf benötigen.
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Informationen benötigen Sie, um loszulegen?
Ich benötige Details zu deiner Quell-Datenbank (Typ, Version, Größe), deinem bevorzugten Speicherort und deiner Server-/Cloud-Umgebung. Falls du unsicher bist, kann ein kostenloses Discovery-Gespräch helfen, den Umfang zu bestimmen.
Kannst du ohne Ausfallzeiten eine Verbindung zu meiner bestehenden Datenbank herstellen?
Ja. Mit CDC (Change Data Capture) über Debezium liest die Pipeline dein MySQL-Binärlog — keine Sperren, keine Ausfallzeiten, keine Auswirkungen auf deine laufende Anwendung.
Was liefert die Pipeline in Echtzeit?
Jede INSERT-, UPDATE- und DELETE-Operation in deiner Quell-Datenbank wird sofort erfasst und landet innerhalb von Sekunden in Delta Lake-Tabellen auf MinIO (S3-kompatibel) — abfragbar mit Spark SQL oder Trino.
Benötige ich Cloud-Infrastruktur oder läuft das vor Ort?
Beides. Der gesamte Stack läuft auf Docker Compose — deploye es auf deinem lokalen Server, einer Cloud-VM (AWS EC2, GCP, Azure) oder jedem Linux-Rechner mit 8GB+ RAM.
Kannst du Schemaänderungen in meiner Quell-Datenbank handhaben?
Ja. Die Pipeline ist mit Schema-Änderungen im Hinterkopf gebaut. Ich konfiguriere Debezium und Spark so, dass neue Spalten und Typänderungen elegant verarbeitet werden, ohne die Pipeline zu unterbrechen.
Wirst du eine NDA unterschreiben, wenn meine Daten sensibel sind?
Absolut. Ich bin bereit, vor Projektbeginn eine NDA zu unterschreiben.
Bieten Sie Support nach der Lieferung an?
Ja — 7 Tage (Basic), 14 Tage (Standard), 30 Tage (Premium) für Bugfixes und Deployment-Probleme.
