#データエンジニアリングの記事

データエンジニアリング

Apache Spark 4.1 深掘り — 宣言型パイプライン・Real-Time Mode・PySpark 強化の全貌

Apache Spark 4.1 の主要機能を深掘り解説。Spark Declarative Pipelines・Structured Streaming の Real-Time Mode・PySpark Arrow UDF など実務に直結するアップデートをまとめます。

データエンジニアリング

dbt Fusion エンジン（v2.0）の概要、DuckDB ローカル対応、Developer Agent、Cost Insights など 2026 年の主要アップデートを解説。ウェアハウスレスなローカル開発が実現する背景を詳しく紹介します。

Python

pandas 3.0（2026年1月リリース）の Copy-on-Write 完全導入・文字列型変更・pd.col() 式構文と、Python 3.14 のテンプレート文字列・フリースレッド対応をデータサイエンス視点で解説します。

データエンジニアリング

Apache Iceberg と Snowpipe の役割の違いを整理し、どちらをいつ使うべきかを解説します。完全な置き換えではなく使い分けが重要なポイントを、ハマりどころとともに詳しく説明します。

データエンジニアリング

2026年1〜4月の Snowflake 主要アップデートを解説。Cortex Code の GA、Apache Iceberg v3 サポート、AI 関数スイートの GA、Snowflake ストレージ for Iceberg テーブルのプレビューなど注目トピックをまとめます。

データエンジニアリング

2026年のデータエンジニアリングの主要トピックを整理。dbt Labs と Fivetran の合併、dbt Fusion Engine の Spark 対応、Apache Spark 4.x の進化、そして「速度より信頼」へのシフトを解説します。

インフラ

AWS Interconnect multicloud GA・Amazon S3 Files GA・GCP Cross-Cloud Interconnect など 2026年4月のクラウド主要アップデートを整理。マルチクラウド接続とエージェント管理レイヤーの整備が加速しています。

データエンジニアリング

dbt Core 1.11 の UDF ファーストクラスサポートと JSON スキーマ検証、Apache Spark 4.1 の宣言的パイプライン（SDP）とリアルタイムストリーミングモード（RTM）を公式情報をもとに解説します。

データエンジニアリング

Snowflake のリアルタイム性の限界を正直に評価し、Kinesis・Timestream・RDS 等の AWS サービスで補完するアーキテクチャパターンを、センシングデータ収集から可視化まで解説します。

データエンジニアリング

DuckDB と dbt を組み合わせてクラウド不要のローカル分析環境を構築する方法を解説。CSV・Parquet の読み込みからモデル変換・BigQuery との使い分けまで実際のコードで紹介します。

データエンジニアリング

Rust 製の高速 DataFrame ライブラリ Polars の基本操作・Pandas との文法比較・Lazy API・DuckDB との連携を実際のコード例でわかりやすく解説します。