Sviluppo di pipeline big-data su Scala e Spark

Sviluppo sistemi di elaborazione dati su Scala con Apache Spark e mi concentro su due cose sopra ogni altra: i numeri in output sono corretti e il compito si completa quando i dati diventano dieci volte più grandi. Gestisco pipeline batch e stream, strati ETL e aggregazioni pesanti che elaborano miliardi di righe ogni giorno e non si bloccano alle tre del mattino. Di default scrivo codice funzionale tipizzato — trasformazioni pulite, schemi espliciti, nessun null silenzioso nei join — così in un anno posso leggere tranquillamente la pipeline invece di avere paura di toccarla.

Il lavoro inizia con i tuoi dati reali e il tuo vero collo di bottiglia, non con una presentazione. Profilo dove vanno realmente tempo e denaro: skew chiave, join pesanti, esplosione di piccoli file, streaming che rimane indietro rispetto alla sorgente — e riscrivo il percorso caldo: partizionamento e bucketing per le query, join broadcast in loco, aggregazioni a finestra con watermark corretti, checkpointing in modo che il riavvio richieda minuti e non un'elaborazione completa. Integro compiti nell'orchestrazione, aggiungo metriche e controlli di qualità dei dati e lascio codice che il tuo team sviluppa da solo. Lavoro con Spark su YARN, Kubernetes o cluster gestiti, con Kafka e Parquet — veloce perché il layout si adatta al carico, non perché il cluster è diventato più grande.