В Dagster появилась интеграция с dbt: https://dagster.io/blog/dagster-dbt

Внезапно! От издательства Packt Publishing вышла книга Data Engineering with Python: https://www.packtpub.com/product/data-engineering-with-python/9781839214189
В книге акцент уделён построению дата пайплайнов на Apache Airflow и Apache NiFi. Также есть главы, посвященные Kafka и Spark.

Для Redshift выпущен коннектор под Python: https://github.com/aws/amazon-redshift-python-driver

Отличный материал про сравнение самых популярных облачных хранили: BigQuery, Amazon Redshift и Snowflake — https://poplindata.com/data-warehouses/2020-database-showdown-bigquery-vs-redshift-vs-snowflake/

На платформе Udemy можно бесплатно зарегистрироваться на курс Google Associate Cloud Engineer 2020: https://www.udemy.com/course/google-certified-associate-cloud-engineer-2019-prep-course/

Ссылка с купоном на бесплатный курс: https://www.udemy.com/course/google-certified-associate-cloud-engineer-2019-prep-course/?couponCode=23FFEC011AB4ED7E351B

Гайд по Prefect: https://lejimmy.com/how-to-automate-python-workflows-in-prefect-step-by-step-guide/

Лекции про распределенные системы: https://www.youtube.com/playlist?list=PLeKd45zvjcDFUEv_ohr_HdUFe97RItdiB

A comparison of data version control tools.
https://dagshub.com/blog/data-version-control-tools/

Набор AWS воркшопов: https://www.workshops.aws/

Про разницу между OLTP и OLAP: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/11/oltp-vs-olap/

Some important updates from #AWS :
✅ Amazon Kinesis Data Streams enables data stream retention up to one year.
✅ Now you can export your Amazon DynamoDB table data to your data lake in Amazon S3 to perform analytics at any scale.
✅ Amazon Redshift now supports modifying column compression encodings to optimize storage utilization and query performance
✅ Amazon Athena announces availability of engine version 2

Нашел интересный проект от Apache (пока на стадии инкубатора) — Apache Liminal: http://liminal.incubator.apache.org/
Платформа для оркестрации машинного обучения. Насколько понял, под капотом используется Apache Airflow.

Я чуть выше публиковал серию лекций про распределённые системы от Мартина Клепмана, а вот недавно появился пост у него в блоге: https://martin.kleppmann.com/2020/11/18/distributed-systems-and-elliptic-curves.html

Netflix создал еще одно решение - Бульдозер, для экспорта данных из хранилища данных в NoSQL. https://netflixtechblog.com/bulldozer-batch-data-moving-from-data-warehouse-to-online-key-value-stores-41bac13863f8

Серия видео про новшества в Airflow 2.0: https://bit.ly/395ib2C

А вот и Uber поделился своим инструментом Data Catalog — Databook: https://eng.uber.com/metadata-insights-databook/
Инструмент пока не доступен для всех, но в статье есть информация про архитектуру этого приложения, возможно будет полезно узнать кому-то.