Батч-пайплайны и оркестрация: ETL vs ELT, Airflow, dbt
Батч-пайплайн на Airflow 3, dbt и PostgreSQL против эталона генератора: что стоит смена бизнес-правила в ETL и в ELT, что остаётся в хранилище после повтора и после падения загрузки посреди дня, какой день на самом деле берёт задача в Airflow 3 при обычном, ручном и backfill-запуске, что делает depends_on_past со сбоем, сколько поздних данных теряет инкрементальная витрина и что оставляют повторы неидемпотентной задачи. Всё — счётом строк против эталона