Skip to content
View volov-de's full-sized avatar

Block or report volov-de

Block user

Prevent this user from interacting with your repositories and sending you notifications. Learn more about blocking users.

You must be logged in to block users.

Maximum 250 characters. Please don’t include any personal information such as legal names or email addresses. Markdown is supported. This note will only be visible to you.
Report abuse

Contact GitHub support about this user’s behavior. Learn more about reporting abuse.

Report abuse
volov-de/README.md

🧑‍💻 Обо мне

🚀 Инженер с фокусом на современных технологиях больших данных
⚡ Увлекаюсь автоматизацией и оптимизацией процессов
🌟 Открыт к новым возможностям и сотрудничеству

🛠️ Технологический стек

🔥 Основные технологии (нажми, чтобы развернуть)

💻 Языки программирования

Python SQL Bash

🔥 Инструменты обработки данных

Apache Spark PySpark Airflow Jupyter

🗄️ Базы данных и хранилища

PostgreSQL ClickHouse Greenplum Amazon S3

⚙️ DevOps & Инфраструктура

Docker Kubernetes Linux Nginx

📊 Мониторинг

Prometheus Grafana

🔧 Разработка и CI/CD

Git GitLab

🚀 Проекты

Название проекта Описание проекта Стек
Marketplace Data Pipeline Комплексное решение для построения аналитической витрины по товарам маркетплейса.
Полностью автоматизированная ETL/ELT система, объединяющая современные технологии обработки, интеграции и хранения больших данных для построения бизнес-аналитики и отчетности.

— Построение end-to-end пайплайна
— Интеграция данных из S3 и их обработка с помощью Spark на Kubernetes
— Оркестрация всего процесса Airflow
— Загрузка и анализ в Greenplum с помощью PXF
— Оформлены аналитические представления для мониторинга продаж и работы продавцов

• Data Lake: VK Cloud Object Storage (S3)
• Обработка данных: Apache Spark (на Kubernetes)
• Оркестрация: Apache Airflow
• Хранилище: Greenplum
• Интеграция: PXF (Greenplum ⇄ S3)
• Code: Git (GitLab)
PySpark Data Cleaner Универсальный инструмент для чистки и препроцессинга больших датасетов на Spark.
Реализует гибкие алгоритмы поиска аномалий и пропущенных значений, стандартизации и нормализации данных для подготовки массивов к анализу или ML.

— Масштабируемая обработка с помощью PySpark
— Проведение анализов качества данных
— Поддержка хранения на S3 и интеграция с Jupyter

• Обработка данных: Apache Spark, PySpark
• Язык программирования: Python
• Интерактивная разработка: Jupyter Notebook
• Хранилище данных: VK Cloud Object Storage (S3)
• Code: Git
K8s Single Node Infrastructure VLESS Инфраструктурное решение для быстрого деплоя и управления сервисами через Kubernetes с поддержкой VPN-прокси (VLESS).
Реализует защищённый односерверный кластер с автоматическим SSL, продвинутым мониторингом и гибкой сетью.

— Автоматизация поднятия кластера через kubeadm
— Настройка XRay/VLESS, nginx, Docker
— Мониторинг и оповещения через Prometheus + Grafana
— Безопасность за счёт TLS и iptables

• Контейнеризация: Docker, containerd
• Оркестрация: Kubernetes (kubeadm)
• VPN/Proxy: XRay, vless, nginx
• Monitoring: Prometheus, Grafana, kube-state-metrics
• CI/Automation: bash, systemd, Helm
• Security: iptables, SSH-only, TLS termination
ClickHouse Flight Mart Аналитическая витрина перелётов на основе ClickHouse.
Проект по созданию оптимизированной аналитической модели для авиаданных с интеграцией из PostgreSQL и JSON. Включает ETL, агрегации, материализованные представления и глубокую оптимизацию хранения и производительности.

— Репликация данных из PostgreSQL
— Загрузка и парсинг JSON
— Построение финальной витрины с погодными данными (ASOF JOIN)
— Оптимизация размера и скорости запросов: партиционирование, кодеки, Enum, LowCardinality

• OLAP: ClickHouse
• Источники: PostgreSQL, JSON
• ETL: SQL, материализованные представления
• Оптимизация: Delta + ZSTD, FixedString, Enum8, LowCardinality
• Code: Git

Email Telegram

⭐️ From volov_de with ❤️

Pinned Loading

  1. adguard-vpn-gui adguard-vpn-gui Public

    Легковесный графический интерфейс (GUI) для официального AdGuard VPN CLI на Linux.

    Python