End-to-End Modern Data Engineering Platform باستخدام Airflow و Spark و Data Lake

قمت بتصميم وتنفيذ منصة بيانات متكاملة End-to-End لمعالجة وتحليل البيانات بداية من جمع البيانات الخام وحتى توفيرها للاستخدام التحليلي. المشروع يحاكي البنية المستخدمة في أنظمة Modern Data Platforms داخل الشركات.

معمارية النظام

1. Data Ingestion

تم جمع البيانات من مصادر مختلفة مثل:

REST APIs

ملفات CSV

قواعد بيانات تشغيلية

تم إدخال البيانات إلى Data Lake بشكل أولي باستخدام Python ingestion scripts.

2. Data Lake Storage

تم تخزين البيانات الخام داخل Data Lake مع تقسيمها إلى طبقات:

Raw Layer: البيانات كما تم جمعها

Processed Layer: بيانات بعد التنظيف

Analytics Layer: بيانات جاهزة للتحليل

3. Data Processing

تم استخدام Apache Spark لمعالجة البيانات الضخمة وتنفيذ عمليات:

Data Cleaning

Data Transformation

Aggregations

Feature Engineering

4. Workflow Orchestration

تم استخدام Apache Airflow لإدارة وتشغيل الـ pipelines حيث يقوم Airflow بـ:

جدولة عمليات ETL

إدارة dependencies بين المهام

مراقبة تنفيذ المهام

5. Data Warehouse Layer

تم تحميل البيانات النهائية إلى PostgreSQL Data Warehouse بحيث يمكن استخدامها في التحليل أو التقارير.

ميزات المشروع

منصة بيانات End-to-End Data Platform

بنية Data Lake Architecture متعددة الطبقات

أتمتة كاملة للـ pipelines باستخدام Airflow

معالجة بيانات كبيرة باستخدام Apache Spark

تصميم قابل للتوسع يشبه الأنظمة المستخدمة في الشركات التقنية

المهارات المستخدمة

Python

Apache Spark

Apache Airflow

Data Engineering

ETL / ELT Pipelines

Data Lake Architecture

PostgreSQL

Distributed Data Processing

تاريخ الإنجاز

2026