Pelajari struktur CSV menurut RFC 4180, membaca dan menulis data dengan module csv Python, jebakan tipe string dan encoding, hingga deteksi delimiter otomatis.
Buka → # JSONPelajari pemetaan tipe data JSON ke Python, serialisasi dengan json.dumps dan json.loads, struktur nested, serta jebakan key duplikat dan NaN.
Buka → # JSON LinesPelajari format JSON Lines untuk streaming: baca baris demi baris secara lazy, tambahkan data dengan mode append, dan bandingkan JSONL dengan array JSON.
Buka → # XMLPelajari struktur tree, element, dan attribute XML, parsing serta penulisan dengan xml.etree.ElementTree, penanganan namespace, dan kapan XML masih dipakai.
Buka → # AvroPelajari format biner Avro: schema berbasis JSON, baca-tulis file .avro dengan fastavro, schema evolution dengan default, dan ukuran file dibanding JSON Lines.
Buka → # ParquetPelajari format kolom Parquet: baca-tulis table dengan pyarrow, row group dan kompresi per kolom, column pruning, serta perbandingan ukuran nyata dengan CSV.
Buka → # ORCPelajari format kolom ORC untuk ekosistem Hadoop: anatomi stripe dan row index, baca-tulis dengan pyorc, statistik min/max untuk predicate pushdown, serta perbandingan dengan Parquet.
Buka → # ProtobufPelajari Protocol Buffers: skema .proto proto3, field number, serialisasi biner lewat python API, format wire, dan perbandingan ukuran nyata dengan JSON.
Buka → # Schema dan Data TypesPelajari schema sebagai kontrak data: tipe logis vs fisik, nullable, pemetaan tipe antar SQL, Avro, Parquet, dan Protobuf, serta konversi string ke angka.
Buka → # Schema EvolutionPelajari schema evolution: kompatibilitas backward, forward, dan full, aturan evolusi aman, serta uji nyata membaca file Avro v1 dengan schema v2 memakai fastavro.
Buka → # Kompresi DataPelajari kompresi data untuk pipeline: file level vs kolom level, karakteristik gzip, snappy, zstd, dan lz4, plus benchmark nyata ukuran dan kecepatan dengan pyarrow.
Buka → # Memilih Format DataKerangka memilih format data yang tepat: CSV untuk pertukaran, JSON Lines untuk streaming, Parquet untuk analitik, dengan studi kasus nyata.
Buka →