Erstellen Sie in Rust produktionsreife ETL-Pipelines, die niemals Zeilen stillschweigend verwerfen und bei fehlerhaften Eingaben niemals in einen Panikzustand geraten. In fünf Wochen entwerfen Sie die „Extract“-Grenze mit serde-typisierten Lesern, setzen einen „Transform“-Totalitätsvertrag durch, bei dem jede Zeile entweder einen validierten Datensatz liefert oder durch einen strukturierten Fehlerkanal geleitet wird, und geben NDJSON und CSV über denselben typisierten Pipeline-Lauf mithilfe des „Write“-Traits aus. Sie werden sich mit „thiserror“-Enums, der „?“-Propagation, „proptest“-basierten Eigenschaftsprüfungen, Round-Trip-Invarianten und der Trennung von „stderr“ und „stdout“ vertraut machen, die jede Pipeline überprüfbar macht. Der Kurs endet mit einem Ausblick darauf, wie dieselben Verträge mit Tokio auf asynchrone Abläufe portiert werden – gleiche Invarianten, andere Laufzeitumgebung. Jedes Konzept wird anhand von echtem Rust-Code demonstriert, den der Kursleiter im öffentlichen Repository verfasst hat – kein Pseudocode. Dies ist der richtige Kurs für Entwickler, die bereits ein Python-ETL-Skript veröffentlicht haben, das um 2 Uhr morgens Daten verloren hat, und die nun das Rust-Typsystem nutzen möchten, um einen solchen Vorfall künftig unmöglich zu machen.

ETL-Pipelines mit Rust
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ETL-Pipelines mit Rust
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Rust für Data Engineering“

Dozent: Noah Gift
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Entwerfen Sie typisierte Rust-ETL-Pipelines, die einen Totalitätsvertrag einhalten – jede Eingabezeile liefert entweder einen validierten Datensatz oder einen strukturierten Fehler.
Erstellen Sie Dual-Format-Sinks, die mithilfe des „Write“-Traits in einem einzigen Pipeline-Durchlauf sowohl NDJSON als auch CSV ausgeben, wobei die Round-Trip-Invarianten durch proptest verifiziert werden.
Erstellen Sie diese fehlerbasierten Fehler-Enums, die mit „?“ weitergegeben werden und jedem Pipeline-Lauf einen strukturierten, nachprüfbaren Exit-Code zuweisen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Integrität der Daten
- Kategorie: Software-Entwurfsmuster
- Kategorie: Prüfbarkeit
- Kategorie: Andere Programmiersprachen
- Kategorie: Software-Prüfung
- Kategorie: Validierung von Daten
- Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
- Kategorie: Daten-Pipelines
- Kategorie: Qualität der Daten
- Kategorie: Datei-E/A
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: JSON
- Kategorie: Rust (Programmiersprache)
Wichtige Details

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April 2026
5 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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