Que fait bigdata-analysis-skill ?
AI coding skill for Hive/Impala/Spark ETL — 10 rules to prevent silent data bugs on HDFS/YARN
Compétence IA pour ETL avec Hive/Impala/Spark — 10 règles pour prévenir les bugs silencieux de données sur HDFS/YARN.
Oak-B/bigdata-analysis-skill est une compétence IA spécialisée dans le développement ETL Big Data, ciblant particulièrement les frameworks Hive, Impala et Spark. Elle propose 10 règles soigneusement conçues pour aider les développeurs à prévenir les bugs silencieux de données (silent data bugs) sur HDFS et YARN, des erreurs souvent difficiles à détecter et pouvant entraîner de graves problèmes de qualité de données. La compétence couvre les meilleures pratiques pour la rédaction de requêtes, la gestion du partitionnement des données, l'optimisation des ressources et l'ordonnancement des tâches, en fournissant des suggestions de code actionnables et des stratégies d'optimisation. Que vous soyez ingénieur de données, analyste de données ou développeur d'agents IA, vous bénéficierez de cette compétence, en particulier lors de la construction de pipelines de données stables et efficaces. Compatible avec les principales plateformes de programmation IA, telles que Claude Code, Cursor et Codex, elle permet aux utilisateurs d'activer ces règles via des invites simples pour réviser ou générer du code ETL plus robuste. En suivant ces règles, les équipes peuvent réduire considérablement les défaillances en production dues à des incohérences ou pertes de données, améliorant ainsi la fiabilité et la maintenabilité des pipelines de données.
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AI coding skill for Hive/Impala/Spark ETL — 10 rules to prevent silent data bugs on HDFS/YARN
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Verification loop for Quarkus projects: build, static analysis, tests with coverage, security scans, native compilation, and diff review before release or PR.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
Evidence-first current-state research workflow for ECC. Use when the user wants fresh facts, comparisons, enrichment, or a recommendation built from current public evidence and any supplied local context.