Потоковые режимы коннектора Flink SQL к Kafka

Как не запутаться в многообразии коннекторов к Kafka, доступных во Flink Table API, и выбрать наиболее подходящий для своего сценария применения. Разница между Append Mode и Upsert-режимом коннектора Flink SQL к Kafka. 2 режима работы коннектора Kafka в Apache Flink Apache Flink поставляется с универсальным соединителем Kafka, который поддерживает последнюю...

7 критериев выбора потоковой базы данных

Что такое потоковая аналитика больших данных, какие бывают СУБД потоковой передачи, когда и зачем их использовать, а также что влияет на выбор этих инструментов хранения и аналитической обработки Big Data. Что такое потоковые базы данных и как они работают Мы уже упоминали, что аналитика данных в реальном времени может быть...

Python для Greenplum: обработка миллионов строк внутри БД с новой библиотекой

Чего не хватает в PL/Python и зачем нужна еще одна библиотека для создания Python-скриптов обработки данных в Greenplum. Возможности API GreenplumPython и сравнение с pandas. Что такое PL/Python и как это работает в Greenplum Мы уже писали, что Greenplum изначально поддерживает Python, предоставляя PL/Python – загружаемый процедурный язык, который позволяет...

Возможности и ограничения Dataset API в Apache Spark

В Apache Spark есть 3 структуры данных, каждая из которых имеет собственный API со своими достоинствами и недостатками. Сегодня разберем плюсы и минусы Dataset API, а также рассмотрим особенности JOIN-операций в нем. Почему Dataset API в Apache Spark работает только со Scala и Java Напомним, структура данных Dataset впервые появилась...

5 проблем с распределенными очередями сообщений и их решения в Apache Kafka с RabbitMQ

Какие проблемы характерны для распределенных очередей сообщений, почему они случаются и как с ними справиться. Разбираемся со сбоями, ошибками и перегрузками на примере Apache Kafka и RabbitMQ. Проблемы с распределенными очередями и главные причины их появления Хотя Apache Kafka — это целая экосистема со множеством компонентов для потоковой передачи событий,...

Как создать свой оператор и использовать обратные вызовы в Apache AirFlow

Как написать пользовательский оператор Apache AirFlow и использовать его в DAG. А также чем хороши функции обратного вызова вместо XCom, и когда их не следует применять. Создаем свой оператор AirFlow и используем его в DAG Однажды мы уже разбирали, как создать свой оператор Apache AirFlow на примере сенсора – оператора...

Продуктовое мышление в MLOps и метрики оценки ML-модели

Сегодня посмотрим на MLOps с точки зрения организационного и технического управления, решив вопрос о подходе к разработке ML-системы, а также рассмотрим метрики ее оценки перед развертыванием в production. Управленческий MLOps: 2 подхода к разработке системы Machine Learning Модели машинного обучения могут показывать высокую точность работы своих алгоритмов даже на производственных...

Работа с диском в резидентных СУБД на примере Memgraph и Redis

Недавно мы писали про резидентную графовую СУБД Memgraph, которая хранит данные в оперативной памяти. Сегодня рассмотрим, как выгрузить граф знаний из Memgraph на диск с помощью библиотеки GQLAlchemy, а также поговорим про персистентность другого популярного NoSQL-хранилища Redis, которое также является резидентным, но относится к семейству key-value.  Как сохранить данные из...

Поиск по сайту