Завершаем 2023 год, встречаем 2024!

Вот и закончился очередной год. Спасибо нашим дорогим слушателям, партнерам и коллегам за активное сотрудничество! Мы очень рады работать с вами и будем стараться для вас все следующие 12 месяцев. Желаем всем нашим слушателям, коллегам и партнерам энергии, процветания и профессионального развития в новом 2024 году!  К 1 января 2024...

Что нас ждет в Apache Flink 2.0: обзор главных фич мажорного релиза

В конце декабря принято строить планы на следующие 12 месяцев. Посмотрим, что разработчики Apache Flink обещают реализовать в релизе 2.0, который должен выйти к концу 2024 года. Внедрение многоуровневой системы хранения состояний В Apache Flink 2.0 будет улучшена система управления хранилищем состояния путем перехода к полностью разделенной архитектуре хранения и...

Динамическое и статическое членство потребителей Apache Kafka

Чем group.instance.id отличается от group.id, зачем нужен member.id, каковы преимущества статического членства в группе потребителей перед динамическим и какие механизмы Kafka обеспечивают ребалансировку клиентских приложений. Еще раз про группы потребителей Apache Kafka Напомним, группы потребителей в Apache Kafka нужны для логического объединения нескольких потребителей с целью повышения надежности потоковой системы....

Как Apache Spark планирует и запускает задания в кластере

Какие механизмы и компоненты позволяют Apache Spark планировать задания и эффективно утилизировать ресурсы кластера. Чем статическое разделение ресурсов отличается от динамического, и как настроить планировщик для ускорения вычислений. Планирование заданий в Apache Spark Распределенный характер Apache Spark предполагает наличие инструментов для разделения ресурсов между вычислениями. В режиме кластера каждое приложение...

Apache AirFlow 2.8: обзор предновогоднего релиза

14 декабря 2023 года вышел очередной релиз Apache AirFlow, который содержит более 20 новых фичей, 60 улучшений и 50 исправлений. Знакомимся с самыми главными для дата-инженера новинками выпуска 2.8. ТОП-10 новинок Apache AirFlow 2.8 Многие обновления в версии 2.8 направлены на расширение возможностей создания DAG, улучшение ведения журналов и исправление...

Как повысить эффективность утилизации диска в Greenplum с расширением Diskquota

Сегодня познакомимся с возможностями и ограничениями open-source проект Diskquota, направленного на оптимизацию управления дисковым пространством базы данных Greenplum. Зачем ограничивать использование диска в Greenplum и как это сделать Эффективная утилизация аппаратных ресурсов, в т.ч. жесткого диска – один из факторов, позволяющих ускорить работу любой СУБД, в т.ч. Greenplum. Будучи популярным...

Анализ временных рядов в ClickHouse и Greenplum

Анализ временных рядов нужен не только в Data Science, но и в мониторинге системных событий. Чем столбец с отметками времени в ClickHouse отличается от гипертаблиц в PostgreSQL и Greenplum c расширением TimescaleDB, и что выбирать для аналитики больших данных. ClickHouse для анализа временных рядов ClickHouse является колоночной СУБД для аналитической...

Когда развернуть еще один кластер Apache Kafka и как им управлять?

Что лучше: один или несколько кластеров Apache Kafka, когда и зачем разворачивать новый кластер вместо масштабирования существующего, какие задачи администрирования поручить локальным DevOps-инженерам, а что решать централизовано. Один или несколько кластеров Apache Kafka? Продолжая разговор про эффективное управление корпоративным кластером Apache Kafka, сегодня рассмотрим, когда и зачем нужно разворачивать новый...

Лучшие практики работы с XCom и триггерами в Apache AirFlow: ТОП-10 советов

Сегодня разберем, как повысить эффективность использования объектов XCom в Apache AirFlow и сделать свои конвейеры обработки данных еще более гибкими с помощью настройки триггерных правил.  Возможности TaskFlow API для XCom Объекты XCom позволяют задачам DAG в Apache AirFlow обмениваться данными. Это очень удобно для реализации конвейера с атомарными задачами, которые...

Как настроить оборудование для ускорения работы Apache Spark

Зачем размещать задания Apache Spark на узлах HDFS, какую пропускную способность сети передачи данных выбрать, почему не рекомендуется использовать RAID для жестких дисков, сколько выделить памяти и ядер ЦП. Рекомендации по настройке оборудования для Spark-приложений На практике большинство заданий Spark считывает входные данные из внешней системы хранения, например, файловой системы...

Еще одна архитектура данных: Streamhouse с Apache Paimon

Что не так с архитектурой данных Lakehouse, зачем разработчики Apache Flink создали на основе табличного хранилища новую дата-платформу, чем хорош подход Streamhouse и как устроен Apache Paimon. Что такое архитектура данных Streamhouse Не успели дата-архитекторы освоиться с Lakehouse – архитектурой данных, которая объединяет преимущества хранилищ и озер данных, комбинируя масштабируемость...

Профилирование PySpark-кода: пример с приложением Apache Spark для Python-разработчика

Что такое профилирование кода, зачем это нужно и как работают Python-профилировщики в приложениях Apache Spark. Пример профилирования PySpark-программы. Что такое профилирование и почему это важно для PySpark-приложений Будучи написанном на java и Scala, Apache Spark также поддерживает декларативные API-интерфейсы Python, которые позволяют разработчику писать и запускать код на этом более...

Словари в ClickHouse

Что такое словарь в ClickHouse, какие бывают словари, как их создать и каким командами к ним обращаться. Пара примеров со словарями в самой популярной колоночной аналитической СУБД. Что такое словарь в ClickHouse Как колоночная база данных, ClickHouse предназначена для аналитической обработки огромных объемов данных в реальном времени. Аналитические сценарии предполагают...

Централизация или независимость: стратегия управления корпоративным кластером Apache Kafka

Что выбрать для эффективного управления корпоративным кластером Apache Kafka, от чего зависит уровень централизации и какие факторы влияют на принятие решений. Стратегии управления корпоративным кластером Apache Kafka Типовой вариант использования  Apache Kafka – это потоковая интеграция корпоративных приложений. Чтобы эффективно использовать эту платформу потоковой передачи событий в масштабах предприятия, необходимо...

Параллельная среда выполнения и блочный формат хранения данных в Neo4j

Как разработчики Neo4j улучшают производительность этой графовой СУБД с помощью нового блочного формата хранения данных и параллельной среды выполнения Cypher-запросов. Блочный формат хранения данных Наиболее важной новинкой Neo4j в релизе 5.14, вышедшего в конце ноября 2023 года, стал новый формат хранения данных – блочный, который размещает данные на диске в...

Миграция данных в Greenplum: риски и возможности

Как выполнить миграцию данных: лучшие практики и рекомендации на примере Greenplum. Особенности и принципы работы утилит gpbackup, gprestore и gpcopy. Миграция данных из Greenplum на 7 с утилитами gpbackup и gprestore Независимо от причины миграции данных из прикладной системы или корпоративного хранилища данных на новую технологию, эта процедура всегда остается...

Проектирование хранилища данных с методологией Data Vault в архитектуре Lakehouse

Преимущества методологии Data Vault для проектирования архитектуры данных Lakehouse, а также лучшие практики ее использования с максимальной эффективностью для корпоративного хранилища. Принципы методологии Data Vault и их применение к проектированию DWH Существует множество различных методологий проектирования данных, которые можно использовать при разработке аналитической системы, например, модели звезды и снежинки, подходы...

Что обеспечивает высокую доступность приложений Apache Flink

Как работает Flink-приложение, из каких компонентов состоит распределенный кластер и как сделать его отказоустойчивым. Архитектура и принципы работы высокой доступности Apache Flink. Архитектура Flink-приложения: ключевые компоненты и связь между ними Перед тем, как погружаться в средства обеспечения высокой доступности Flink-приложения, вспомним базовые принципы его работы. Сам по себе Apache Flink...

Магический байт в сообщениях и реестр схем Apache Kafka: проблемы и решения

Что такое неизвестный магический байт, почему возникает эта ошибка и как предупредить такое исключение сериализации при работе с Kafka Streams, клиентами Apache Kafka и реестром схем. Что такое магический байт в сообщении Чтобы корректно обработать на стороне потребителя сообщение, считанное из Kafka, необходимо знать его формат, поскольку данные, публикуемые приложением-продюсером...

Еще 3 уязвимости Apache NiFi в 2023 году

Ранее мы уже писали об уязвимостях Apache NiFi, выявленных и устраненных в 1-ой половине 2023 года. Сегодня рассмотрим еще 3 ошибки, которые были обнаружены и исправлены в последние 6 месяцев уже уходящего года. Последние 3 уязвимости Apache NiFi во второй половине 2023 года Помимо ранее рассмотренных уязвимостей, в 2023 году...