3 вида представлений в ClickHouse

Чем материализованное представление в ClickHouse отличается от обычного, зачем нужны LIVE-представления и как их использовать. Примеры SQL-запросов с VIEW для самой популярной колоночной аналитической СУБД. Представления vs словари в ClickHouse Поскольку ClickHouse, как типовая колоночная СУБД, используется для аналитической обработки огромных объемов данных в реальном времени, вопрос ускорения вычислений для...

Новая услуга от Школы Больших Данных: консультации наших экспертов по вашим проектам

Коллеги, в конце 2023 годы мы запустили новую услугу -  консалтинг для проектов Big Data. Теперь вы можете быстро воспользоваться опытом и знаниями наших экспертов, не расширяя штат своей компании. Наши преподаватели помогут вам в решении следующих задач: анализ возможностей улучшения вашего бизнеса, процессов и систем с помощью технологий Big...

Как написать свой процессор Apache NiFi на Python: обзор 2-х API

Продолжая разговор про рассмотренные в прошлой статье принципы взаимодействия процессов Python с Java, на которой написан Apache NiFi, сегодня разберем, как использовать это на практике. Пишем свои процессоры, используя классы FlowFileTransform и RecordTransform. Python-процессор Apache NiFi на базе FlowFileTransform Хотя Apache NiFi предоставляет более 300 процессоров для вычислительных операций и...

Особенности разработки процессоров Apache NiFi на Python

Недавно мы писали про Nifi-Python-Api —клиентский SDK, поддерживающий Python для работы с Apache NiFi. Сегодня на примере разработки процессоров более подробно разберем принципы взаимодействия процессов Python с Java, на которой написан Apache NiFi. Принципы работы Python-кода в Java-среде Apache NiFi Поскольку Apache NiFi написан на Java, именно этот язык предпочтителен...

Как извлечь данные из реляционной базы: основные паттерны

Большинство ETL-конвейеров извлекают данные из реляционных баз в пакетном или микропакетном режиме. Читайте далее, по каким шаблонам реализовать операции извлечения. Моментальные снимки: периодическая выгрузка данных из исходных таблиц Полная периодическая выгрузка данных из одной или нескольких таблиц – это, пожалуй, самый простой метод извлечения изменяемых данных. По своей сути результат полной...

3 условия соединения многораздельных потоков в Kafka Streams

Почему нельзя просто взять и соединить потоки Kafka Streams с разным числом разделов, и как это все-таки сделать без изменения конфигурации топика. Почему нельзя просто взять и соединить потоки Kafka Streams с разным числом разделов Kafka Streams – это клиентская Java-библиотека для разработки потоковых приложений, которые работают с данными, хранящимися...

Управление зависимостями: 5 подходов к проектированию конвейеров обработки данных

Как организовать упрощенное и продвинутое управление зависимостями между разными ETL-конвейерами, когда нужна централизованная оркестрация рабочих процессов и чем хороша стандартизация активов данных, отчетов и вычислительных процедур. Лучшие практики проектирования конвейеров для дата-инженера. Проектирование дата-конвейеров с минимальными зависимостями Для многих компаний, выстроивших процессы обработки данных в виде конвейеров, актуальна проблема управления...

Подходы к реализации CDC на примере Greenplum и PostgreSQL

Методы отслеживания изменений в реляционных базах данных: столбцы аудиты, триггеры DDL-событий и WAL-журналы. Плюсы и минусы этих подходов, а также примеры реализации в Greenplum и PostgreSQL. 3 подхода к извлечению данных из реляционных баз Извлечение данных из реляционных баз является наиболее распространенной операцией в ETL-процессах. Поэтому при проектировании конвейеров обработки...

Поиск по сайту