В этой статье для обучения дата-инженеров рассмотрим практическое применение 2-х важных принципов обработки данных: атомарность и идемпотентность задач в Apache Airflow. Читайте далее, как применить их к своим ETL-конвейерам, чтобы получить корректные и согласованные результаты. Все или ничего: атомарность задач Будучи популярным инструментом дата-инженерии, Apache Airflow снижает порог входа в...
Недавно мы писали про Apache AirFlow 2.3.0 от 30 апреля 2022 года. Сегодня более подробно разберем одну из главных новинок этого релиза – динамическое сопоставление задач. Что это такое, как работает и зачем нужно дата-инженеру. Что такое динамическое сопоставление задач в ETL-конвейере Напомним, динамическое сопоставление задач (Dynamic Task Mapping) считается...
30 апреля 2022 года вышел новый релиз Apache Airflow, который содержит более 700 коммитов с предыдущей версии 2.2.0 и включает 50 новых функций, 99 улучшений, 85 исправлений ошибок и несколько изменений в документации. Разбираемся, что особенно важно для дата-инженера в Apache Airflow 2.3.0. ТОП-7 главных фич Apache AirFlow 2.3.0: краткий...
Интеграция Apache Airflow с инструментами CI/CD является одной из лучших практик современной дата-инженерии, о чем мы недавно писали. Читайте далее, зачем нужно управлять кодом DAG с помощью популярных систем управления версиями и как это сделать на примере GitLab CI/CD. Сложности управления DAG в разных средах AirFlow Apache Airflow считается наиболее...
В продолжение недавней статьи для дата-инженеров по эффективной работе с Apache AirFlow, сегодня разберем еще несколько рекомендаций от компании Astronomer, которая продвигает и коммерциализирует этот ETL-оркестратор. Чем полезна микрооркестрация с несколькими средами AirFlow, как обеспечить повторное использование и воспроизводимость, зачем нужна интеграция с инструментами и процессами CI/CD. Микрооркестрация с множеством...
Сегодня рассмотрим несколько рекомендаций по построению масштабной и устойчивой экосистемы интеграции корпоративных данных на базе Apache AirFlow от компании Astronomer, которая активно способствует продвижению и коммерциализации этого популярного инструмента дата-инженерии. Как организовать эффективную маршрутизацию рабочих процессов с пакетным ETL-оркестратором: 3 лучших практики. Стандартизация сред разработки и промышленной эксплуатации с Kubernetes...
Почему следует избегать PythonOperator в конвейере обработки пакетных данных на Apache Airflow и что использовать вместо этого оператора для описания задач DAG. Когда лаконичный CLI лучше наглядного GUI, где и как применять библиотеку Python Fire для оркестрации, а также планирования запуска batch-заданий. Зачем нам CLI или что не так с PythonOperator...
Недавно в Google Dataproc появился бессерверный Apache Spark. Разбираемся, что это такое и зачем нужно дата-инженерам. Как работает serverless Spark в облачной платформе Google и почему выбирать между Dataflow и Dataproc стало еще сложнее. Блеск и нищета Google Dataproc Напомним, Google Dataproc – это облачный Hadoop, который работает аналогично другим...
Запуск Apache Airflow с Kubernetes сегодня стал стандартом де-факто. Однако, при практическом развертывании Airflow с помощью исполнителя Kubernetes и оператора пода в кластере этой платформы оркестрации контейнерных приложений возникает множество препятствий и трудностей. Сегодня рассмотрим, как обойти их с помощью service-mesh проекта с открытым исходным кодом Istio, какие проблемы могут при...
Сегодня разберем опыт австралийской ИТ-компании hipages по построению самообслуживаемого ETL-конвейера с Apache Airflow и Amazon Athena, призванного обеспечить высокое качество данных и облегчить дата-инженерам управление информационными активами. Изящное решение сложных проблем управления данными с примерами SQL-запросов к корпоративному Data Lake на AWS S3. Что не так с монолитной архитектурой платформы данных...