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...
Apache Airflow – мощный инструмент современной дата-инженерии. Этот оркестровщик batch-процессов позволяет запускать цепочки задач в виде направленного ациклического графа (DAG) по расписанию. Однако, планировщик Airflow имеет некоторые специфические особенности, которые необходимо знать каждому разработчику Data Flow. Об этом мы сегодня поговорим. Планирование запуска DAG в Apache AirFlow: краткий ликбез Запуски DAG...
11 марта 2022 года вышла новая версия Apache Airflow Helm Сhart. Рассмотрим главные новинки релиза 1.5.0 и их практическую ценность с точки зрения прикладной дата-инженерии. А также разберем ключевые понятия этого менеджера пакетов Kubernetes. Что такое Helm chart в Kubernetes и причем здесь Apache AirFlow Напомним, Helm – это менеджер пакетов...
Благодаря возможности написать собственный Python-код для операторов и задач DAG’ов, Apache Airflow позволяет разработчикам Data Flow и инженерам данных создавать сложные и эффективные конвейеры пакетной обработки данных. Обеспечить надежность этого многообразия поможет качественное тестирование пользовательского кода. Рассмотрим примеры и рекомендации по написанию модульных тестов. Зачем тестировать DAG AirFlow? Модульные тесты...
Мы уже писали про датчики или сенсоры - особый тип операторов Apache AirFlow, предназначенных для ожидания какого-то события. Сегодня рассмотрим практический пример обучения дата-инженеров и разработчиков по использованию внешнего сенсора в рамках типовой задачи дата-инженерии по организации ETL/ELT-процессов при поэтапной загрузке данных в DWH для OLAP-систем. Постановка задачи: поэтапная загрузка...
В рамках обучения дата-инженеров и ML-специалистов лучшим практикам MLOps, сегодня рассмотрим практический пример построения конвейера машинного обучения на Airflow, MLFlow, SageMaker и других сервисах Amazon. А также как Apache Spark версии 3 сократил расходы на облачный EMR-кластер почти в 2 раза. MLOps с AirFlow и MLFlow в облаке AWS Ранее...