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...
В октябре прошлого года вышел крупный релиз Apache AirFlow 2.2.0. Разбираем его главные фичи, которые больше всего интересны с точки зрения инженерии данных: пользовательские расписания и декораторы, отложенные задачи, а также валидация параметров DAG по JSON-схеме. Краткий обзор обновлений AirFlow 2.2.0 Хотя последней версией популярного batch-планировщика задач Apache Airflow на...
Сегодня заглянем под капот особых операторов Apache AirFlow, разберемся с режимами работы датчиков, а также рассмотрим, как создать собственный сенсор. Краткий ликбез по разработке своего sensor’а с лучшими практиками настройки и использования в DAG’ах AirFlow. Что такое сенсор: краткий ликбез по AirFlow Сенсоры или датчики AirFlow — это особый тип...
Развивая наши курсы по Apache Spark и AirFlow для дата-инженеров и администраторов кластеров, сегодня рассмотрим кейс крупного маркетплейса Joom по переходу от 2-ой версии фреймворка на облачной платформе EMR к развертыванию сотен распределенных заданий на 3-ей версии в Amazon Elastic Kubernetes Service. Про сокращение расходов, повышение производительности и апдейт вычислительных движков. Постановка...
Сегодня обсудим ключевые тренды развития дата-инженерии и инструментальные средства их реализации. Как это применяется на практике, рассмотрим на примере эволюции хранилища данных в индонезийской ИТ-компании Bukalapak, от локального кластера Apache HBase до Лямбда-архитектуры в облаке Google Cloud Platform с Kafka, Spark и AirFlow. 7 главных драйверов развития дата-инженерии В наши...
В этой статье для дата-инженеров и администраторов кластеров разберем, как автоматически масштабировать поды Kubernetes с Apache AirFlow в зависимости от метрик рабочей нагрузки из внешней платформы Datadog с помощью демона StatsD, а также ресурса и контроллера HorizontalPodAutoscaler. Автоматическое горизонтальное масштабирование в Kubernetes Одна из сильных сторон Kubernetes заключается в его...
В этой статье для разработчиков Data Flow, инженеров данных и администраторов Apache AirFlow рассмотрим, как организовать мониторинг этого batch-оркестратора через популярный корпоративный мессенджер Slack. Хотя по умолчанию Airflow имеет встроенную возможность отправлять оповещения по электронной почте, это не самый оперативный способ сообщить о критичной проблеме, к примеру, когда DAG с...
Сегодня рассмотрим, что такое Great Expectations, чем этот инструмент полезен для специалистов по Data Science и дата-инженеров, а также как связать его с Apache Airflow, какую пользу это принесет в задачах обеспечении качества данных. Также разберем кейс совместного использования Apache Airflow и Great Expectations в компании Vimeo и заглянем под...
В этой статье по обучению дата-инженеров разберем, что такое Apache Beam, чем этот фреймворк отличается от AirFlow и что между ними общего. На первый взгляд Apache Airflow и Beam являются конкурентами: они предназначены для организации процессов обработки данных в определенном порядке. Оба инструмента являются open-source проектами, широко используются и поддерживаются...