Вчера мы рассказывали про особенности совместного использования Apache Spark с Airflow и достоинства подключения Apache Livy к этой комбинации популярных Big Data фреймворков. Сегодня рассмотрим подробнее, как работает Apache Livy, а также за счет чего этот гибкий API обеспечивает удобство работы с Python-кодом и общие Spark Context’ы для разных операторов...
Сегодня поговорим про построение конвейеров обработки данных (data pipeline) на примере совместного использования Apache Spark с Airflow и рассмотрим типовые проблемы этой комбинации. Читайте в нашей статье, как автоматизировать задачи пакетной и потоковой обработки больших данных (Big Data) с помощью гибкого REST-API Apache Livy, включая работу с Python-кодом, отказоустойчивость и...
Недавно мы рассказывали про Airflow Kubernetes Executor, который позволяет выполнять задачи DAG-графа Эйрфлоу в среде Kubernetes, развертывая Docker-контейнер на отдельном пользовательском модуле (pod). Сегодня рассмотрим, какие еще есть исполнители задач в Apache Airflow, как они используются при автоматизации batch-процессов обработки больших данных и с какими проблемами можно столкнуться при их...
Эффективное обучение AirFlow, также как курсы по Spark, Hadoop, Kafka и другим технологиям больших данных (Big Data) также включают нюансы интеграции этого фреймворка с другими средами. Например, вчера мы рассматривали преимущества DevOps-подхода к разработке Data Flow на примере взаимосвязи Apache Airflow с Kubernetes посредством специальных операторов. Продолжая эту тему, сегодня...
Вчера мы рассказали, почему запускать Airflow на Kubernetes – это эффективно и выгодно для всех участников batch-процессов с большими данными (Big Data): разработчиков Data Flow, Data Scientist’ов, аналитиков и инженеров. Сегодня рассмотрим, что такое Airflow Kubernetes Operator и чем он отличается от подобной разработки компании Google. Как работает AirFlow Kubernetes...
Чтобы обучение Airflow было максимально приближенным к практике, сегодня мы поговорим про особенности реального внедрения этого фреймворка для разработки, планирования и мониторинга пакетных процессов обработки больших данных (Big Data) с учетом современного DevOps-подхода. Читайте в нашей статье, зачем вообще нужна связка Apache Эйрфлоу с Kubernetes и как это реализовать технически....
Продолжая говорить про обучение Airflow, сегодня мы рассмотрим ключевые преимущества и основные проблемы этой библиотеки для автоматизации часто повторяющихся batch-задач обработки больших данных (Big Data). Также мы собрали для вас пару полезных советов, как обойти некоторые ограничения Airflow на примере кейсов из Mail.ru, IVI и АльфаСтрахования. Чем хорош Apache AirFlow:...
В этой статье мы поговорим про Apache AirFlow - эффективный инструмент для пакетных ETL-задач при работе с большими данными (Big Data): что это такое, как работает и чем полезен для инженера данных (Data Engineer). Также рассмотрим несколько практических примеров реального использования этой библиотеки для разработки, планирования и мониторинга batch-процессов. Что...
В этой статье я бы хотел рассказать об основных концепциях Airflow и как с ним работать. Что такое Airflow? Airflow – это open-source оркестратор для управления процессами загрузки и обработки данных. Если у вас есть большое количество задач, запускаемых на cron, особенно, если между ними есть зависимости, то Airflow может...
Планируем рабочие процессы вместе с Apache Airflow Почему Apache Airflow? Большинство процессов обработки данных строятся на определении набора «задач» для извлечения, анализа, преобразования, загрузки и хранения данных. Например, последовательность обработки данных может состоять из таких задач, как чтение логов из S3, создание задания Spark для извлечения соответствующих объектов, индексирование объектов...