Потоковый веб-парсинг на Apache Flink + RabbitMQ: кейс от дата-инженеров FiscalNote

В этой статье для дата-инженеров и разработчиков распределенных приложений разберем кейс американской ИТ-компании FiscalNote, которая использует Apache Flink в качестве движка потоковой обработки информации со сторонних веб-сайтов. Трудности сериализации сообщений из очередей RabbitMQ с разной скоростью поступления Big Data и способы их обхода. Постановка задачи: требования для Flink-приложения FiscalNote специализируется...

Savepoint vs Checkpoint в Apache Flink: сходства и отличия

Разбираемся с механизмами отказоустойчивости Flink-приложений. Что такое контрольные точки (Checkpoint), чем они отличаются от точек сохранения (Savepoint) и что между ними общего. А также при чем здесь snapshot, что выбирать в разных случаях и как это использовать для отказоустойчивости stateful-приложений Apache Flink. Snapshot как механизм обеспечения отказоустойчивости приложений Apache Flink...

Управление состояниями в Apache Flink: краткий ликбез

Что такое состояния в приложениях Apache Flink, каких видов они бывают, как ими управлять и зачем это нужно: основы разработки stateful-заданий и API DataStream. Чем состояние с ключом отличается от оператора состояния и почему первый чаще используется на практике. Состояния в Apache Flink Apache Flink поддерживает как stateful-, так и...

Дыра в Apache Log4j: опасность для Hadoop, Spark, Kafka, Neo4j и других технологий Big Data

В начале декабря 2021 года мир ИТ взволновала новость о критической уязвимости CVE-2021-44228 в библиотеке Apache Log4j. Разбираемся, что это такое и чем опасно для систем хранения и аналитики больших данных на Apache Hadoop, Kafka, Spark, Elasticsearch и Neo4j. Критическая уязвимость в библиотеке Apache Log4j: чем опасна CVE-2021-44228 9 декабря...

Потоки и пакеты: унифицированная аналитика больших данных c Apache Flink в Pinterest

Ранее мы писали о том, как фотохостинг Pinterest с помощью новой версии Apache Flink 1.14, которая вышла в конце сентября 2021 года, объединяет пакетную и потоковую аналитику больших данных, чтобы еще лучше обслуживать более 475 миллионов своих пользователей. Сегодня поговорим про контроль сетевого трафика и синхронизацию источников данных через генерацию...

Система обнаружения простоев онлайн-платежей на Apache Flink и Kafka: кейс Razorpay

Сегодня рассмотрим, как индийская ИТ-компания Razorpay с помощью Apache Flink и Kafka свела к минимуму время простоя своего главного продукта - платежного шлюза для интернет-магазинов. Как всего 2 задания Flink могут быстро обнаруживать простои более 50 когорт событий на уровне платежного шлюза и 200+ когорт разных интернет-магазинов. Работать нельзя остановиться:...

Один на всех: реализация единого API для унифицированной аналитики больших данных c Apache Flink и Kafka в Pinterest

Недавно мы писали, что в новой версии Apache Flink 1.14, которая вышла в конце сентября 2021 года, сделаны попытки объединения потоковой и пакетной парадигм обработки данных. Сегодня рассмотрим, как подобное стремление к унификации реализуется на практике дата-инженерами фотохостинга Pinterest, которые используют Apache Flink как универсальный инструмент аналитики больших данных в...

Apache Flink 1.14: что нового?

29 сентября 2021 года вышла новая версия популярного Big Data фреймворка Apache Flink. Мы сделали краткий обзор главных улучшений свежего релиза 1.14 общедоступного дистрибутива, а также его коммерциализации в Ververica Platform 2.6. Узнайте, как потоковая обработка и аналитики больших данных с Apache Flink станет еще проще и эффективнее. Исправление ошибок...

Не только Apache Kafka и Spark Streaming: 3 платформы потоковой аналитики больших данных

Продолжая недавний разговор про потоковую передачу событий и соответствующие Big Data инструменты, сегодня рассмотрим не отдельные фреймворки обработки данных в режиме реального времени, а комплексные платформы, которые объединяют сразу несколько технологий для интерактивной аналитики больших данных. Вас ждет краткий обзор Cloudera Streaming Analytics, Materialize и Rockset: что это такое, как...

Потоковая аналитика больших данных на Flink SQL и Redpanda вместо Apache Spark с Kafka

В продолжение недавней статьи для дата-инженеров про альтернативные платформы потоковой передачи событий вместо Apache Kafka, сегодня рассмотрим пример аналитики больших данных средствами Flink SQL, записи результатов в Elasticsearch и их визуализации в Kibana. Читайте далее, чем Redpanda отличается от Kafka, а Flink – от Apache Spark с точки зрения потоковой...

Платформа аналитики больших данных Леруа Мерлен: потоковый CDC с Apache Kafka, NiFi, AirFlow и Flink в DWH на Greenplum

Чтобы добавить в наши курсы для дата-инженеров по технологиям Apache Kafka, Spark, AirFlow, NiFi, Flink и Greenplum, еще больше практических примеров, сегодня разберем кейс ритейлера Леруа Мерлен. Читайте далее, как сотрудники российского отделения этой международной компании интегрировали в единую платформу более 350 реляционных СУБД и NoSQL-источников с помощью CDC-подхода на...

Apache Flink для пакетной и потоковой обработки Big Data в больших компаниях: примеры Pinterest и Alibaba Group

Сегодня рассмотрим пару кейсов по использованию Apache Flink в качестве основного фреймворка пакетной и потоковой аналитики больших данных. Читайте далее, как фото-хостинг Pinterest построил вокруг Flink собственную инфраструктуру работы с изображениями в реальном времени, а китайский ритейл-гигант Alibaba Group успешно обрабатывал 7 ТБ в секунду во время глобального дня шопинга....

Как рассчитать конверсию контекстной рекламы с помощью Apache Flink SQL: практический пример

Реклама является одним из наиболее крупных сегментов практического применения технологий Big Data. Поэтому сегодня рассмотрим, как Flink SQL реализует потоковую аналитику больших данных в AdTech-кейсах. Разбираем пример JOIN-соединения двух потоков событий - показов и кликов, чтобы вычислить конверсию рекламной кампании средствами Apache Flink или Spark. Потоки Big Data за фасадом...

Потоковая аналитика больших данных в Grafana с Apache Kafka, Flink и SQL Stream Builder

Сегодня рассмотрим, как построить конвейер потоковой обработки событий на Apache Kafka, Flink и SQL Stream Builder с визуализацией результатов в Grafana. Далее вас ждет практический кейс применения технологий Big Data в реальном производстве на примере телеметрии процессов ферментации продуктов в небольшой частной пивоварне. Постановка задачи: бизнес-контекст и используемые технологии В...

Как Byteman упрощает разработку и отладку приложений Apache Flink

В рамках обучения разработчиков распределенных приложений, сегодня рассмотрим, как упростить тестирование и отладку заданий Apache Flink с помощью Byteman. Читайте далее, как внедрить Java-код в JVM, чтобы извлечь нужные сведения о выполнении Flink-приложения на платформе Veverica и ускорить разработку. Разработка и отладка приложений Apache Flink: ежедневные сложности В рассматриваемом примере...

Почему stateful-приложения Apache Flink падают в AWS: RocksDB и IOPS облачных SSD

Продолжая разбирать особенности разработки потоковых приложений Apache Flink, сегодня рассмотрим проблему падения пропускной способности задания из-за встроенного хранилища состояний RocksDB и ее зависимость от производительности дисков. Вас ждет настоящая детективная история о том, как важно заглядывать под капот облачных кластеров и настраивать конфигурации своих stateful-приложений потоковой аналитики больших данных с...

RocksDB как хранилище состояний для stateful-приложений Apache Flink

Мы уже рассказывали, что приложения Kafka Streams используют RocksDB в качестве хранилища состояний. Сегодня рассмотрим, как это key-value NoSQL-СУБД используется для разработки stateful-приложений Apache Flink. Читайте далее о преимуществах и особенностях применения RocksDB для управления состоянием Flink-приложения, а также заблуждениях, связанных с этими фреймворками. 3 бэкенда Apache Flink для хранения...

Кейс потоковой аналитики больших данных с Apache Kafka, Spark (Flink) и BI-системами

Сегодня рассмотрим пример построения системы потоковой аналитики больших данных на базе Apache Kafka, Spark, Flink, NoSQL-СУБД, BI-системой Tableau или визуализацией в Kibana. Читайте далее, кому и зачем исследовать Twitter-посты в реальном времени, как это реализовать технически, визуализировать в наглядных BI-дэшбордах для принятия data-driven решений и при чем здесь Kappa-архитектура. Еще...

Apache Kafka Streams, Spark Streaming, Flink, Storm или Samza: что и когда выбирать для обработки потоков Big Data

Проанализировав сходства и различия пяти самых популярных Big Data фреймворков для распределенных потоковых вычислений (Apache Kafka Streams, Spark Streaming, Flink, Storm и Samza), в этой статье мы сравним их по 10 критериям и отметим, какие именно факторы являются наиболее значимыми для объективного выбора. Сравнительный анализ самых популярных фреймворков потоковой обработки...

Сходства и различия популярных Big Data фреймворков распределенной потоковой обработки: сравниваем Apache Kafka Streams, Spark Streaming, Flink, Storm и Samza

В этой статье мы рассмотрим, чем похожи и чем отличаются 5 самых популярных инструментов распределенной обработки потоков Big Data: Apache Kafka Streams, Spark Streaming, Flink, Storm и Samza, а также поговорим про наиболее значимые факторы выбора между этими программными средствами. 5 общих характеристик распределенных Big Data фреймворков потоковой обработки Прежде...