Версия сайта для слабовидящих
Пример выявления финансового мошенничества при скимминге банковских карт в банкоматах с помощью технологий Big Data. Как Apache Kafka, Flink и HBase помогут обнаружить злоумышленников в режиме реального времени. Что такое скимминг, как это работает и чем опасно Скимминг является одним из частых видов мошенничества с банковскими картами, представляющий собой считывание...
2 подхода к динамической фильтрации потоковых данных в Apache Flink
Как изменять правила фильтрации данных без перезапуска потокового Flink-приложения: практический пример для разработчиков и дата-инженеров. Чем подход с ключами состояний отличается от широковещательных соединений, каковы достоинства и недостатки этих альтернатив. Фильтрация данных в статике и динамике Практически каждая платформа потоковой передачи событий позволяет использовать фильтрацию операторов для отбора данных согласно...
Потоковая аналитика пользовательских сеансов с Apache Flink на примере Wynk
В этой статье для инженеров данных и разработчиков Hadoop-приложений рассмотрим опыт индийской компании Wynk по применению Apache Flink в качестве средства потоковой аналитики больших данных пользовательского поведения в мобильных приложениях прослушивания музыки. Особое внимание уделим вопросу формирования и обработки пользовательских сессий. Постановка задачи и выбор решения Wynk Music является одним...
Лямбда-архитектура IoT-системы на Apache Kafka, Flink и Cassandra
Добавляя в наши курсы для дата-инженеров интересные кейсы, сегодня рассмотрим, как реализовать Лямбда-архитектуру для комплексной аналитики больших данных с помощью Apache Flink, Kafka и Cassandra на примере системы интернета вещей. Объединение пакетной и потоковой обработки данных средствами Flink API и библиотек этого фреймворка. Постановка задачи на примере IoT-системы Несмотря на...
Автоматическая диагностика и исправление сбоев в платформе данных Netflix c Apache Spark, Kafka, Flink и другими технологиями Big Data
Чтобы сделать наши курсы для дата-инженеров еще более интересными, сегодня рассмотрим практический пример построения инфраструктуры для автоматической диагностики и исправления ошибок пакетной и потоковой обработки данных в Netflix. Комплексная система на базе Apache Spark, Kafka, Flink, Druid, сервисов AWS и других технологий Big Data. Предыстория: зачем Netflix разработал Pensive Обработка...
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...