Повышаем устойчивость приложений Apache Kafka через обработку исключений

Сегодня разберем практический вопрос из обучения администраторов кластера Apache Kafka и разработчиков распределенных приложений. Про исключения в Kafka-приложениях: какие они бывают, почему случаются, с какими параметрами конфигурации связаны и что могут сказать о тонкостях потоковой обработки больших данных. Исключения и транзакции в Apache Kafka В ИТ под исключением понимается исключительная...

10 важных конфигураций Apache Kafka для практической работы

Чтобы сделать наши курсы по Apache Kafka для администраторов кластеров и разработчиков распределенных приложений еще более полезными, сегодня рассмотрим несколько полезных и значимых конфигурационных параметров этой платформы потоковой передачи событий. Что настроить на брокере, топике, продюсере и потребителе, как распараллелить потоки и обрабатывать транзакции. Настройка брокеров и потоков в Apache...

Миллиарды сообщений в секунду: микросервисная ML-система на Apache Kafka и DynamoDB

В этой статье разберем кейс бразильской фудтех-компании Ifood по реализации микросервисной ML-системы на Apache Kafka и serverless NoSQL-СУБД DynamoDB с пропускной способностью миллиарды сообщений в секунду. Сложности масштабирования микросервисов и оперативное чтение данных из Feature Store с помощью библиотеки Sarama – Go-клиента для Apache Kafka. Проблема микросервисов при множестве обращений...

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...

Apache Kafka на Kubernetes vs KubeMQ

Недавно мы рассказывали про KubeMQ – stateless-сервис обмена сообщениями для Kubernetes, который может заменить собой сложное развертывание Apache Kafka на этой платформе управления контейнерами. Сегодня разберем, как устроен KubeMQ и сравним его с Apache Kafka по нескольким параметрам, наиболее интересным для разработчиков распределенных приложений и администраторов. Операторы и пользовательские ресурсы...

Apache Kafka и Kubernetes для микросервисов в логистике: кейс Sixfold

Сегодня разберем пример европейской логистической компании Sixfold, которая смогла увеличить пропускную способность своей системы мониторинга транспортных отгрузок на базе Apache Kafka и Kubernetes. Также рассмотрим, как дата-инженеры Sixfold справились с проблемами изоляции при последовательной обработке сообщений и транзакционной записи в топики Kafka с базами данных отдельных микросервисов на подах Kubernetes....

Зачем вам KubeMQ: брокер сообщений для Kubernetes вместо Apache Kafka

Мы уже писали о сложностях развертывания Apache Kafka на платформе управления контейнерами Kubernetes. Некоторые из этих проблем отлично решает KubeMQ – брокер очередей сообщений на Kubernetes. Зачем нужна очередная служба обмена данными, как она устроена и при чем здесь Kafka. Проблемы Kafka на Kubernetes и не только Сложная архитектура современных...

Как связать Neo4j с Apache Kafka: 2 способа интеграции

Вчера мы рассматривали коннектор Neo4j к Apache Spark, который позволяет строить конвейеры аналитики больших данных с применением графовых алгоритмов. Продолжая эту тему, сегодня разберем варианты интеграции Neo4j с Apache Kafka с помощью шаблонных запросов Cypher в плагине и коннектора от Confluent, а также от каких конфигурационных параметров зависит пропускная способность...

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...

AVRO и JSON В Apache Kafka: краткий ликбез по реестру схем

Apache AVRO не случайно считается очень востребованным форматом и популярной системой сериализации данных, который активно в Kafka. Сегодня рассмотрим, как сериализуются данные в AVRO, каким образом это связано со структурами JSON и при чем здесь реестр схем Confluent. Еще раз про AVRO и сериализацию данных Apache Kafka часто используется в...

Потоковая аналитика больших данных в Udemy: система отслеживания событий на Apache Hive и Kafka в AWS

Сегодня разберем кейс платформы онлайн-обучения Udemy по разработке собственной системы потоковой аналитики больших данных о событиях пользовательского поведения на Apache Kafka, Hive и сервисах Amazon. Про требования к инфраструктуре отслеживания событий и их реализацию с помощью Apache Kafka, Hive, Kubernetes, AWS S3 и EMR, а также чем AVRO лучше Protobuf....

Как передать данные из GridDB в Apache Kafka через JDBC-коннектор

Добавляя в наши курсы по Apache Kafka еще больше полезных кейсов, сегодня рассмотрим пример интеграции этой распределенной платформы потоковой передачи событий с масштабируемой key-value СУБД GridDB через JDBC-коннекторы Kafka Connect. Apache Kafka как источник данных: source-коннектор JDBC Apache Kafka часто используется в качестве источника или приемника данных для аналитической обработки...

Что такое Saamsa и зачем это разработчику Apache Kafka: краткий обзор

Постоянно обновляя наши курсы по Apache Kafka, сегодня рассмотрим еще один полезный инструмент для администраторов, дата-инженеров и разработчиков, который повышает эффективность взаимодействия с этой распределенной платформой потоковой обработки событий. Что такое Saamsa, какие проблемы Kafka она решает и как ее использовать на практике. 5 вопросов разработчика и дата-инженера к Apache...

DataCater и Flow: еще пара альтернатив Apache Kafka для построения потоковых конвейеров

Недавно мы писали про платформы потоковой обработки событий, альтернативные Apache Kafka и Flink/Spark Streaming. В продолжение этой темы сегодня рассмотрим еще пару вариантов для разработки и самообслуживаемого использования потоковых конвейеров аналитики больших данных: DataCater и Flow. Читайте далее, что это за системы, как они связаны с Apache Kafka и какова...

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...

Пакетная обработка событий с Apache Kafka: прикладная дата-инженерия

Хотя Apache Kafka стала стандартом де-факто для потоковой передачи событий, на этой платформе можно реализовать и пакетный режим вычислений. В рамках обучения дата-инженеров, сегодня рассмотрим, как совместить пакетную парадигму обработки Big Data с потоковой, развернув конвейер аналитики больших данных на Apache Kafka. Пакеты и потоки: versus или вместе Пакетную и потоковую...

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...

5 проблем Apache Kafka и как Redpanda их решает

При том, что Apache Kafka является фреймворком №1 в потоковой обработке Big Data, эта распределенная платформа передачи событий имеет специфические недостатки и ограничения, которые затрудняют ее использование в некоторых сценариях. Сегодня рассмотрим, что именно в Apache Kafka усложняет жизнь администраторам, разработчикам и дата-инженерам, а также как Redpanda решает эти проблемы....

Повышаем параллелизм и пропускную способность потоковых приложений с Apache Kafka и Akka Streams

В этой статье для разработчиков Apache Kafka рассмотрим пример масштабирования потоковой обработки событий с Akka Streams. Читайте далее, что не так с параллелизмом при одновременном выполнении событий на запись, как Akka Streams решает эту проблему и при чем здесь Apache Kafka. Проблемы масштабирования потоковой обработки в Kafka Streams Масштабная потоковая...

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...