Аналитика больших данных в реальном времени с Apache Kafka, Spark, ClickHouse и S3

Практический пример аналитики больших данных в реальном времени с Apache Spark, Kafka, ClickHouse и AWS S3: возможности, архитектура, также специально для дата-инженеров и разработчиков распределенных приложений рассмотрим, сколько времени нужно для разрешения каждого вызова API в определенном временном диапазоне. Анализ событий пользовательского поведения в реальном времени Основным продуктом международной ИТ-компании...

Serverless для Apache Kafka c Upstash

Сегодня поговорим про администрирование кластера Apache Kafka и разработку потоковых приложений передачи и разберем, как обеспечить их работу в бессерверном режиме с платформой Upstash. Финансовая экономия, простота сопровождения и другие преимущества FaaS-сервисов и serverless-подхода с RESTfull API для обработки событий в реальном времени. Снова про serverless: что такое Upstash Kafka...

Копирование сложных структур данных из Kafka в СУБД с SMT и JDBC Sink Connector

Мы уже рассматривали особенности обработки вложенных структур данных на примере парсинга JSON-файлов с Apache Spark и Hive. Развивая эту тему, сегодня поговорим про перенос записей с вложенными массивами из топиков Apache Kafka в реляционные СУБД с пользовательскими SMT-преобразователями и JDBC-коннектором: кейс для разработчиков. Проблемы обработки сложных структур данных с JDBC-коннектором...

5 шагов по миграции на новый релиз Apache Kafka 3.1.0 и подводные камни

Вчера мы писали о недавно вышедшем свежем релизе Apache Kafka 3.1.0, который вышел в январе 2022 года. Сегодня рассмотрим, как безболезненно перейти на эту версию и избежать возможных побочных эффектов, связанных с некоторыми архитектурными изменениями платформы. Побочные эффекты и подводные камни обновления Напомним, в Apache Kafka 3.1.0 добавлена новая фича...

Apache Kafka 3.1.0: что нового?

24 января 2022 года вышел новый релиз Apache Kafka. Главные новинки самой последней на сегодня стабильной версии 3.1.0: добавленные фичи, улучшения и исправленные баги краткий обзор для разработчиков распределенных приложений Kafka Streams и администраторов кластера этой платформы потоковой передачи событий. Новинки Apache Kafka 3.1.0 для администратора кластера В свежем релизе...

Архитектура больших данных: 5 шаблонов проектирования распределенных систем

Недавно мы писали про архитектурный шаблон CQRS и его реализацию на базе Apache Kafka. В продолжение этой темы для обучения ИТ-архитекторов и разработчиков Big Data приложений, сегодня рассмотрим еще несколько популярных шаблонов проектирования распределенных систем: достоинства, недостатки, примеры реализации и способы их использования. Шаблоны проектирования распределенных систем: что это и...

Современная инженерия данных: от Data Lake к облачной Лямбда

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...

Архитектура больших данных: реализация шаблона CQRS на Apache Kafka

В этой статье для разработчиков распределенных приложений и ИТ-архитекторов разберем достоинства и недостатки паттерна проектирования CQRS, а также рассмотрим пример его реализации на Apache Kafka, Spring Cloud Stream и MongoDB. Что такое CQRS: основы проектирования архитектуры приложений Спрос на приложения, управляемые событиями, постоянно растет как для решения новых бизнес-задач, так...

Безопасность Kafka на Kubernetes с помощью Strimzi: аутентификация и авторизация

Недавно мы писали про развертывание Apache Kafka на Kubernetes с помощью open-source проекта Strimzi. Сегодня рассмотрим, как обеспечить безопасный доступ к данным на таком кластере, применив различные методы аутентификации и авторизации. Лучшие практики cybersecurity на практическом примере. Постановка задачи: пример приложения с безопасным доступом к данным Напомним, Strimzi – это...

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...

Поиск по сайту