Чем пакетная парадигма обработки данных отличается от пакетной и как она реализуется на практике: принципы работы и воплощение в Big Data на примере Apache Spark, Kafka и Flink. Еще раз о разнице потоковой и пакетной парадигмы обработки данных Пакетная обработка и потоковая обработка — это две разные парадигмы обработки данных....
Что означает термин backpressure и зачем создавать обратное давление в streaming-системах: разбираемся с методами управления пропускной способностью потоковой передачи событий на примере Apache Kafka, Flink, Spark и NiFi. Что такое обратное давление: backpressure в конвейерах потоковой обработки данных Понять, как работает сложная концепция, проще всего на простых примерах. Это общее...
Завершая цикл статей про мультирегиональную репликацию кластеров Apache Kafka, сегодня поговорим про стратегии развертывания топологий, предлагаемых компанией Confluent. Принципы архитектуры, сравнение, сценарии, критерии выбора. Критерии выбора топологии репликации кластера Apache Kafka Для повышения надежности и производительность потоковой обработки данных с использованием Apache Kafka кластера этой платформы рекомендуется располагать в разных...
Сегодня я покажу на практическом примере, как реализовать потоковый захват изменения данных из таблицы PostgreSQL и их репликацию в Apache Kafka с помощью Debezium. Создаем и настраиваем свой коннектор на платформе Upstash. Постановка задачи Паттерн захвата измененных данных (CDC, Change Data Capture) является одним из самых распространенных в инженерии данных....
Продолжая разговор про межрегиональную репликацию Apache Kafka, сегодня рассмотрим 4 способа ее реализации: мультирегиональный кластер, MirrorMaker 2, Cluster Linking в Confluent Server и Confluent Replicator. Чем георепликация Kafka с MirrorMaker 2 отличается от решений Confluent и что выбирать для различных сценариев. Мультирегиональный кластер Confluent Геораспределенная репликация реплицирует данные по кластерам...
Недавно мы писали про мультирегиональную репликацию Apache Kafka. Сегодня рассмотрим, как выполнить геораспределенную репликацию с помощью Cluster Linking в Confluent Server и Kafka Connect с Confluent Replicator. Cluster Linking для Apache Kafka Связанные кластеры представляют собой 2 или более кластера в разных географических регионах. В отличие от топологии растянутого кластера,...
Какую топологию может иметь кластер Apache Kafka при межрегиональной репликации по нескольким ЦОД и как это реализовать. Чем брокеры-наблюдатели отличаются от подписчиков в Confluent Server и при чем здесь конфигурация подтверждений acks в приложении-продюсере. Принципы репликации данных в Apache Kafka Будучи средством интеграции информационных систем в режиме реального времени, Apache...
Какие инфраструктурные компоненты самые дорогие в эксплуатации популярной платформы потоковой передачи сообщений и как снизить затраты на сетевые ресурсы и хранилища данных при использовании Apache Kafka. TCO для Apache Kafka: что учитывать в расчете затрат Поскольку Apache Kafka используется для интеграции информационных систем в режиме реального времени, она становится критически...
Почему нельзя просто взять и соединить потоки Kafka Streams с разным числом разделов, и как это все-таки сделать без изменения конфигурации топика. Почему нельзя просто взять и соединить потоки Kafka Streams с разным числом разделов Kafka Streams – это клиентская Java-библиотека для разработки потоковых приложений, которые работают с данными, хранящимися...
Чем group.instance.id отличается от group.id, зачем нужен member.id, каковы преимущества статического членства в группе потребителей перед динамическим и какие механизмы Kafka обеспечивают ребалансировку клиентских приложений. Еще раз про группы потребителей Apache Kafka Напомним, группы потребителей в Apache Kafka нужны для логического объединения нескольких потребителей с целью повышения надежности потоковой системы....