Как расширить возможности Trino с помощью плагинов

Почему Trino такой гибкий: плагинная архитектура SQL-движка, зависимости SPI-интерфейса и последовательность создания пользовательского плагина. Плагинная архитектура Trino и как она работает Благодаря настраиваемым коннекторам Trino может подключаться к любым источникам, от реляционных баз данных до NoSQL-хранилищ. При этом коннекторы – это частный случай плагина. С точки зрения проектирования ПО,  Trino...

Почему колоночные форматы Parquet и ORC не подходят для ML-нагрузок

Чем ML-сценарии работы с данными отличаются от типовых аналитических нагрузок и почему колоночные форматы не справляются с ними: сложности Parquet и ORC в хранении данных для машинного обучения. Почему колоночные форматы не справляются со всеми ML-сценариями Хотя колоночный формат хранения данных хорошо подходит для многих современных сценариев, таких как машинное...

Чистота выборов и дилемма CAP-теоремы в кластере Apache Kafka

Как Apache Kafka реализует компромиссы CAP-теоремы и при чем здесь чистые выборы лидера: проблемы целостности, доступности и устойчивости в распределенной системе с репликацией данных. CAP-теорема в кластере Apache Kafka При публикации сообщений в Apache Kafka, развернутой в кластере из нескольких узлов, данные сохраняются в брокере-лидере раздела, а затем реплицируются по...

Как ключи сортировки при CDC-передаче данных из PostgreSQL в ClickHouse могут снизить качество данных и что с этим делать

Почему ключи сортировки в ClickHouse могут стать причиной появления дублей или пропусков при CDC-передаче изменений из PostgreSQL и как этого избежать: особенности логической репликации из транзакционной базы данных в аналитическую. Влияние ключей сортировки на CDC-передачу изменений из PostgreSQL в ClickHouse Продолжая разбираться с дублированием данных при передачи изменений из PostgreSQL...

Мультиязычные конвейеры обработки данных в Apache Beam

Можно ли при разработке конвейера Apache Beam использовать преобразования из SDK разных языков программирования и как это сделать, избежав типичных ошибок. Кросс-языковые преобразования и мультиязычные конвейеры Beam Как и многие популярные фреймворки для создания распределенных приложений обработки данных (Apache Flink, Spark и другие движки), Apache Beam поддерживает несколько языков. В...

Дубли при CDC-передаче данных из PostgreSQL в ClickHouse и как их устранить

Почему табличный движок ReplacingMergeTree в PeerDB и ClickPipes не избавит от дублей при передаче измененных данных из PostgreSQL в ClickHouse и можно ли полностью выполнить дедупликацию с помощью модификатора FINAL, политики строк, обновляемых представлений или агрегатных и оконных функций. Как движок ReplacingMergeTree допускает дубли при импорте изменений из PostgreSQL в...

Совместное использование ClickHouse и PostgreSQL: CDC с PeerDB

Как передать изменения данных из транзакционной базы в аналитическую без дублей и задержек: CDC-ETL из PostgreSQL в ClickHouse с PeerDB. CDC для ClickHouse с PeerDB и ClickPipes Возможности Clickhouse позволяют построить на нем корпоративное хранилище данных целиком или реализовать отдельный слой, например, для денормализованных витрин. Также совместное использование транзакционных и...

Что нас ждет в Apache AirFlow 3.0: обзор грядущего релиза

Изоляция рабочих процессов и универсальное выполнение на удаленных машинах в обновленной клиент-серверной архитектуре, версионирование DAG, активы данных и изменения интерфейсов: главные новинки Apache AirFlow 3.0. Изоляция рабочих процессов и универсальное выполнение В марте 2025 года ожидается выпуск бета-релиза Apache AirFlow, а общедоступная версия (GA) выйдет в середине апреля. До этого...

Проблемы бесконечного масштабирования кластера и их решение с Trino Gateway

Что такое Trino Gateway, зачем он нужен и как работает: для чего делить один большой кластер Trino на несколько маленьких и как к ним обращаться без изменений на стороне клиентов. Проблемы бесконечного масштабирования кластера Благодаря горизонтальному масштабированию, о котором мы говорили вчера, кластер Trino можно расширять, добавляя новые рабочие узлы....

Масштабирование Trino

Как ускорить работу Trino при росте нагрузки и сэкономить на кластере при ее сокращении: автомасштабирование рабочих узлов и операций записи, а также настройка групп ресурсов. Масштабирование кластера Классическим способом справиться с растущими вычислительными нагрузками в гомогенной распределенной системе является горизонтальное масштабирование кластера. Это сводится к добавлению новых узлов, которые отвечают...