Swagger для асинхрона: составляем спецификацию AsyncAPI на примере Apache Kafka

Что такое AsyncAPI, зачем документировать  спецификацию для EDA-архитектур и как это сделать. Создаем свою спецификацию для Apache Kafka с помощью веб-инструмента AsynсAPI Studio. Что такое AsyncAPI Подобно тому, как Swagger (OpenAPI ) стал стандартом де-факто для описания синхронного REST API, включая HTTP-методы запросов и ответы приложения на них со структурами...

Что такое SPIP: 4 предложения по улучшению Apache Spark

Сегодня рассмотрим, какие улучшения Apache Spark опубликованы в 2023 году и как подать свое предложение по улучшению самого популярного вычислительного движка в стеке Big Data. Что такое SPIP и как подать свое предложение по улучшению фреймворка В любом продукте помимо ошибок есть также предложения по улучшению. В Apache Spark они...

Инструменты для ETL и миграций графовой базы данных Neo4j

Как организовать миграцию схемы Neo4j и импортировать в графовую базу данные из реляционных систем. Знакомимся с инструментами проекта Neo4j Labs: Neo4j-ETL и Neo4j-Migrations. Как работает Neo4j-ETL В рамках развития своих продуктов, таких как графовая СУБД Neo4j и экосистема элементов вокруг нее (Graph Data Science, Neo4j Bloom, Neo4j Browser и пр.),...

Apache AirFlow vs Spark в Databricks для оркестрации рабочих процессов

Чем отличается оркестрация ETL-процессов в Databricks и Apache AirFlow: принципы работы, достоинства и недостатки, а также что выбирать дата-инженеру для решения практических задач. Apache AirFlow vs Spark в Databricks: сходства и отличия Облачная платформа Databricks, основанная на Apache Spark, предлагает пользователям единую среду для создания, запуска и управления различными рабочими...

Параллельное восстановление таблицы из резервной копии базы в Greenplum

Почему в Greenplum 7 восстановление данных из резервной копии базы стало медленнее и как разработчики это исправили: причины замедления и способы их устранения. SQL-синтаксис и восстановление из бэкапа Напомним, 7-ой релиз Greenplum имеет много интересных и полезных функций, включая возможность определять партиционированную таблицу без определения дочерних разделов и изменять таблицы...

MLOps для ИИ: AI-шлюз в MLflow

Зачем разработчики MLflow внедрили в этот MLOps-фреймворк инструмент оптимизации использования и управления различными провайдерами больших языковых моделей, чем он полезен и как использовать AI Gateway от Databricks. Что такое MLflow AI Gateway и зачем это нужно Напомним, MLflow от Databricks представляет собой платформу с открытым исходным кодом, которая помогает управлять...

Программируй на английском: ИИ-SDK для PySpark от Databricks

Как получать результаты обработки данных с помощью Apache Spark, адресуя ИИ бизнес-запросы на английском языке: знакомимся с English SDK от Databricks. Настоящий Low Code с PySpark-AI. English SDK for Apache Spark и PySpark-AI: как это работает Большие языковые модели (LLM, Large Language Model), основанные на генеративных нейросетях, применимы не только...

Зачем переходить на Apache NiFi 1.23.2: критичная ошибка и ее устранение

Недавно мы писали про Apache NiFi 1.23.1, выпущенный 18.08.2023. Однако, использовать его не следует, также как и предыдущий релиз этой линейки. Разбираемся, почему тем, кто перешел на NiFi 1.23, нужно срочно обновиться до версии 1.23.2 от 22 августа 2023 года. Что не так с Apache NiFi 1.23 и как это...

Apache Kafka, BPMS и оркестрация процессов: versus или вместе

Может ли Apache Kafka поддерживать не только хореографический стиль взаимодействия между разными сервисами, кто и как организует оркестрацию рабочих процессов с помощью этой распределенной платформой потоковой передачи и почему она не заменит BPM-движки. Оркестрация событий с Apache Kafka При использовании Apache Kafka в архитектуре, управляемой событиями (EDA, Event Driven Architecture),...

Зачем вам Neosemantics: RDF-триплеты в Neo4j

Что такое триплеты, чем они отличаются от обычных графов свойств и где используются на практике. Знакомимся с RDF и возможностями графовой СУБД Neo4j работать с этой структурой описания веб-ресурсов с помощью плагина Neosemantics. Что такое триплеты и при чем здесь RDF Триплеты (triples) — это текстовый формат, используемый для хранения...

Шаблон стека MLOps-инструментов и ТОП-5 практик его внедрения

Как внедрить ключевые идеи MLOps и определиться с набором инструментов для непрерывной разработки и поставки систем машинного обучения. Лучшие практики и шаблон представления техстека. С чего начать: определение структуры проекта Напомним, концепция MLOps ориентирована на устранение организационных и технических разрывов между разнопрофильными участниками процессов создания систем машинного обучения. Когда речь...

Как Apache Flink работает с файловыми системами

Какие файловые системы поддерживает Apache Flink: средства взаимодействия с файлами, хранящимися локально или в объектных хранилищах HDFS, S3 и GCS. Особенности работы с файловыми системами в Apache Flink Apache Flink имеет собственную абстракцию файловой системы через класс org.apache.flink.core.fs.FileSystem. Эта абстракция обеспечивает общий набор операций и минимальные гарантии для различных типов...

Квотирование в Apache Kafka

Что такое квоты в Apache Kafka и как этот механизм позволяет управлять ресурсами брокера, предупреждая DDOS-атаки от слишком активных потребителей и продюсеров. Разбираемся с типами клиентских квот, их конфигурациями и принципами работы. Квоты клиента и пользователя в Apache Kafka Чтобы управлять ресурсами брокера, кластер Kafka может применять квоты на запросы...

Apache NiFi 1.23.1: 10 исправленных ошибок и обновление зависимостей

18 августа 2023 года вышел очередной релиз Apache NiFi. Смотрим, какие проблемы устранены в этом выпуске, знакомимся с обновлениями коннекторов, а также прочими изменениями в NiFi 1.23.1. Apache NiFi 1.23.1: главные новости Apache NiFi 1.23.1 не зря назван отладочным выпуском. В нем нет ни одной новой фичи, однако, исправлено 11...

Отладка PySpark-приложений: журнал регистрации событий

Сегодня рассмотрим особенности отладки PySpark-приложений: как Python-код исполняется в JVM, какие сложности возникают у разработчика при тестировании и исправлении ошибок в программе, написанной локально и запускаемой в кластере, а также как настроить вывод событий в лог-файл. Запуск и выполнение PySpark-кода Хотя Apache Spark и имеет Python API, позволяя писать код...

Apache AirFlow 2.7: обзор августовского релиза

14 августа 2023 года вышел очередной релиз Apache AirFlow . Разбираем его самые главные новые возможности, улучшения и исправления ошибок: отказ от Python 3.7, задачи установки/демонтажа, встроенная поддержка спецификации OpenLineage, обновления интерфейса, упрощение управления сложными зависимостями и другие фичи Apache AirFlow  2.7. Задачи установки/демонтажа Apache AirFlow  2.7 содержит более 35...

Обогащение потока данных в Apache Flink: 3 способа добавить эталонные значения

Что такое потоковое обогащение данных, зачем это нужно и как оно реализуется в Apache Flink. Проблемы и решения предварительной загрузки справочных данных в память, синхронного и асинхронного поиска в источнике по каждой записи и организация потоковой передачи событий. 3 способа загрузить эталонные (справочные) данных в Apache Flink для обогащения потока...

Гиперграфы и их реализация в HyperGraphDB

Чем гиперграфы отличаются от обычных графов знаний, где они используются на практике и как эта математическая концепция поддерживается в NoSQL-СУБД HyperGraphDB. Что такое гиперграф Гиперграф — это графовая модель данных, в которой отношения (гиперребра) могут соединять любое количество заданных узлов. Можно сказать, что это обобщение графа, в котором каждым ребром...

Стандартизация MLOps с CRISP-ML

Что представляет собой межотраслевой стандартный процесс машинного обучения CRISP-ML(Q), из каких этапов и задач он состоит, а также как согласуется с концепцией MLOps. Что такое CRISP-ML(Q) и при чем здесь MLOps Стандартизация подходов и процессов позволяет унифицировать и масштабировать лучшие практики управления исследованиями и разработкой, в т.ч. распространяя их на...

Как проект Lightspeed от Databricks делает Apache Spark еще быстрее: асинхронное управление смещениями

В прошлом году Databricks выпустили новый проект для ускорения потоковой передачи в Apache Spark. Сегодня рассмотрим, как именно Lightspeed сокращает задержку в операционных рабочих нагрузках Structured Streaming с помощью асинхронного управления смещением. Операционные рабочие нагрузки и что их тормозит в Apache Spark Structured Streaming Рабочие нагрузки потоковой передачи можно разделить...