Apache Kafka vs Streams и Pub/Sub в Redis

Как key-value СУБД Redis может работать с потоковыми данными и чем Pub/Sub и Streams отличаются от Apache Kafka. Сравнение и рекомендации по использованию. Потоковое сохранение данных Redis Будучи очень быстрым key-value хранилищем, NoSQL-СУБД Redis часто используется в качестве слоя кэширования для разгрузки основной базы данных. В отличие от многих других...

SQL-запросы к Clickhouse в онлайн-песочнице: практический пример

Насколько быстро ClickHouse выполняет SQL-запросы: тестирование СУБД в открытой онлайн-песочнице. Примеры запросов и время их выполнения. Работа с онлайн-песочницей Clickhouse: выполнение SQL-запросов Будучи реляционной аналитической СУБД, ClickHouse позволяет обрабатывать гигабайты данных в реальном времени. Архитектурные особенности, благодаря которым реализуется такая скорость, мы недавно разбирали здесь. Чтобы оценить это на практике,...

Greenplum vs Clickhouse: сравнение аналитических СУБД для Big Data

Сходства и различия популярных реляционных аналитических СУБД с открытым исходным кодом: что общего у Greenplum с ClickHouse, чем они отличаются, что и когда выбирать. Greenplum и Clickhouse: обзор возможностей для аналитики больших данных Обе СУБД являются реляционными и относятся к классу OLAP-систем, т.е. ориентированы на аналитические варианты использования, т.е. чтение...

Долгожданный релиз Apache NiFi 2.0: что нового?

Недавно мы писали об анонсированных новинках Apache NiFi 2.0. Наконец, 25 ноября 2023 года этот долгожданный мажорный релиз опубликован. Знакомимся с главными новостями версии 2.0, в которой более 900 обновлений, включая новые функции, улучшения и исправления ошибок. ТОП-7 новинок в Apache NiFi 2.0 Прежде всего, важной новинкой NiFi 2.0 является...

Кластерный анализ графов с медоидами: алгоритм k-medoids

Что такое алгоритм k-medoids, чем он отличается от k-means и как этот метод кластеризации применяется для анализа графов: принципы и инструменты. Что такое медоид и как устроен алгоритм кластеризации k-medoids Кластеризация — это метод машинного обучения для поиска кластеров или сообществ в наборе данных. Цель в том, чтобы найти кластеры,...

Оптимизация использования RocksDB и параллелизма в Apache Flink

Почему хранить состояния Flink-приложений лучше на локальных SSD-диски, а не на твердотельных накопителях с удаленной файловой системой NFS или HDFS, зачем отключать блочный кэш RocksDB и как настроить параллелизм заданий. Проблемы сохранения состояния в RocksDB и способы их решения Как мы уже упоминали здесь, key-value хранилище RocksDB является самым популярным...

Как язык разработки влияет на стратегию партиционирования в Apache Kafka: тонкости хэширования

Как работает распределение сообщений по разделам топика Kafka с явно заданным ключом партиционирования и на что влияет язык разработки приложения-продюсера при использовании этой стратегии. 3 стратегии распределения сообщений по разделам в Apache Kafka В Apache Kafka единицей параллелизма выступает раздел топика. Используя несколько разделов, можно распределять нагрузку на брокеров в...

Параметры настройки для масштабирования Apache AirFlow

Ранее мы писали про проблемы повышения производительности Apache AirFlow и каковы их причины. В продолжение этой темы сегодня рассмотрим, как настроить этот ETL-оркестратор, чтобы избежать подобных ситуаций и масштабировать кластер в соответствии с нагрузкой. Настройка AirFlow на уровне среды Как мы уже отмечали, Apache AirFlow отлично масштабируется, обеспечивая высокую производительность...

Кибербезопасность в MLOps: угрозы и лучшие практики

Почему безопасность ML-систем становится все более важным вопросом и как ее обеспечить: MLOps-подходы, практики и технологии защиты данных, моделей машинного обучения, а также вычислительных и инфраструктурных конвейеров. Защита данных для машинного обучения В связи с активным внедрением система машинного обучения в производственное использование, вопрос безопасности становится все более актуальным. ML-системы...

Отметки времени событий для безопасности архитектуры данных Lakehouse

Как отметки времени о событиях в архитектуре данных Lakehouse позволяют обеспечить безопасность Delta Lake: примеры извлечения и преобразования, а также лучшие практики. Почему отметки времени в логах системных событий так важны для архитектуры больших данных Архитектура Lakehouse построена на открытых стандартах и ​​API, которые позволяют сочетать ACID-транзакции и управление данными...

Поиск по сайту