Apache Spark 3.4.1: обзор отладочного релиза, выпущенного в июне 2023

23 июня 2023 года опубликован очередной релиз Apache Spark 3.4.1, который считается отладочным выпуском для предыдущего, содержащий исправления стабильности. Помимо исправления ошибок, в нем также 16 новых фичей и более 20 улучшений, самые главные из которых мы рассмотрим далее. Исправления ошибок и новые фичи Apache Spark 3.4.1 Поскольку выпуск считается...

Как запустить DAG AirFlow в Google Colab: простой пример

Сегодня рассмотрим, как выполнить DAG Apache AirFlow, запустив его в интерактивной среде Colab и получив доступ в веб-GUI этого фреймворка, создав туннель локального хоста на публичный URL с помощью утилиты ngrok. В качестве примера построим простой конвейер из 5 задач. Запуск Apache AirFlow в Google Colab Чтобы не повторять содержимое...

Что такое BioCypher: возможности Neo4j для биомедицины

Зачем биомедикам понадобился свой язык описания онтологий, как эти задачи решает BioCypher и при чем здесь Neo4j: практическое приложение Data Science и графовых алгоритмов в биомедицинской сфере. Что такое BioCypher Графовые алгоритмы активно применяются в биомедицине для анализа различных биологических данных, таких как геномные, протеомные, данные о белковых взаимодействиях и...

Как развернуть ML-модель в production: шаблоны эффективного MLOps от Databricks

Мы уже писали, какие инструменты пригодятся MLOps-инженеру для развертывания моделей машинного обучения в производственных средах. Сегодня рассмотрим, как сделать это, используя MLOps-паттерны и средства платформы Databricks Lakehouse. MLOps в production: шаблоны развертывания на платформе Databricks MLOps представляет собой набор лучших практик и инструментов для автоматизации управления кодом, данными и моделями,...

Apache Kafka 3.5.0: обзор июньского релиза

15 июня 2023 года опубликован очередной выпуск самой популярной распределенной платформы потоковой передачи событий. Разбираемся с новинками Apache Kafka 3.5.0, особенно важными для разработчиков, дата-инженеров и администраторов кластера. Обновления брокеров, контроллеров, продюсеров и потребителей Релиз Apache Kafka 3.5.0 богат на новинки: в нем 50 улучшений и почти 80 исправленных ошибок....

Машинное обучение с Apache Flink: основные концепции ML-библиотеки

Как построить конвейер машинного обучения с помощью библиотеки Flink ML, из каких компонентов она состоит и как работает, а также что позволяет объединить алгоритмы потоковой обработки данных Apache Flink с ML-моделями. Что такое Flink ML Помимо MLeap, библиотеки сериализации для моделей машинного обучения, Apache Flink также включает Flink ML —...

Расширение возможностей Greenplum с фоновыми рабочими процессами и GPPC API

Как расширить возможности MPP-СУБД Greenplum, используя фоновые рабочие процессы и почему это небезопасно. А также рассмотрим, что такое API Greenplum Partner Connector и как это использовать. Фоновые рабочие процессы Обычно фоновыми процессами в СУБД называются системные задания, которые запускаются при запуске базы данных и выполняют различные служебные задачи. К таким рутинным сервисным задачам...

Spark Connect в релизе 3.4: новые возможности для разработчика

Мы уже писали, что в выпуске 3.4.0 от апреля 2023 года Spark Connect представил несвязанную архитектуру клиент-сервер, которая обеспечивает удаленное подключение к кластерам Spark из любого приложения, работающего в любом месте. Сегодня рассмотрим подробнее, как это работает и каковы плюсы для практического использования. Что такое Spark Connect и зачем это...

Как работает протокол Site-to-Site в Apache NiFi

Будучи распределенным ETL/ELT-инструментом потоковой передачи данных, Apache NiFi имеет соответствующие средства, которые обеспечивают взаимодействия между разными узлами кластера. Одним из них является протокол Site-to-Site (S2S), с которым мы познакомимся далее. Что такое протокол S2S При отправке данных из одного экземпляра NiFi в другой можно использовать множество различных протоколов, наиболее предпочтительным...

Apache CarbonData: еще один колоночный формат для больших данных

Формат данных в озере или гибридном хранилище типа Data LakeHouse сильно влияет на скорость выполнения аналитических запросов. Сегодня рассмотрим, как Apache CarbonData делает аналитику больших данных в реальном времени еще быстрее. Что такое Apache CarbonData Традиционные форматы данных, часто используемые в проектах Big Data, такие как CSV и AVRO, имеют...

Как запустить Apache AirFlow в Google Colab с ngrok

Сегодня рассмотрим, как запустить Apache AirFlow на мощностях Google в интерактивной среде Colab и войти в веб-GUI этого фреймворка, создав туннель локального хоста на публичный URL с помощью утилиты ngrok. Запуск Apache AirFlow в Google Colab Хотя Google Colab является мощным облачным окружением для запуска и написания Python-кода, выполнение написанных...

Обработка ошибок в потребителе Kafka с try-except: пример

Самый простой способ организовать обработку и логирование ошибок в приложении-потребителе, чтобы продолжать считывание из Apache Kafka, даже если продюсер изменил структуру полезной нагрузки сообщения. Публикация данных в Kafka Напомним, Apache Kafka, в отличие от RabbitMQ, не позволяет организовать очередь недоставленных сообщений (DLQ, Dead Letter Queue) средствами самой платформы, о чем мы...

Гибридный режим пакетных shuffle-операций в Apache Flink

Что не так с планированием задач shuffle-операций, какие проблемы пакетной обработки данных устраняет введение гибридной перетасовки в Apache Flink 1.16 и как работает этот режим Hybrid Shuffle. Что такое режим гибридного перемешивания в Apache Flink В версии Apache Flink 1.16, о которой мы писали здесь, был впервые представлен режим гибридной...

Под капотом Neo4j: изоляция транзакций и составные базы данных

Сегодня заглянем внутрь Neo4j, чтобы разобраться с базовыми концепциями этой графовой базы данных. Какие уровни изоляции транзакций поддерживаются в Neo4j, почему одна установка по умолчанию содержит две базы данных, что такое составная БД и как с этим работать. Транзакции в Neo4j Neo4j — это популярная нативная графовая СУБД, способная управлять...

Как построить и запустить свой MLOps-конвейер с MyMLOps

Вчера я нашла очень интересный MLOps-проект, который позволяет построить конвейер поддержки жизненного цикла системы машинного обучения, используя более 50 популярных инструментов. Что такое MyMLOps и как это пригодится ML-инженерам. Что такое MyMLOps: новый сервис для MLOps Чтобы реализовать идеи концепции MLOps автоматизации всего жизненного цикл системы машинного обучения, от подготовки...

DLQ в Kafka для AVRO-сообщений в Spark-приложении с библиотекой ABRiS

Недавно мы писали про лучшие практики работы с очередями недоставленных сообщений в Apache Kafka. Сегодня рассмотрим, как реализовать DLQ для AVRO-сообщений в приложении Spark Streaming c библиотекой ABRiS. DLQ для Apache Kafka в Spark-приложении Ситуация, когда приложение-продюсер вдруг изменяет формат или схему данных, публикуемых в Apache Kafka, на практике случается....

Сложности применения CI/CD-подхода к потоковым конвейерам Apache NiFi

Почему DevOps-подходы не так просто внедрить в инженерию данных, что не так с реестром Apache NiFi и зачем расширять набор инструментов Toolkit собственным Java-приложением для автоматизированной миграции потоковых конвейеров в разные среды развертывания. Что не так с реестром Apache NiFi с точки зрения DevOps-инженера Изначально Apache NiFi был создан как...

Архитектура данных для реализации паттерна Event Sourcing

Что представляет собой паттерн проектирования микросервисов под названием источник событий (Event Sourcing) и как его реализовать в реляционных базах данных и NoSQL-системах. Разбираемся с архитектурой данных и архитектурой ПО на практических примерах. Архитектурный шаблон Event Sourcing Многие архитектурные шаблоны рассматривают сущности (entity) как основную концепцию, описывая способы их сохранения и...

5 полезных инструментов для работы с Apache AirFlow

Будучи популярным фреймворком для оркестрации пакетных процессов обработки Apache AirFlow образует вокруг себя целую экосистему. Сегодня познакомимся с некоторыми инструментами, которые пригодятся дата-инженеру для проектирования и отладки конвейеров данных: ADA, Ditto, Amundsen, gusty и Viewflow. Аналитика системных метрик Apache AirFlow с ADA и Amundsen ADA — это микросервис, созданный для...

Как будет реализован KIP-932 для общих групп потребителей в Apache Kafka

Недавно мы писали про группы общего доступа в Apache Kafka, которые планируется реализовать в KIP-932. Сегодня рассмотрим, как именно это предполагается сделать. Принципы работы группы общего доступа Предложение по улучшению Kafka (KIP, Kafka Improvement Proposal) предполагает внесение значительных изменений. Все начинается с публикации предложения, которое рассматривается сообществом, комментируется и пересматривается до...

Изменение базового тарифа с 1 января 2026 года Подробнее