Apache NiFi 1.20 от 9 февраля 2023 года: обзор новинок

9 февраля 2023 года опубликован очередной выпуск Apache NiFi. Разбираемся, что нового в релизе 1.20, какие появились процессоры для потокового приема и обработки данных, как устранена уязвимость CVE-2023-22832 и зачем нужны очередные изменения в функциях внутренних языков NiFi. Исправленные ошибки в Apache NiFi 1.20 В свежем выпуске Apache NiFi 1.20...

Безопасный обмен большими данными с открытым протоколом Delta Sharing

Что такое Delta Sharing, зачем нужен и как устроен этот открытый стандарт, а также как его использовать для централизованного управления доступом к данным в архитектуре Data Mesh. Что такое Delta Sharing и при чем здесь Data Lake Чтобы упростить обмен большими данными между разными компаниями в режиме реального времени и...

Тонкости тестирования приложений Apache Flink SQL

Как протестировать работу приложения Apache Flink, используя SQL-клиентов, Table API, тестовые наборы операторов и режим локального мини-кластера. Разбираем особенности ручного и автоматизированного тестирования Flink SQL на уровне отдельных функций, модулей и их интеграционного взаимодействия. Модульное и интеграционное тестирование приложений Apache Flink SQL Тестирование является неотъемлемой частью любого процесса разработки ПО,...

Безопасность данных в Apache HBase

Сегодня в рамках обучения администраторов SQL-on-Hadoop рассмотрим, как защитить данные в кластере Apache HBase от несанкционированного доступа. Аутентификация и авторизация пользователей, операторы управления доступом к таблицам, метки видимости и шифрование данных. Механизмы защиты данных в Apache HBase Как и любое хранилище, колоночно-ориентированная мультиверсионная NoSQL-СУБД типа key-value Apache HBase, которая работает...

MLOps с Graphene: зачем и как использовать GraphQL для проектов Machine Learning

Недавно мы упоминали GraphQL как мощный и гибкий язык запросов к данным, хранящимся в графовых СУБД. Сегодня рассмотрим, чем эта технология может быть полезна в проектах Machine Learning, какие сложности с ней связаны и как их решить с помощью MLOps. GraphQL для ML: возможности и примеры Не будучи в чистом...

Еще больше больших данных: масштабирование кластера Greenplum

Какие подходы позволяют увеличить емкость СУБД, чтобы повысить объем хранящихся в ней данных и ускорить вычисления. Разбираем тонкости масштабирования распределенной базы данных с массово-параллельной обработкой Greenplum: действия администратора по добавлению новых узлов в кластер. Как увеличить емкость базы данных: 4 подхода к масштабированию Чтобы увеличить емкость СУБД, т.е. объем хранимых...

Зачем вам TigerGraph: обзор графовой MPP-СУБД

Продолжая разговор про языки запросов к графовым базам данных, сегодня познакомимся с GSQL, который поддерживается в MPP-СУБД TigerGraph. Как работает эта распределенная NoSQL-база данных и каким образом реализует ACID-требования к транзакциям в операциях с графами. Архитектура и принципы работы графовой MPP-СУБД TigerGraph — это распределенное графоориентированное хранилище данных с массивно-параллельной...

Тонкости управления задачами в Apache AirFlow: лайфхаки для дата-инженера

Как установить и отследить в Apache AirFlow зависимости экземпляров задач друг от друга, узнать о запуске конкретной задачи в DAG, использовать обратные вызовы и правила триггеров, а также шаблоны и макросы Jinja. Полезные примеры управления ETL-конвейерами для дата-инженера в GUI и CLI-интерфейсах. Как узнать время запуска последнего экземпляра задачи? Будучи...

Ускоряем SQL-запросы в Apache Spark с проектом Gluten

Как повысить скорость выполнение SQL-запросов в Spark-приложениях, используя Gluten – новый вычислительный движок, объединяющий несколько векторизированных механизмов выполнения с поддержкой аппаратных ускорителей. Что такое Gluten и как он появился в Apache Spark Когда данных много, их обработка может длиться долго. Чтобы ускорить вычисления с Big Data, разработчики распределенных приложений и...

Как KRaft влияет на скорость работы и хранение данных в Apache Kafka

Недавно мы писали об изменении статуса и улучшении протокола KRaft в Apache Kafka 3.3. Сегодня погрузимся в эту тему чуть глубже и рассмотрим, как отказ от Zookeeper влияет на количество разделов и возможность одного и того же кластера Kafka с одним набором топиков обслуживать разные типы приложений в различных бизнес-сценариях....

Поиск по сайту