ETL по расписанию: 4 способа планирования запусков DAG в Apache AirFlow

Чем планирование запуска DAG в Apache AirFlow с объектом timedelta отличается от использования cron-выражений, в чем разница CronTriggerTimetable и CronDataIntervalTimetable, а также как создать собственный класс расписания. Объект timedelta vs cron-выражение: задание расписания запуска DAG в Apache AirFlow Apache AirFlow идеально подходит для классических пакетных ETL-сценариев, например, когда надо извлечь...

Публикация сообщений в Apache Kafka: пакетирование сообщений и подключение к брокерам

Какие конфигурации настроить на продюсере для эффективной публикации сообщений в Apache Kafka: упаковка записей в пакеты, взаимодействие с брокерами и метрики мониторинга этих процессов. Пакетирование сообщений при их публикации в Kafka и мониторинг этого процесса Хотя Apache Kafka поддерживает потоковую парадигму обработки информации, она активно использует пакетные технологии. В частности,...

Транзакции и параллельные запросы в графовой базе данных Neo4j

Как сделать крупное обновление, вставку или удаление данных в Neo4j без OOM-ошибки и APOC-процедур при выполнении транзакции с параллельным выполнением подзапросов: функция CICT, ее возможности, ограничения и отличия от конструкции CALL IN TRANSACTIONS. Подзапросы в транзакциях Neo4j: CIT-запросы Cypher vs процедуры APOC Параллельная обработка данных быстрее последовательной. Поэтому многие фреймворки...

Машинное обучение в Greenplum: агенты и расширения

Как решать задачи машинного обучения в Greenplum с агентом gpMLBot и расширением PostgresML: возможности, ограничения и примеры. Что такое gpMLBot: Greenplum Automated Machine Learning Agent Чтобы использовать Greenplum как хранилище данных в задачах машинного обучения, в этой БД поддерживаются соответствующие механизмы. Одним из них является библиотека Apache MADlib, о которой...

Детерминизм непрерывных запросов в Apache Flink и проблема его отсутствия

Что такое проблема недетерминированного поведения, почему она так важна в потоковой обработке данных и как Apache Flink борется с ней: недетерминированные и динамические функции, а также changelog stateful-операторов. Недетерминированные функции в Apache Flink В потоковой обработке данных, на которую ориентирован Apache Flink, все завязано на отметку времени события (timestamp). Однако,...

Уязвимость CVE-2024-37389 в Apache NiFi: чем она опасна и как от нее избавиться

Как уязвимость CVE-2024-37389 может привести к выполнению произвольного кода в Apache NiFi: контекст параметров и межсайтовый скриптинг в веб-приложении для визуального проектирования конвейера обработки данных. Параметры свойств и их контекст в Apache NiFi 8 июля 2024 года в мажорном релизе Apache NiFi обнаружена уязвимость средней степени серьезности, связанная с неправильной...

Сериализация в Apache AirFlow

Как Apache AirFlow сериализует и десериализует данные, зачем с версии 2 включена обязательная сериализация DAG в JSON, почему для пользовательской сериализации рекомендуются словари или примитивы и что поможет сократить нагрузку на базу данных метаданных через настройку параметров сериализации в конфигурационном файле фреймворка. Сериализация данных в Apache AirFlow Чтобы сохранить данные...

От DataSet к DataStream: миграция API в Apache Flink

Чем DataSet API отличается от DataStream, зачем переходить с наборов на потоки данных в Apache Flink и как это сделать: эквивалентные и неподдерживаемые методы преобразования данных. Разница между DataStream и DataSet API Исторически в Apache Flink было 3 высокоуровневых API: DataStream/DataSet, Table и SQL. О возможностях и ограничениях каждого из...

Photon: новый векторизованный движок запросов Spark SQL от Databricks

Зачем Databricks выпустила новый движок выполнения запросов Spark SQL для ML-приложений, как он работает и где его настроить: возможности и ограничения Photon Engine. Преимущества Photon Engine для ML-нагрузок Spark-приложений Чтобы сделать Apache Apark еще быстрее, разработчики Databricks выпустили новый движок выполнения запросов - Photon Engine. Это высокопроизводительный механизм запросов, который...

4 нейросетевых трансформера для прогнозирования временных рядов

Почему генеративный ИИ хорошо подходит для прогнозирования временных рядов, как архитектура трансформеров учитывает влияние внешних переменных и сезонных факторов на измерения, и  какие нейросетевые модели можно попробовать для этих задач. Проблемы прогнозирования временных рядов и их нейросетевые решения Прогнозирование временных рядов всегда было востребованной задачей в различных отраслях бизнеса. Временной...

Поиск по сайту