ksqlDB 0.22.0: ноябрьское обновление компонента Apache Kafka от Confluence

3 ноября 2021 года компания Confluent, которая занимается продвижением и коммерциализацией Apache Kafka, выпустила новый релиз ksqlDB, который включает 20 исправленных ошибок и 18 добавленных фич. Самое интересное в выпуске 0.22.0: улучшенные push- и pull-запросы, а также source-потоки и таблицы. 20 исправленных багов и 18 новых фич в ksqlDB 0.22.0...

Синергия Apache Airflow и Great Expectations для высокого качества больших данных

Сегодня рассмотрим, что такое Great Expectations, чем этот инструмент полезен для специалистов по Data Science и дата-инженеров, а также как связать его с Apache Airflow, какую пользу это принесет в задачах обеспечении качества данных. Также разберем кейс совместного использования Apache Airflow и Great Expectations в компании Vimeo и заглянем под...

Apache Spark и AWS S3: лучшие практики и опыт Pinterest

В этой статье для разработчиков Spark-приложений и дата-инженеров рассмотрим особенности взаимодействия с облачным объектным хранилищем больших данных AWS S3. Как повысить эффективность и ускорить выполнения Spark-заданий на чтение данных из S3: рекомендации Pinterest. Пара советов по работе Apache Spark с AWS S3 Прежде чем перейти к опыту дата-инженеров фотохостинга Pinterest,...

Greenplum под защитой: настраиваем Kerberos

В этой статье для администраторов Greenplum рассмотрим, как настроить систему сетевой защиты Kerberos для этой MPP-СУБД, чтобы контролировать доступ к хранящимся в ней данным с помощью сервера аутентификации. А также рассмотрим основные понятия и термины Kerberos применительно к Greenplum. Что такое Kerberos и зачем это в Greenplum Напомним, Kerberos –...

Повышаем устойчивость приложений Apache Kafka через обработку исключений

Сегодня разберем практический вопрос из обучения администраторов кластера Apache Kafka и разработчиков распределенных приложений. Про исключения в Kafka-приложениях: какие они бывают, почему случаются, с какими параметрами конфигурации связаны и что могут сказать о тонкостях потоковой обработки больших данных. Исключения и транзакции в Apache Kafka В ИТ под исключением понимается исключительная...

Обработка вложенных структур в JSON-файлах для Hive Metastore c Apache Spark

Чем хороши JSON-файлы и как с ними работать в Apache Spark и Hive: проблемы обработки вложенных структур данных и способы их решения на практических примерах. Как автоматизировать переименование некорректных названий полей во вложенных структурах данных JSON-файлов на любом количестве таблиц со множеством полей, чтобы создать таблицу в Hive Metastore и...

Сложности перехода: миграция из Apache HBase в Google BigTable – кейс компании Box

Недавно мы писали про пользу snapshot’ов Apache HBase на примере компании Vimeo. Сегодня рассмотрим кейс корпорации Box, которая специализируется на облачных enterprise-продуктах совместного управления контентом и файлами. Переход от локальной HBase к Google Cloud BigTable: сложности миграции и способы их обхода. Сходства и различия Apache HBase с Google Cloud BigTable...

Savepoint vs Checkpoint в Apache Flink: сходства и отличия

Разбираемся с механизмами отказоустойчивости Flink-приложений. Что такое контрольные точки (Checkpoint), чем они отличаются от точек сохранения (Savepoint) и что между ними общего. А также при чем здесь snapshot, что выбирать в разных случаях и как это использовать для отказоустойчивости stateful-приложений Apache Flink. Snapshot как механизм обеспечения отказоустойчивости приложений Apache Flink...

Как работает AggregateByKey() в Apache Spark: краткий ликбез и пара примеров

В рамках обучения дата-аналитиков и разработчиков Spark-приложений, сегодня рассмотрим одну из агрегатных функций обработки данных в этом распределенном вычислительном фреймворке. Чем aggregateByKey() отличается от reduceByKey() и groupByKey(), и когда стоит ее использовать. Как устроена функция aggregateByKey(): назначение и синтаксис Функция aggregateByKey() - одна из агрегатных функций, наряду с reduceByKey() и...

10 важных конфигураций Apache Kafka для практической работы

Чтобы сделать наши курсы по Apache Kafka для администраторов кластеров и разработчиков распределенных приложений еще более полезными, сегодня рассмотрим несколько полезных и значимых конфигурационных параметров этой платформы потоковой передачи событий. Что настроить на брокере, топике, продюсере и потребителе, как распараллелить потоки и обрабатывать транзакции. Настройка брокеров и потоков в Apache...

Apache Airflow vs Beam: сходства и отличия

В этой статье по обучению дата-инженеров разберем, что такое Apache Beam, чем этот фреймворк отличается от AirFlow и что между ними общего. На первый взгляд Apache Airflow и Beam являются конкурентами: они предназначены для организации процессов обработки данных в определенном порядке. Оба инструмента являются open-source проектами, широко используются и поддерживаются...

Размер имеет значение: Spark и Phoenix для больших запросов в Apache HBase

Добавляя новые интересные примеры в наши курсы для дата-аналитиков, разработчиков распределенных приложений и администраторов SQL-on-Hadoop, сегодня рассмотрим опыт видеоаналитики в компании Vimeo с использованием Apache Spark. Как быстро запросить множество данных из Apache HDFS через Phoenix и Spark из моментальных снимков HBase с минимальным влиянием на кластер. Аналитика очень больших...

Как сократить стоимость и время обработки данных в Spark-приложений: кейс AppsFlyer

Сегодня рассмотрим кейс международной ИТ-компании AppsFlyer, которая создает SaaS-решения для маркетинговой аналитики в режиме онлайн. В этой статье команда разработки аналитического продукта Data Locker делится опытом оптимизации ETL-приложений Apache Spark для снижения стоимости обработки данных и ускорения вычислений. Предыстория: слишком много файлов в ETL-решении на Spark и AWS S3 в...

Последний релиз 2021: новинки Apache NiFi 1.15.2

Всего через 1,5 месяца после выпуска версии 1.15.0, 22 декабря 2021 года вышел очередной релиз Apache NiFi. Разбираем главные новинки и исправленные баги, а также смотрим, как команда разработчиков решила избавиться от уязвимости Log4Shell. Не только Log4j: еще 3 исправленных ошибки Декабрьский релиз Apache NiFi не может похвастаться внушительным списков...

Что такое библиотека Neo4j GraphQL и как ее использовать

В этой статье для дата-аналитиков и разработчиков Neo4j, разберем, как реализовать GraphQL-сервер для взаимодействия с этой графовой NoSQL-СУБД. Библиотека Neo4j GraphQL и ее практическое применение для графовой аналитики больших данных в бизнес-приложениях. Еще раз про GraphQL О том, что такое GraphQL (GQL) и как это связано с архитектурным стилем REST, мы писали...

UDF в Apache Hive: создание, регистрация и эксплуатация

Сегодня в рамках обучения дата-аналитиков и разработчиков распределенных приложений, рассмотрим, что такое пользовательские функции в Apache Hive, как их создать и использовать. А также в чем проблема вызова UDF-функции, зарегистрированной в Hive, из Impala и при чем здесь Sentry. Простые и сложные UDF в Apache Hive Пользовательские функции в Hive...

Управление состояниями в Apache Flink: краткий ликбез

Что такое состояния в приложениях Apache Flink, каких видов они бывают, как ими управлять и зачем это нужно: основы разработки stateful-заданий и API DataStream. Чем состояние с ключом отличается от оператора состояния и почему первый чаще используется на практике. Состояния в Apache Flink Apache Flink поддерживает как stateful-, так и...

Базовые DDL-операции в Apache Hive: основы NoSQL Big Data для начинающих

В прошлый раз мы говорили про DML-операции в Hive. Сегодня поговорим про DDL-операции в этой распределённой Big Data платформе. Также рассмотрим применение этих операций к объектам, хранящимся в этой СУБД. Читайте далее про особенности работы DDL-операции в Hive. DDL-операции в СУБД Apache Hive DDL-операции (Data Definition Language, Язык Определения Данных)...

Знай свое место: локальность данных в Apache Spark

В рамках обучения разработчиков Spark-приложений и дата-инженеров, сегодня рассмотрим, что такое локальность данных и как это влияет на производительность заданий. А также разберем, где в UI Apache Spark посмотреть нахождение данных для распределенных вычислений и какие параметры конфигурации следует настроить, чтобы повысить скорость их выполнения. Что такое локальность данных в...

Миллиарды сообщений в секунду: микросервисная ML-система на Apache Kafka и DynamoDB

В этой статье разберем кейс бразильской фудтех-компании Ifood по реализации микросервисной ML-системы на Apache Kafka и serverless NoSQL-СУБД DynamoDB с пропускной способностью миллиарды сообщений в секунду. Сложности масштабирования микросервисов и оперативное чтение данных из Feature Store с помощью библиотеки Sarama – Go-клиента для Apache Kafka. Проблема микросервисов при множестве обращений...

Изменение базового тарифа с 1 января 2026 года Подробнее