В предыдущей статье мы рассмотрели TaskFlow API, появившийся в Apache Airflow 2.0. Сегодня поговорим о способах задания операторов, отличных от PythonOperator, а также о способе группировки задач TaskGroup. Читайте далее: как сформировать BashOperator, используя TaskFlow API, когда следует использовать TaskGroup, в чем преимущества TaskGroup перед SubDag. Используем Bash Operator в...
Чтобы сделать наши курсы по Apache NiFi для дата-инженеров еще более полезными, сегодня рассмотрим новые возможности последнего релиза Cloudera Flow Management 2.1.1 на базе этого фреймворка. Выпущенная в апреле 2021 года, платформа Cloudera Flow Management в составе публичного и частного облака предоставляет Apache NiFi версии 1.13.2, включая дополнительные компоненты, а...
В рамках курсов по Apache Hadoop для дата-аналитиков и инженеров данных сегодня рассмотрим пару практических примеров работы с популярным SQL-on-Hadoop инструментом этой экосистемы. Читайте далее, как настроить соединение удаленного сервера Apache Hive к Spark-приложению через JDBC и решить проблему запроса таблицы HBase в Hive вместо повторной репликации данных. Подключение удаленного...
Мы уже упоминали, что Apache Kafka не слишком хорошо обрабатывает сообщения чрезмерно большого размера. Сегодня рассмотрим, как эта проблема решается в конвейерах потоковой обработки IoT-инфраструктуры Tesla. Читайте далее про модификацию синтаксического анализатора данных от множества устройств интернета вещей с поиском компромисса между скоростью и надежностью с помощью коннектора Alpakka к...
При том, что Apache Spark является одной из главных технологий стека Big Data, этот фреймворк не очень хорошо работает с множеством файлов небольшого размера. Поэтому в рамках обучения дата-инженеров и разработчиков распределенных приложений, сегодня рассмотрим, почему это происходит, зачем динамически сжимать файлы в Apache Spark и как это делает платформа...
В рамках обучения разработчиков распределенных приложений, сегодня рассмотрим, как упростить тестирование и отладку заданий Apache Flink с помощью Byteman. Читайте далее, как внедрить Java-код в JVM, чтобы извлечь нужные сведения о выполнении Flink-приложения на платформе Veverica и ускорить разработку. Разработка и отладка приложений Apache Flink: ежедневные сложности В рассматриваемом примере...
В предыдущей статье мы говорили о том, как начать работать с Apache Airflow. Сегодня пойдет речь о новом инструменте, появившемся в Airflow 2, — TaskFlow API. Он обеспечивает кросс-коммуникацию между задачами с помощью обычных функций Python. На примере ETL-конвейера мы объясним, как соорудить DAG на основе TaskFlow API, а также...
В этой статье для дата-инженеров рассмотрим, что такое Cloudera Flow Management и как это позволяет ускорить аналитику больших данных в кейсах информационной безопасности. Читайте далее о преимуществах SIEM-анализа, преобразования и распределения security-событий с помощью Apache NiFi и его легковесного агента MiNiFi для устройств интернета вещей (Internet Of Things, IoT). Что...
Продолжая разбирать кейс компании Tesla по организации централизованного управления устройствами интернета вещей (Internet of Things, IoT), сегодня разберем, как выполняется обработка сообщений в топиках Apache Kafka с помощью Confluent Schema Registry и Kafka Streams. Читайте далее, как определить потоковый процессор для парсинга данных в CSV и JSON-форматах с использованием схемы...
Сегодня разберем кейс компании Renault по масштабированию своей цифровой платформы и снижению затрат с помощью BigQuery и Apache Spark на Google Dataproc. Цифровизация в автомобильной промышленности: конвейер сбора и аналитики больших данных с производства средствами Google сервисов и снижение затрат на облако в 2 раза через изменение конфигурации Spark SQL....
В рамках курсов для дата-инженеров и разработчиков распределенных приложений, сегодня рассмотрим пример построения системы потоковой передачи для аналитики больших данных на базе Apache Kafka, Spark и Google BigQuery. Читайте далее про Proof of Concept для конвейера продуктовой аналитики, который обрабатывает 50 миллиардов событий каждый день, и какие важные уроки ИТ-архитектор...
Являясь лидером отрасли, IoT-устройства Tesla обрабатывают триллионы событий в день, чтобы повысить эффективность своих электроавтомобилей. Однако, такая производительность была получена не сразу: чтобы достичь ее, инженерам компании пришлось решить множество проблем из области интернета вещей (Internet of Things, IoT). Сегодня рассмотрим, как часть из них была решена с помощью Apache...
В прошлой статье мы рассмотрели установку Apache Airflow на свой компьютер. Данная платформа предназначена для планирования задач, например, выполнения скриптов Bash и Python в заданное время, в заданной последовательности. Сегодня на примере выполнения двух Bash-команд расскажем, как создать свой первый граф. Читайте в этой статье: связи между задачами, создание графа...
Apache Airflow имеет множество зависимостей, поэтому установка может быть проблематичной. В отличие от 1-й версии, Airflow 2 устанавливается гораздо проще. В этой статье разберем установку Apache Airflow через пакетный менеджер pip и через Docker. Локальная установка Apache Airflow Apache Airflow был протестирован на: Python: 3.6, 3.7, 3.8, 3.9 СУБД (Система...
В рамках программы курсов по Greenplum и Arenadata DB, сегодня рассмотрим важную для разработчиков и администраторов тему об особенностях оптимизатора SQL-запросов GPORCA, который ускоряет аналитику больших данных лучше встроенного PostgreSQL-планировщика. Читайте далее, как выбирать ключ дистрибуции, почему для GPORCA важна унифицированная структура многоуровневой партиционированной таблицы и каким образом оптимизаторы обрабатывают...
YARN считается самым распространенным диспетчером ресурсов в кластерах Apache Hadoop и Spark, отвечая за выделение ресурсам распределенным приложениям. Сегодня в рамках обучения дата-инженеров и администраторов Hadoop рассмотрим достоинства и недостатки 3-х вариантов планирования ресурсов в YARN. Читайте далее, что такое иерархия очереди и как вычисляется ее мгновенная справедливая доля. Планирование...
В прошлый раз мы говорили про особенности работы и создания представлений в Impala. Сегодня поговорим про модифицированный вывод в распределенной SQL-платформе Apache Impala. Читайте далее про особенности модификации вывода записей в Impala, включая базовые операторы, которые применяются для вывода конкретных записей. Базовые SQL-операторы для модификации вывода записей в распределенной СУБД...
Инженерия данных нужна не только большим компаниям с крупными Big Data проектами. Сегодня рассмотрим, как Apache AirFlow повышает эффективность low-code фреймворка Zapier с помощью своего REST API и Amazon SQS. Также читайте далее об интеграции приложений без разработки кода и удаленный запуск Matillion-заданий в AWS с AirFlow. Low Code интеграция...
Apache Storm обычно сравнивают со другими популярными фреймворками потоковой аналитики больших данных: Spark и Flink. Однако для несложной обработки событий дата-инженер может заменить эти платформы более легким инструментом маршрутизации потоковых данных в виде Apache NiFi. Сегодня сравним Apache NiFi co Storm и разберем практический пример, когда предпочтительнее именно его для...
Сегодня в рамках обучения дата-аналитиков и разработчиков Spark-приложений, рассмотрим еще несколько особенностей этого фреймворка. Почему count() работает по-разному для RDD и DataFrame, как отличается уровень хранения при применении метода cache() для этих структур, когда использовать SortWithinPartitions() вместо sort(), а также парочка тонкостей обработки Parquet-таблиц в Spark SQL и кэширование метаданных...