Проклятье CAP-теоремы: проблема целостности данных в распределенной системе и варианты ее решения. 3 шаблона проектирования микросервисной EDA-архитектуры на Apache Kafka: transactional outbox, Event Sourcing и listen to yourself. Что такое проблема двойной записи в распределенных гетерогенных системах Согласно CAP-теореме, распределенная система в любой момент времени обеспечивает выполнение только 2-х требований...
Что такое задачи отчетности, зачем они нужны и как с их помощью отслеживать события и системные метрики экземпляра NiFi-приложения, а также JVM. Обзор Reporting Tasks в Apache NiFi 2.0. Задачи отчетности в Apache NiFi Чтобы отслеживать события и метрики работающего экземпляра приложения Apache NiFi, этот фреймворк предоставляет специализированные инструменты, которые...
Как Apache Kafka реализует требование к изоляции потребления сообщений, опубликованных транзакционно, и где это настроить в клиентских API, зачем отслеживать LSO, для чего прерывать транзакцию, и какими методами это обеспечивается в библиотеке confluent_kafka. Транзакционое потребление: изоляция чтения сообщений в Apache Kafka При том, что Apache Kafka не является базой данных,...
Для чего нужен контекст задачи Apache AirFlow, что он собой представляет, какие включает объекты, как получить к ним доступ и чем они полезны дата-инженеру. Что такое контекст задачи Apache AirFlow В разработке ПО контекстом называется среда, в которой существует объект. Это понятие очень важно при использовании специализированных фреймворков. Например, в...
Для чего смотреть планы выполнения запросов при работе с API pandas в Spark и как это сделать: примеры использования метода spark.explain() и его аргументов для вывода логических и физических планов. Разбираем на примере PySpark-скрипта. API pandas и физический план выполнения запроса в Apache Spark Мы уже писали, что PySpark, API-интерфейс...
Как Apache Kafka реализует требование к атомарности транзакций с помощью координатора и журнала транзакций: принцип Atomic в ACID и его иллюстрация на UML-диаграмме последовательности публикации сообщений в раздел топика. Транзакционная публикация сообщений в Apache Kafka Хотя Apache Kafka не является базой данных, эта платформа потоковой передачи событий все же хранит...
Почему планировщик Apache AirFlow чувствителен к всплескам рабочих нагрузок, из-за чего тормозит база данных метаданных, как исправить проблемы с файлом DAG, лог-файлами и внешними ресурсами: разбираемся с ошибками пакетного оркестратора и способами их решения. Проблемы с планировщиком Хотя Apache AirFlow позиционируется как довольно простой фреймворк для оркестрации пакетных процессов с...
Как ClickHouse реализует разреженные индексы, что такое гранула, чем отличается широкий формат хранения данных от компактного, и почему значения первичного ключа в диапазоне параметров запроса должны быть монотонной последовательностью. Тонкости индексации в ClickHouse Индексация считается одним из наиболее известных способов повышения производительности базы данных. Индекс определяет соответствие значения ключа записи...
Что такое модификатор FINAL в SELECT-запросе ClickHouse, с какими табличными движками он работает, почему снижает производительность и как этого избежать. Тонкости потокового выполнения SQL-запросов в колоночной СУБД. Зачем в SELECT-запросе ClickHouse нужен модификатор FINAL? Хотя SQL-запросы в ClickHouse имеют типовую структуру, их реализация зависит от используемого движка таблиц. Например, запрос...
Школа Больших Данных проводит бесплатный митап для дата-инженеров, разработчиков и администраторов «Apache Spark на Kubernetes своими руками». Митап состоится 30 мая 2024 года в 17:00 МСК. Мероприятие рассчитано на инженеров данных, разработчиков и просто интересующихся. Специальной подготовки не требуется: неплохо немного уметь программировать на Python, но это не обязательно. В...
3 апреля стартовал прием заявок на участие в самом масштабном международном хакатоне «Лидеры цифровой трансформации». КАК ПРИНЯТЬ УЧАСТИЕ «Лидеры цифровой трансформации» – главное ИТ-событие, объединяющее талантливых специалистов из разных уголков мира. В рамках конкурса участники разрабатывают новые цифровые продукты и сервисы по запросу города, бизнеса и регионов. В хакатоне могут...
Как равномерно распределить по шардам ClickHouse уже существующие данные, зачем профилировать запросы, какие профилировщики поддерживает эта колоночная СУБД и каким образом их использовать. Ребалансировка шардов в ClickHouse Какой бы быстрой не была база данных, ее работу всегда хочется ускорить еще больше. Одним из популярных способов ускорения распределенной СУБД является шардирование...
Как прочитать данные из ClickHouse в Apache NiFi или загрузить их в таблицу колоночной СУБД: настройки подключения, использование процессоров и тонкости потоковой интеграции. Подключение к ClickHouse из Apache NiFi Как и интеграция ClickHouse с Apache AirFlow, связь этой колоночной СУБД с приложением NiFi реализуется с помощью решения сообщества, средствами самого...
Как расширить возможности Apache Flink с помощью дополнительных плагинов: подключение внешних ресурсов и обогащение отказов пользовательскими метками. Разбираемся с продвинутыми настройками для эффективной эксплуатации фреймворка. Внешние ресурсы Apache Flink Помимо процессора и памяти, многим рабочим нагрузкам также требуются другие ресурсы, например, графические процессоры для глубокого обучения. Для поддержки внешних ресурсов...
Как эффективно распределять и использовать ресурсы ClickHouse, зачем ограничивать возможности пользователей с помощью квот и классифицировать рабочие нагрузки. Управление ресурсами в ClickHouse Благодаря своей децентрализованной архитектуре ClickHouse, когда один экземпляр включает несколько серверов, к которым напрямую приходят запросы пользователей, эта колоночная СУБД работает очень быстро. Для репликации данных и выполнения...
Проблемы управления данными в мультиарендной среде или как Databricks решил изолировать клиентские приложения Apache Spark на общей виртуальной машине Java друг от друга и от самого фреймворка (драйвера и исполнителей). Знакомство с Lakeguard на базе каталога Unity. Проблемы управления данными в мультитенантной среде Компания Databricks не просто развивает и продвигает...
Практическая демонстрация потокового SQL-конвейера, который преобразует данные, потребленные из Apache Kafka, и записывает результаты в Elasticsearch, используя Debezium-коннекторы и задания Apache Flink в облачной платформе Decodable. Потребление сообщений из Apache Kafka Я уже показывала пример интеграции Apache Kafka и Elasticsearch с помощью sink-коннектора, а также конвейер с ClickHouse Cloud. Сегодня...
Как Greenplum хранит и обрабатывает XML-документы, зачем для этого нужны утилиты gpfdist и gpload, каковы их конфигурации для выполнения XSLT-преобразований XML-файлов и их загрузки/выборки во внешние таблицы MPP-СУБД. Работа с XML-документами и XSLT-преобразования в Greenplum Greenplum, как и PostgreSQL, также поддерживает работу со сложными типами данных и может вести себя...
Чем полезна интеграция ClickHouse с Apache Airflow и как ее реализовать: операторы в пакете провайдера и плагине на основе Python-драйвера. Принципы работы и примеры использования. 2 способа интеграции ClickHouse с AirFlow Продолжая разговор про интеграцию ClickHouse с другими системами, сегодня рассмотрим, как связать эту колоночную СУБД с мощным ETL-движком Apache...
От чего зависит задержка передачи данных из Apache Kafka в ClickHouse, как ее определить и ускорить интеграцию брокера сообщений с колоночной СУБД: настройки и лучшие практики. Интеграция ClickHouse с Kafka Чтобы связать ClickHouse с внешними системами, в этой колоночной СУБД есть специальные механизмы – интеграционные движки таблиц. Например, для взаимодействия...