Как с помощью Flink SQL организовать потоковую агрегацию данных из таблицы PostgreSQL: знакомство с API таблиц в Ververica Cloud на практическом примере. API таблиц Ververica Cloud: создаем внешние источники и приемники данных Как я недавно рассказывала, немецкая фирма Ververica создала высокопроизводительный облачный сервис для обработки данных в реальном времени на...
Создаем визуализации Cypher-запросов к своему графу в графовой базе данных Neo4j с помощью дэшборда NeoDash на примере анализа финансовых транзакций в банке. Python-генерация графа в Neo4j с фейковыми данными Поскольку NoSQL-СУБД Neo4j отлично подходит для задач графовой аналитики больших данных благодаря своей нативно графовой модели хранения данных, ее можно использовать...
Сегодня я покажу, как проверить доступность веб-сайта с помощью http-хука в Apache AirFlow и отправить результаты проверки в Телеграм-бот. Еще раз про хуки и соединения Apache AirFlow Доступность системы является ключевым свойством информационной безопасности. Проверить, что веб-сервис доступен, можно по статусу HTTP-ответа на GET-запрос. Чтобы делать такую проверку периодически, т.е....
Что такое WSL, Docker и как запустить веб-сервер Apache AirFlow в контейнере на локальной машине в Ubuntu поверх Windows вместо любимого Google Colab. Пошаговое руководство для начинающих дата-инженеров. Краткий ликбез по WSL и Docker для любителей Windows Обычно я всегда запускала веб-сервер Apache AirFlow в интерактивной среде Google Colab, которая...
Недавно я писала, как с помощью source-коннектора Debezium организовать потоковый захват изменения данных из таблицы PostgreSQL путем публикации CDC-событий в Apache Kafka. Продолжая эту тему, сегодня покажу пример визуализации аналитики этих данных в Kibana, предварительно загрузив их в Elasticsearch с sink-коннектором Aiven. Постановка задачи и проектирование конвейера Как обычно, в...
Зачем менять базу данных метаданных в производственном развертывании Apache AirFlow и как это сделать: пошаговое руководство для дата-инженера с примерами и рекомендациями. 5 шагов перехода от SQLLite к PostgreSQL: миграция базы данных метаданных Apache AirFlow Чтобы планировать и запускать конвейеры обработки данных, Apache AirFlow хранит сведения о задачах, DAG, исполнителях,...
Сегодня я покажу пример использования реестра схем для Apache Kafka на платформе Upstash, API которого полностью совместим со Schema Registry от Confluent. Пишем продюсер на Python, используя библиотеку confluent_kafka. Еще раз о том, что такое реестр схем Kafka и чем он полезен Реестр схем (Schema Registry) – это модуль Confluent...
Когда журналирование событий может привести к OOM-ошибке, где отслеживать системные метрики приложения Apache Spark, зачем сжимать лог-файлы и как это сделать. Логирование системных метрик в приложении Apache Spark Поскольку фреймворк Apache Spark изначально предназначен для создания высоконагруженных распределенных приложений пакетной и потоковой обработки больших объемов данных, он позволяет отслеживать системные...
Зачем Databricks выпустил Arc, чем это отличается от Splink, и как эти инструменты позволяют решать проблему связывания данных с помощью алгоритмов машинного обучения. Как работает связывание данных Продолжая разговор про качество данных и разрешение сущностей (entity resolution) , сегодня подробно рассмотрим этап связывания записей с использованием логики на основе правил...
Как качество данных связано с разрешением сущностей, чем entity resolution отличается от identity resolution, зачем нужны графы идентичности, как их построить и где использовать. Борьба за качество данных с entity resolution Результаты аналитической обработки данных напрямую зависят от их качества, о ключевых показателях и задачах обеспечения которого мы писали здесь....