3 режима восстановления и форматы точек сохранения в Apache Flink 1.15

Недавно мы писали про главные новинки свежего релиза Apache Flink 1.15, особенно важные с точки зрения обучения разработчиков распределенных приложений и дата-инженеров. Сегодня рассмотрим подробнее, зачем в этом выпуске введены дополнительные режимы восстановления потоковых stateful-заданий из моментальных снимков, когда и какой режим использовать, а также как выбрать формат точки сохранения...

Data Fabric и Data Mesh: versus или вместе?

В недавней статье про современные архитектуры данных мы упоминали Data Fabric и Data Mesh. Сегодня поговорим про эти стратегии Data Governance более подробно: разберем их главные достоинства и недостатки, основные сходства и принципиальные отличия, ключевые вызовы и технологии реализации, а также возможности совместного применения на практике. Что такое Data Fabric...

Как определить оптимальную конфигурацию Spark-приложения

Сколько ядер ЦП выделить на каждый исполнитель и каково оптимальное количество памяти для Spark-приложения при статическом и динамическом выделении ресурсов. Важные вопросы эффективной утилизации кластера, с которыми сталкивается каждый дата-инженер и разработчик распределенных программ. Запуск распределенного приложения через spark-submit Повысить эффективность работы приложения Apache Spark можно не только через оптимизацию...

Реестр Apache NiFi в Kubernetes: как легко развернуть и безопасно использовать

Мы уже писали о преимуществах развертывания Apache NiFi на Kubernetes, а также сложностях практической реализации этого процесса. Сегодня поговорим о контейнеризации реестра NiFi с использованием Helm-диаграмм, а также совмещения с Apache Ranger и Kerberos. 7 главных трудностей развертывания Apache NiFi на Kubernetes Apache NiFi активно используется дата-инженерами для организации потоковых...

10 лучших практик для повышения эффективности Apache HBase

Сегодня рассмотрим, как выполняются операции чтения и записи в Apache HBase, а также с помощью каких приемов можно их ускорить. Как рассчитать оптимальное количество регионов в таблице, зачем отключать версионирование, почему размер ключа строки должен быть небольшим и еще 7 полезных лайфхаков для администратора HBase-кластера. Оптимизация записи данных в Apache...

Пакетные транзакции в Neo4j: APOC vs native Cypher

Продвигая наш новый курс по графовой аналитике больших данных в бизнес-приложениях, сегодня рассмотрим особенности обработки пакетных транзакций в популярной графовой СУБД Neo4j . Когда вместо простых запросов встроенного SQL-подобного языка Cypher лучше использовать процедуры библиотеки APOC, чтобы избежать проблем с памятью или остановки обновлений. OOM, большие графы и пакетные транзакции в Neo4j...

Динамическое сопоставление задач в Apache AirFlow 2.3

Недавно мы писали про Apache AirFlow 2.3.0 от 30 апреля 2022 года. Сегодня более подробно разберем одну из главных новинок этого релиза – динамическое сопоставление задач. Что это такое, как работает и зачем нужно дата-инженеру. Что такое динамическое сопоставление задач в ETL-конвейере Напомним, динамическое сопоставление задач (Dynamic Task Mapping) считается...

Бесплатный митап «Работа с источниками данных в Apache Spark»

Бесплатный митап «Работа с источниками данных в Apache Spark» Школа Больших Данных продолжает серию митапов по Apache Spark. Митап состоится 14 июня в 17:00 МСК по теме «Установка Apache Spark - это просто». Митап рассчитан на инженеров данных, разработчиков и просто интересующихся: научимся загружать данные в Spark из файлов и...

Apache Kafka 3.2: что нового?

17 мая 2022 года вышел очередной релиз главной платформы потоковой передачи событий. Смотрим самые важные обновления свежей Apache Kafka 3.2.0 с точки зрения разработчика распределенных приложений, дата-инженера и администратора кластера. ТОП-5 новинок свежей версии Apache Kafka для администратора кластера Apache Kafka 3.2.0 включает 2 новые фичи, 36 улучшений и 65...

Greenplum + Python: обзор расширения

Как писать UDF-функции Greenplum на Python: краткий обзор расширения PL/Python для дата-инженера и разработчика распределенных приложений. Как его установить, настроить и использовать: сопоставления типов данных, SQL-запросы, модули и функции. Поддержка Python в MPP-СУБД Поскольку освоить Python намного проще других языков программирования, например, Java или C#, неудивительно, что он сегодня очень...

Поиск по сайту