Apache Spark 3.3.0: ТОП-10 новинок июльского релиза 2022

16 июня 2022 года вышла новая версия Apache Spark – 3.3.0. Разбираем главные фичи этого минорного релиза, особенно важные для дата-инженера и разработчика распределенных приложений: от расширения поддержки ANSI SQL до профилирования UDF на Python. Главные изменения Apache Spark 3.3.0 Apache Spark 3.3.0 — это четвертый релиз линейки 3.x, в...

Мониторинг задержки в приложениях Apache Flink

Недавно мы говорили про непрерывный мониторинг Flink-приложений и подробно рассмотрели метрики состояния и пропускной способности. В продолжение этой важной для разработчиков и дата-инженеров темы, сегодня рассмотрим, как идентифицировать временную задержку обработки данных. Пользовательские метрики задержки в потоковых приложениях Для потоковых приложений, которые обрабатывают события в режиме, близком к реальному времени,...

SIGTERM в Apache Airflow: 4 причины сбоя задач и способы их исправления

Каждый дата-инженер, который работает с Apache Airflow, сталкивался с сигналом SIGTERM, который отправляется задачам и приводит к сбою DAG. Сегодня рассмотрим, почему случается исключение airflow.exceptions.AirflowException, которое генерирует этот сигнал, и как его избежать. Тайм-аут выполнения DAG Одна из причин, по которой задача получает сигнал SIGTERM, связана с небольшим значением параметра...

Происхождение данных в Apache Spark со Spline и не только

Вчера мы рассказывали, почему важна наблюдаемость данных какие платформы помогают комплексно обеспечить все ее аспекты. В продолжение этой темы сегодня заглянем под капот происхождения данных в Apache Spark с помощью агента Spline и других способов. Трудности data lineage в Apache Spark Когда конвейер данных выходит из строя, дата-инженеру нужно скорее...

Что такое наблюдаемость данных и как ее обеспечить

Сегодня рассмотрим, почему наблюдаемость данных так важная для проектов Big Data, какие компоненты обеспечивают ценную информацию о качестве и надежности данных, чем это похоже на DataOps, а также как эти идеи реализовать на практике с использованием популярных инструментов современной дата-инженерии. Почему важна наблюдаемость данных Цифровизация предполагает управление на основе качественных...

Мониторинг приложений Apache Flink: метрики и инструменты

Специально для обучения разработчиков распределенных приложений и дата-инженеров масштабных платформ аналитики больших данных на Apache Flink, рассмотрим наиболее важные системные показатели, а также инструменты мониторинга этих метрик. Мониторинг Flink-приложений: особенности и метрики В общем случае мониторинг приложений гарантирует, что ПО обрабатывает данные и выполняет запрошенные действия ожидаемым образом. Непрерывное отслеживание...

7 приемов оптимизации SQL-запросов в Apache Hive с движком Tez

Для обучения дата-инженеров и аналитиков данных, сегодня рассмотрим приемы оптимизации SQL-запросов в Apache Hive, выполняемых движком Tez. Каким образом Tez рассчитывает оптимальное количество редукторов, зачем включать индексацию фильтров, как статистика таблицы помогает улучшить план выполнения запросов и что за конфигурации нужно менять. 3 движка выполнения запросов в Apache Hive Напомним,...

Greenplum 6.21.0: новые фичи и исправления ошибок

10 июня 2022 года вышел свежий релиз популярной MPP-СУБД. Разбираемся с улучшениями функциональных возможностей и решенными проблемами в Greenplum версии 6.21.0. Самое важное для администратора кластера и дата-инженера. 4 новых модуля свежего релиза В Greenplum 6.21.0 теперь поддерживается команда SET TRANSACTION SNAPSHOT, которая устанавливает характеристики текущей транзакции, не влияя на...

Управляемые повторы отправки сообщений из Apache Kafka c фреймворком Sping

Специально для обучения разработчиков распределенных приложений и дата-инженеров, рассмотрим практический пример использования возможностей фреймворка Spring для управления повторными попытками отправки сообщений потребителям из топика Apache Kafka. Повторные попытки отправки сообщений и Spring для Apache Kafka Довольно часто Kafka-приложения требуют высокой надежности обработки сообщений. Например, в финтех- или медтех-проектах, а также...

Потоки и пакеты: сходства, отличия и примеры применения

Сегодня рассмотрим 2 основные категории технологий обработки данных: пакетную и потоковую. Что общего между batch и stream processing, где они применяются, какими технологиями поддерживаются, можно ли их использовать вместе и как это сделать: ликбез по архитектуре больших данных. Потоковая и пакетная обработка: краткий обзор с примерами Обработки данных в режиме...

Поиск по сайту