От Apache Hive к Iceberg и Spark: модернизация озера данных в Airbnb

Рассмотрим, как дата-инженеры Airbnb делятся своим опытом перевода корпоративного Data Lake на Apache HDFS в облачное объектное хранилище AWS S3. Почему пришлось переводить аналитические нагрузки с Apache Hive на Iceberg и Spark, и какие результаты это принесло. Предыстория: Data Lake на HDFS и Apache Hive Будучи крупнейшей онлайн-площадкой для размещения...

Apache Hadoop 3.3.4: краткий обзор главных обновлений

8 августа 2022 года вышел очередной релиз главной технологии стека Big Data – Apache Hadoop 3.3.4. Разбираемся с ключевыми фичами этого выпуска и исправлениями ошибок, которые особенно важны для администратора кластера и дата-инженера. ТОП-10 обновлений Apache Hadoop 3.3.4 Apache Hadoop 3.3.4 включает в себя ряд значительных улучшений по сравнению с...

Оптимизация аналитических рабочих нагрузок в транзакционных системах с Data Mesh

Чтобы добавить в наши курсы для ИТ-архитекторов и дата-инженеров еще больше полезных материалов, сегодня рассмотрим, как модернизировать аналитические рабочие нагрузки в транзакционных системах с помощью гибридной архитектуры Data Mesh. А также поговорим о том, как реализовать этот подход с организационной и технической точек зрения. Аналитика и транзакции: versus или вместе?...

Как ускорить чтение из JDBC-источников для Apache Spark: 3 метода

Сегодня разберем тему, важную для обучения дата-инженеров и разработчиков распределенных Spark-приложений. Почему чтение данных из реляционных баз в Apache Spark может быть медленным и как его ускорить, изменив SQL-запрос или структуру таблицы. JDBC-источники данных для Apache Spark Apache Spark является средством обработки, а не хранения больших данных. Поэтому, чтобы использовать...

Потоковый CEP и CDC с Apache Flink SQL: JDBC-коннектор от GetIndata

Мы уже писали про поиск сложных событий при их потоковой обработке средствами Apache Flink. Продолжая эту важную для обучения дата-инженеров тему, сегодня рассмотрим, как CDC-коннектор от GetIndata упрощает запуск распознавание шаблонов на потоках данных из многих источников. Проблемы захвата измененных данных из реляционной базы с помощью JDBC-драйвера и способы их...

Знакомство с aiokafka: асинхронный Python-клиент для Apache Kafka

Мы уже писали о Python-клиентах Apache Kafka, которые позволяют разрабатывать приложения потоковой передачи события, используя популярный Python вместо сложных языков Java и Scala. Сегодня познакомимся с еще одной Python-библиотекой, которая представляет асинхронный клиент для Kafka. Что такое aiokafka и чем это отличается от kafka-python: краткий обзор для обучения инженеров данных...

Тонкости потоковой обработки данных в Apache Spark: проблемы Structured Streaming

Сегодня рассмотрим важную тему для обучения дата-инженеров и разработчиков распределенных Spark-приложений. Как устроена потоковая обработка данных в Apache Spark Structured Streaming, зачем нужны водяные знаки и с какими сложностями при этом можно столкнуться. Как работают водяные знаки в потоковой передача событий Apache Spark Библиотека потоковой обработки событий Structured Streaming основана...

Безопасность архитектуры данных: проблемы Data Mesh и их решения

Data Mesh воплощает децентрализованный подход к построению распределенной архитектуры данных. При всех достоинствах этой модели, которая совмещает потоковую и пакетную парадигмы обработки данных, она еще довольно незрелая и имеет ряд недостатков. Одним из них является проблема с информационной безопасностью, что мы и рассмотрим далее для обучения ИТ-архитекторов и дата-инженеров. Безопасность...

4 серьезных уязвимости Greenplum и PostgreSQL за 2 последние года

Недавно мы писали про устранение серьезной уязвимости PostgreSQL в свежем выпуске Greenplum 6.21.1. Продолжая тему cybersecurity, сегодня разберем другие значимые угрозы, которые были устранены в этой MPP-СУБД в 2022 и 2021 годах. Угрозы безопасности Greenplum и PostgreSQL Будучи основанной на объектно-реляционной СУБД PostgreSQL, что мы разбирали здесь, Greenplum подвержен многим...

Сбалансированная изоляция данных в мультиарендном кластере Apache HBase: опыт Flipkart

Для практического обучения дата-инженеров и архитекторов Big Data систем сегодня рассмотрим трудности изоляции и распределения в кластере Apache HBase и способы их обхода. С какими проблемами изоляции и сбалансированного распространения данных столкнулись инженеры индийской e-commerce компании Flipkart при организации мультиарендного кластера Apache HBase и как их решили. Изоляция данных и...

Поиск по сайту