Хранение, чтение и очистка сообщение в топиках Apache Kafka: 3 важных конфигурации

В этой статье разберем одну из тем практического обучения администраторов Apache Kafka и рассмотрим разницу между сохранением сообщений и фиксированных смещений в этой Big Data платформе потоковой обработке событий. Читайте далее про конфигурации потребителя и брокера, отвечающие за время хранения сообщений и политику очистки журналов. Еще раз про offset или...

Не только KIP-500: 15 важных улучшений Apache Kafka 2.8.0

KIP-500, который позволяет наконец-то избавиться от Zookeeper в кластере Apache Kafka, заменив его Quorum Controller – далеко не единственное важное обновление в релизе 2.8.0. Сегодня рассмотрим, какие еще улучшения реализованы в новой версии главной Big Data платформы потоковой обработки событий, выпущенной в апреле 2021 года. Apache Kafka 2.8.0: новинки главных...

Проблема межкластерных транзакций в Apache Kafka и способы ее решения

Продолжая говорить про обучение разработчиков и администраторов Apache Kafka, сегодня разберем сложности семантики строго однократной доставки сообщений (exactly once) в случае нескольких экземплярах, находящихся в разных кластерах. Читайте далее, что не так с межкластерными транзакциями, какие KIP’ы связаны с этой проблемой и при чем здесь MirrorMaker. Что не так с...

Оптимизация хранения сообщений в топиках Apache Kafka: зачем и как упаковывать, сжимать и менять форматы

Сегодня рассмотрим важную тему из курсов для разработчиков и администраторов Apache Kafka: как сэкономить место на диске и увеличить пропускную способность всей Big Data системы на базе этой платформы потоковой обработки событий. Читайте далее, зачем добавлять задержку перед отправкой сообщений брокеру, как кодеки сжатия помогут снизить затраты на облачный Kafka-кластер...

Как повысить отказоустойчивость продюсера Kafka: 5 практик по настройке ТОП-10 конфигураций

В этой статье поговорим про практическое обучение Apache Kafka и рассмотрим, как сделать продюсеров еще более отказоустойчивыми, чтобы улучшить общую надежность всей Big Data системы. Читайте далее про наиболее важные конфигурации продюсеров Kafka и эффективные рекомендации по их настройке. 10 самых важных параметров продюсера Apache Kafka Из множества конфигурационных параметров...

ОЗУ, Kafka и Logstash для решения IOPS-проблемы в кластере Apache NiFi

В рамках обучения дата-инженеров, сегодня рассмотрим проблему роста числа операций ввода-вывода в секунду (IOPS) при обработке большого количества данных в потоках Apache NiFi и способы ее решения. Читайте далее, как перемещение репозиториев NiFi с жесткого диска в оперативную память снижает IOPS, а также зачем при этом в Big Data систему...

Cloudera Manager и еще 7 инструментов администратора для мониторинга Kafka-кластера

Обновляя наши курсы для администраторов Apache Kafka, в этой статье разберем полезные средства, которые помогут вам следить за состоянием кластера, чтобы вовремя заметить существующие и предупредить возможные проблемы. Читайте далее, как отследить снижение производительности всей Big Data системы и сбои на отдельных брокерах с помощью дэшбордов в различных инструментах администрирования....

7 важных функций, которых еще нет в новой Apache Kafka без Zookeeper

Вчера мы упоминали, как долгожданный KIP-500, реализованный в марте 2021 года, позволяет не только отказаться от Zookeeper в кластере Apache Kafka, но и снимает ограничение числа разделов, чтобы масштабировать брокеры практически до бесконечности. Однако, не все так просто: читайте далее, какие важные функции еще не поддерживаются в этом экспериментальном режиме...

Сколько разделов вам нужно и при чем здесь KIP-500: разбираемся с партиционированием в Apache Kafka

Сегодня рассмотрим важную практическую задачу из курсов Kafka для разработчиков и администраторов кластера – разделение топиков по брокерам. Читайте далее, как пропускная способность всей Big Data системы зависит от числа разделов, коэффициента репликации и ответного ack-параметра, а также при чем здесь KIP-500, позволяющий отказаться от Zookeeper. Что такое партиционирование в...

Возвращение к истокам: когда версия сообщества предпочтительнее коммерческого продукта – кейс миграции Apache Hadoop

Сегодня рассмотрим особенности ухода с коммерческого дистрибутива Hadoop к версии сообщества на примере американской рекламной платформы Outbrain. Читайте далее, зачем дата-инженеры компании приняли такое решение, почему им не подошли альтернативы от MapR, Cloudera и Google Cloud Platform (DataProc), как проходила миграция на Apache Hadoop и что получилось в итоге. Предыстория:...

Зачем вам Arenadata Platform Security: ТОП-5 преимуществ корпоративного Apache Ranger для безопасности Hadoop-кластера от отечественного разработчика Big Data решений

В январе 2021 года российский разработчик решений для хранения и аналитики больших данных, компания Arenadata, представила новый продукт в линейке сервисов отечественного дистрибутива Apache Hadoop. Модуль Arenadata Platform Security обеспечивает централизованное управление групповыми политиками безопасности кластера. Разбираемся, что представляет собой эта система, как она связана с Apache Ranger и чем...

3 проблемы с топиками Kafka для администратора кластера и способы их решения

В этой статье рассмотрим типичные проблемы топиков Apache Kafka, с которыми сталкивается каждый администратор Big Data кластера. Читайте далее, почему топики чрезмерно разрастаются, как работает очистка логов, когда старые сообщения могут остаться в почищенных сегментах и какие параметры конфигураций помогут справиться со всем этим. Брокеры и разделы: как устроены топики...

Конфигурирование исполнителей Spark-заданий в AWS: ядра ЦП и проблемы с памятью

Продолжая вчерашний разговор про оптимизацию Spark-приложений в облачном кластере Amazon Web Services, сегодня рассмотрим типовую последовательность действий по конфигурированию заданий и настройке узлов для снижения затрат на аналитику больших данных. А также разберем, какие проблемы с памятью исполнителей могут при этом возникнуть, и как инженеру Big Data их решить. Еще...

Как сэкономить на AWS-кластере: экономика Big Data и конфигурирование облачных Spark-приложений

В рамках обучения администраторов Apache Hadoop и инженеров Big Data, сегодня поговорим про стоимость аналитики больших данных с помощью Spark-приложений в облачном кластере Amazon Web Services и способы снижения этих затрат за счет конфигурирования заданий и настройки узлов. Читайте в этой статье, как число процессорных ядер в исполнителях Spark-заданий формирует...

Как перейти на Apache Kafka без Zookeeper: готовимся к KIP-500 в релизе 2.8.0

Спустя пару месяцев с выпуска Apache Kafka 2.7.0, Confluent анонсировал новый релиз этой платформы потоковой передачи событий, в котором, наконец, случится долгожданный отказ от Zookeeper. Читайте далее, как это облегчит жизнь администратору Kafka-кластера и разработчику распределенных приложений потоковой аналитики больших данных, а также как подготовить свою Big Data инфраструктуру к...

3 задания по Apache Hadoop для чайников: развлекательная проверка знаний

Сегодня в качестве пятничного развлечения для дата-инженеров, разработчиков распределенных приложений, администраторов, аналитиков и других специалистов по большим данным мы приготовили небольшой квиз по Apache Hadoop. Проверьте свое знание главной технологии Big Data, решив кроссворд, филворд и небольшой тест по основным компонентам и главным принципам работы этой платформы хранения и аналитики...

5 этапов продуктивной миграции в облачный Hadoop на базе Google Dataproc

Сегодня поговорим про особенности перехода с локального Hadoop-кластера в облачное SaaS-решение от Google – платформу Dataproc. Читайте далее, какие 5 шагов нужно сделать, чтобы быстро развернуть и эффективно использовать облачную инфраструктуру для запуска заданий Apache Hadoop и Spark в системах хранения и обработки больших данных (Big Data). Шаги переноса Data...

Как работает облачная аналитика больших данных на Apache Hadoop и Spark в Dataproc

В этой статье рассмотрим архитектуру и принципы работы системы хранения, аналитической обработки и визуализации больших данных на базе компонентов Hadoop, таких как Apache Spark, Hive, Tez, Ranger и Knox, развернутых в облачном Google-сервисе Dataproc. Читайте далее, как подключить к этим Big Data фреймворкам BI-инструменты Tableau и Looker, а также что обеспечивает...

Как Apache AirFlow помог Airbnb масштабировать Big Data Pipeline и управлять накладными расходами

Вчера мы рассматривали проблему управления накладными расходами в сложных конвейерах обработки больших данных на примере использования Apache AirFlow в агрегаторе аренды частного жилья Airbnb. Сегодня разберем, как именно инженеры компании решили проблему роста накладных расходов, отделив бизнес-логику от логики оркестрации в конвейерах Spark-заданий. Читайте далее про принципы проектирования Big Data...

Apache Kafka, микросервисы и проблема удаления данных: 5 практических примеров

Чтобы сделать наши курсы по Apache Kafka для разработчиков Big Data систем еще более интересными, а обучение – запоминающимся, сегодня мы рассмотрим еще несколько примеров реализации микросервисной архитектуры на этой стриминговой платформе. А также поговорим про проблемы удаления данных в этой архитектурной модели, разобрав кейс компании Twitter по построению корпоративного...