В рамках обучения дата-инженеров и ML-специалистов лучшим практикам MLOps, сегодня рассмотрим практический пример построения конвейера машинного обучения на Airflow, MLFlow, SageMaker и других сервисах Amazon. А также как Apache Spark версии 3 сократил расходы на облачный EMR-кластер почти в 2 раза. MLOps с AirFlow и MLFlow в облаке AWS Ранее...
В октябре прошлого года вышел крупный релиз Apache AirFlow 2.2.0. Разбираем его главные фичи, которые больше всего интересны с точки зрения инженерии данных: пользовательские расписания и декораторы, отложенные задачи, а также валидация параметров DAG по JSON-схеме. Краткий обзор обновлений AirFlow 2.2.0 Хотя последней версией популярного batch-планировщика задач Apache Airflow на...
Сегодня заглянем под капот особых операторов Apache AirFlow, разберемся с режимами работы датчиков, а также рассмотрим, как создать собственный сенсор. Краткий ликбез по разработке своего sensor’а с лучшими практиками настройки и использования в DAG’ах AirFlow. Что такое сенсор: краткий ликбез по AirFlow Сенсоры или датчики AirFlow — это особый тип...
Развивая наши курсы по Apache Spark и AirFlow для дата-инженеров и администраторов кластеров, сегодня рассмотрим кейс крупного маркетплейса Joom по переходу от 2-ой версии фреймворка на облачной платформе EMR к развертыванию сотен распределенных заданий на 3-ей версии в Amazon Elastic Kubernetes Service. Про сокращение расходов, повышение производительности и апдейт вычислительных движков. Постановка...
Практическая реализация MLOps-концепции на примере международной рекрутинговой компании Glassdoor. Как построить самоуправляемую автоматизированную систему разработки и сопровождения ML-моделей с MLFlow, Apache Spark и AirFlow, Kubernetes, GitLab, SageMaker Feature Store, Whylogs, Jenkins, Spinnaker и Prometheus с Grafana. Предыстория: зачем MLOps в Glassdoor Glassdoor с 2008 года помогает соискателям по всему миру...
Сегодня обсудим ключевые тренды развития дата-инженерии и инструментальные средства их реализации. Как это применяется на практике, рассмотрим на примере эволюции хранилища данных в индонезийской ИТ-компании Bukalapak, от локального кластера Apache HBase до Лямбда-архитектуры в облаке Google Cloud Platform с Kafka, Spark и AirFlow. 7 главных драйверов развития дата-инженерии В наши...
В этой статье для дата-инженеров и администраторов кластеров разберем, как автоматически масштабировать поды Kubernetes с Apache AirFlow в зависимости от метрик рабочей нагрузки из внешней платформы Datadog с помощью демона StatsD, а также ресурса и контроллера HorizontalPodAutoscaler. Автоматическое горизонтальное масштабирование в Kubernetes Одна из сильных сторон Kubernetes заключается в его...
В этой статье для разработчиков Data Flow, инженеров данных и администраторов Apache AirFlow рассмотрим, как организовать мониторинг этого batch-оркестратора через популярный корпоративный мессенджер Slack. Хотя по умолчанию Airflow имеет встроенную возможность отправлять оповещения по электронной почте, это не самый оперативный способ сообщить о критичной проблеме, к примеру, когда DAG с...
Сегодня рассмотрим, что такое Great Expectations, чем этот инструмент полезен для специалистов по Data Science и дата-инженеров, а также как связать его с Apache Airflow, какую пользу это принесет в задачах обеспечении качества данных. Также разберем кейс совместного использования Apache Airflow и Great Expectations в компании Vimeo и заглянем под...
В этой статье по обучению дата-инженеров разберем, что такое Apache Beam, чем этот фреймворк отличается от AirFlow и что между ними общего. На первый взгляд Apache Airflow и Beam являются конкурентами: они предназначены для организации процессов обработки данных в определенном порядке. Оба инструмента являются open-source проектами, широко используются и поддерживаются...
Дополняя наши курсы для дата-инженеров по Apache AirFlow полезными примерами, сегодня поговорим про сложности управления зависимыми конвейерами данных в этом batch-оркестраторе. Как решить проблемы связанных DAG’ов в AirFlow и в альтернативном фреймворке Prefect. Все сложно: управление зависимыми DAG в Apache Airflow Apache AirFlow считается одним из самых популярных инструментов современной...
В рамках наших курсов для дата-инженеров и специалистов в области Data Science, сегодня рассмотрим, как реализовать один из важнейших этапов машинного обучения – Feature Engineering. Читайте далее, как генерировать признаки для ML-модели с помощью SQL, напрямую обращаясь к источникам данных и хранилищам фич, а также что такое Apache Hivemall и...
Развивая наши курсы для дата-инженеров по Apache AirFlow, сегодня рассмотрим, как автоматизировать развертывание сложных DAG’ов с помощью Docker и Kubernetes на примере управления конвейерами обработки данных. Лучшие практики и советы от инженеров данных DataOps-компании Databand. 4 вопроса дата-инженера к production-развертыванию конвейеров Apache Airflow Apache AirFlow считается одним из самых популярных...
Добавляя в наши курсы для дата-инженеров еще больше полезных примеров, сегодня рассмотрим, как Airbnb развивает Apache AirFlow и на практике используют эту платформу для создания, планирования и мониторинга конвейеров данных. Что такое Smart Sensor и как умные датчики экономят ресурсы на выполнение долгосрочных легковесных задач. Легкие, долгие и ресурсоемкие: проблемы...
Чтобы сделать наши курсы для дата-инженеров еще более полезными, сегодня рассмотрим, как объединить Apache NiFi и Airflow в рамках одного ETL-конвейера обработки данных. Читайте далее, зачем совмещать эти технологии и как сделать это наиболее эффективно, обращаясь к конечным точкам REST API процессоров NiFi из задач DAG-графа AirFlow. Apache Airflow +...
MLOps и построение конвейеров машинного обучения – одни из самых актуальных задач современной Data Science. Сегодня рассмотрим, чем совместное использование Apache Airflow и Ray полезно для дата-инженера и ML-разработчика. Читайте далее про кластерное развертывание Python-кода ML-моделей и упрощение ETL-процессов с Apache Airflow и Ray. Apache AirFlow для ML: возможности и...
В прошлый раз мы говорили о способе взаимодействия задач между собой в Apache Airflow. Сегодня поговорим о таких сущностях, как соединение (connections) и хуки (hooks). Читайте в этой статье: что такое хук и соединение, как создать и скачать соединение, а также как подключить базу данных в Airflow. Что такое связи...
В одной из статей мы говорили о TaskFlow API, который позволяет задачам передавать и получить друг от друга информацию. За кулисами этого приема и передачи в Apache Airflow лежит XCom. Сегодня расскажем вам о том, как взаимодействуют задачи через XCom, а также, как задаются параметры конфигурации через особые переменные Apache...
Добавляя в наши курсы для дата-инженеров по Apache Airflow полезные примеры, сегодня рассмотрим тонкости контроля доступа к DAG в этой платформе. Читайте далее, какие роли есть в Apache Airflow, каковы разрешения для них и как Flask AppBuilder осуществляет управление доступом к пользовательскому интерфейсу веб-сервера. Безопасность DAG’ов в Apache AirFlow: роли...
Чтобы добавить в наши курсы для дата-инженеров по технологиям Apache Kafka, Spark, AirFlow, NiFi, Flink и Greenplum, еще больше практических примеров, сегодня разберем кейс ритейлера Леруа Мерлен. Читайте далее, как сотрудники российского отделения этой международной компании интегрировали в единую платформу более 350 реляционных СУБД и NoSQL-источников с помощью CDC-подхода на...