Риски и возможности отечественного рынка труда с точки зрения профессиональной сертификации по технологиям больших данных. Как и зачем Школа Больших Данных разрабатывает профессиональную вендор-независимую сертификацию по продуктам и технологиям Big Data для еще лучшей подготовки и оценки ИТ-специалистов на российском рынке, опустевшем после ухода западных вендоров. Как изменился рынок профессиональных...
Зачем корпорации Confluent, которая продвигает Apache Kafka, понадобился Flink-стартап, чего ожидать от очередного слияния поглощения крупным игроком более мелкого предприятия, и какую пользу это принесет экосистеме потоковой передачи событий. Что Immerok и зачем это Confluent Год только начался, а в мире Big Data уже появились интересные новости. 6 января в...
Хотя Apache Kafka часто используется в качестве шины обмена данными в микросервисной архитектуре, о чем мы писали здесь, не стоит воспринимать эту платформу как хранилище событий. В чем разница между событием и сообщением, а также другие тонкости построения микросервисной архитектуры, управляемой событиями. События vs сообщения Событие — это сообщение программной...
Использование СУБД вместо очереди сообщений считается антипаттерном, однако, команда разработки облачной системы организации конвейеров обработки данных Dagster Cloud выбрала PostgreSQL вместо Apache Kafka для регистрации событий. Разбираемся, почему плохой шаблон принес хорошие результаты и что нужно учитывать при выборе технологии. Почему не стоит использовать СУБД вместо очереди сообщений Dagster Cloud...
Специально для обучения дата-инженеров и разработчиков распределенных программ, сегодня рассмотрим подходы к организации модульного тестирования Spark-приложений через классы тестовых данных. Зачем и как генерировать эти классы, где их хранить и при чем здесь система автоматической сборки приложений Gradle. Сборка и тестирование Spark-приложений Модульное тестирование лежит в основе проверки работоспособности программного...
Мы уже рассказывали, что Apache Flink использует Calcite для оптимизации SQL-запросов. Продолжая разбирать эту тему, важную для обучения разработчиков Flink-приложений и дата-инженеров, сегодня рассмотрим, как отследить происхождение отношения на уровне поля, используя методы класса RelMetadataQuery в Calcite. Что такое Apache Calcite и при чем здесь Flink SQL Напомним, Apache Flink...
Недавно мы писали про сравнения технологий потоковой аналитики больших данных и аналитических баз данных реального времени на примере сравнения ksqlDB и Rockset. Продолжая этот разговор про архитектуру данных и приложений, сегодня рассмотрим сходства и отличия потоковых баз данных со stateful-приложениями обработки событий в реальном времени. 2 технологии потоковой обработки: stateful-приложения...
Как реализовать CDC-сценарий, используя платформу оркестрации Kestra вместо Debezium с Kafka Connect для планирования и управления конвейером обработки данных. За счет чего Kestra работает эффективнее Debezium с коннекторами Kafka Connect и при чем здесь Apache AirFlow с NiFi. Что не так с реализацией CDC на Debezium с Kafka Connect Мы...
Зачем нужны средства записи и чтения в процессорах Apache NiFi и как они работают: разбираемся на примере QueryRecord, PartitionRecord и RouteText. Сходства и отличия этих процессоров, а также тонкости их использования в задачах дата-инженерии. Процессор QueryRecord в Apache NiFi Напомним, в потоковом ETL-маршрутизаторе Apache NiFi процессоры используются для прослушивания входящих...
Что такое LSM-дерево и как эта структура данных, лежащая в основе многих NoSQL-баз с распределенным типом ключ-значение, позволяет им обеспечивать высокую скорость записи и чтения. Смотрим на примере Apache HBase. Зачем нужны LSM-деревья Типичная СУБД состоит из нескольких компонентов, каждый из которых отвечает за обработку различных аспектов хранения, поиска и...
Как Apache Spark организует параллельные вычисления, зачем нужны аккумуляторы и каким образом они помогают организовать мониторинг качества данных в аналитических конвейерах их обработки. Смотрим с точки зрения дата-инженера и разработчика распределенных приложений. Как Apache Spark распараллеливает обработку данных Параллельная обработка — это метод вычислений, при котором работает более одного ЦП...
Продолжая разбираться с новинками Greenplum версии 7, выпущенной в середине декабря 2022 года, сегодня рассмотрим, как теперь работает SQL-команда с DML-запросов изменения таблиц ALTER TABLE. Как динамически менять структуру и характеристики таблицы даже тех, что предназначены только для добавления с новыми методами доступа. Модели таблиц в Greenplum: Append Only и...
Хотя Apache Pig сегодня не самый актуальный инструмент для аналитики больших данных в экосистеме Hadoop, дата-инженеру полезно знать его основные принципы работы и ключевые отличия от Hive. Также рассмотрим, чем Hive отличается от Pig в качестве средства SQL-on-Hadoop. Что такое Apache Pig Apache Pig – это высокоуровневый процедурный язык для...
Как количество разделов топика Apache Kafka влияет на потребителей и продюсеров, зачем нужны группы потребителей и как этот механизм реализует идею микросервисной архитектуры Big Data систем. Как работают группы потребителей в Apache Kafka Будучи распределенной платформой потоковой передачи событий, Apache Kafka выполняет роль средства обмена сообщениями между приложениями-продюсерами и приложениями-потребителями...
Как оптимизатор Calcite в Apache Flink переводит SQL-команды в задания потоковой и пакетной обработки и какие приемы могут ускорить их выполнение. Разбираемся, чем полезны интерфейсы пользовательских коннекторов источника и подсказки запросов. Flink SQL в пакетной и потоковой обработке данных Apache Flink позволяет разрабатывать распределенные приложения потоковой обработки больших данных, предоставляя...
В рамках продвижения нашего нового курса по графовой аналитики больших данных, сегодня рассмотрим, как создать граф социальных связей в веб-консоли Neo4j и сделать запросы к нему на Cypher - внутреннем SQL-подобном языке этой NoSQL-СУБД. Как построить граф социальных связей в Neo4j Возьмем в качестве примера набор деловых и личных взаимоотношений...
Хотя современная аналитика больших данных чаще базируется на Data Lake, Data Mesh, Delta Lake и DeltaLakeHouse, многие компании до сих пор активно используют классические витрины и хранилища. Разбираем особенности этих архитектур, а также оцениваем их применимость к текущим потребностям бизнеса. Витрины и хранилища данных Витрина данных (Data Mart) предоставляет информацию...
В этой статье для обучения дата-инженеров и разработчиков распределенных приложений, сегодня разберем опыт ИТ-компании Similarweb, где Apache Spark на платформе Databricks вместо AWS Athena ускорил пакетную обработку данных в 50 раз. Также рассмотрим приемы повышения производительности ODBC-драйвера Databricks для улучшенного взаимодействия с озерами данных. Постановка задачи и ограничения POC для...
Сегодня рассмотрим, что такое воронки, шаблоны, порты и группы процессоров в Apache NiFi и как эти элементы помогают дата-инженеру эффективно проектировать потоковые конвейеры обработки данных. Из чего состоит конвейер обработки данных в Apache NiFi: обзор элементов Благодаря веб-GUI Apache NiFi позволяет дата-инженеру быстро создавать конвейеры потоковой обработки данных, просто располагая...
Чтобы сделать наши курсы по Greenplum еще более полезными, сегодня разберем особенности индексов и накладываемых ими ограничений на SQL-запросы к таблицам этой MPP-СУБД. Что такое уникальные индексы и как они поддерживаются в таблицах, оптимизированных для добавления, в Greenplum версии 7, выпущенной в середине декабря 2022 года. Еще раз о пользе...