Недавно мы писали про лучшие практики работы с очередями недоставленных сообщений в Apache Kafka. Сегодня рассмотрим, как реализовать DLQ для AVRO-сообщений в приложении Spark Streaming c библиотекой ABRiS. DLQ для Apache Kafka в Spark-приложении Ситуация, когда приложение-продюсер вдруг изменяет формат или схему данных, публикуемых в Apache Kafka, на практике случается....
Что представляет собой паттерн проектирования микросервисов под названием источник событий (Event Sourcing) и как его реализовать в реляционных базах данных и NoSQL-системах. Разбираемся с архитектурой данных и архитектурой ПО на практических примерах. Архитектурный шаблон Event Sourcing Многие архитектурные шаблоны рассматривают сущности (entity) как основную концепцию, описывая способы их сохранения и...
Недавно мы писали про группы общего доступа в Apache Kafka, которые планируется реализовать в KIP-932. Сегодня рассмотрим, как именно это предполагается сделать. Принципы работы группы общего доступа Предложение по улучшению Kafka (KIP, Kafka Improvement Proposal) предполагает внесение значительных изменений. Все начинается с публикации предложения, которое рассматривается сообществом, комментируется и пересматривается до...
Что такое аккумуляторы в Apache Spark, чем они отличаются от широковещательных переменных и какова польза от этих концепций при разработке распределенных приложений и их использовании в кластере. Широковещательные переменные vs аккумуляторы В любой распределенной среде возникает задача сведения локальных результатов вместе. На практике, ее решение не всегда является простым. Например,...
Сегодня поговорим о том, как обработка исключений позволяет спроектировать и реализовать надежную архитектуру конвейера обработки данных, включая ETL/ELT-процессы и их компоненты. Архитектура конвейеров обработки данных: ETL/ELT-процессы Наличие хорошо спроектированной инфраструктуры данных необходимо для получения максимальной отдачи от данных для data-driven управления. Поскольку данные постоянно увеличиваются в объеме, следует организовать управление...
Что такое группы общего доступа для потребителей, чем это отличается от существующей концепции группы потребителей, почему в Apache Kafka появляются очереди и чем это улучшит потоковую обработку событий. Что такое KIP-932: группы общего доступа потребления данных из Apache Kafka Напомним, группы потребителей в Kafka предназначены для повышения надежности упорядоченной доставки...
Чтобы SQL-запросы выполнялись быстрее, в Greenplum, как и в PostgreSQL, поддерживается JIT-компиляция. Читайте далее, что это такое и всегда ли эта динамическая генерация машинного кода на лету дает выигрыш в скорости для аналитики больших данных. Что такое JIT-компиляция Технология JIT-компиляции (Just-In-Time) позволяет генерировать машинный код во время выполнения программы. В...
Как Spark-приложение может прочитать данные из топиков Kafka: обзор вариантов и способов их использования. А также рассмотрим, почему Spark Structured Streaming заменила прямой поток и подход на основе приемника. Прямой поток и подход на основе приемника Будучи мощным фреймворком разработки распределенных приложений, Apache Spark позволяет считывать данные в потоковом режиме...
Недавно мы писали про источники данных Apache Flink. Сегодня рассмотрим, как создать и протестировать собственный источник данных для их обработки в распределенном приложении. Создание своего источника данных в Apache Flink Напомним, источник данных в Apache Flink состоит из трех основных компонентов: Split, SplitEnumerator и SourceReader. Splits — это часть данных,...
Иногда возникает потребность в повторном чтении данных из Apache Kafka с определенного момента времени. Сегодня рассмотрим, как это сделать, написав простенький Python-скрипт потребления из раздела топика. Публикация данных в Kafka В качестве примера возьмем ранее рассмотренный в этой статье кейс приема потока обращений в интернет-магазин. Обращения могут представлять собой заявки...