Интеграция ClickHouse с Apache AirFlow

Чем полезна интеграция ClickHouse с Apache Airflow и как ее реализовать: операторы в пакете провайдера и плагине на основе Python-драйвера. Принципы работы и примеры использования. 2 способа интеграции ClickHouse с AirFlow Продолжая разговор про интеграцию ClickHouse с другими системами, сегодня рассмотрим, как связать эту колоночную СУБД с мощным ETL-движком Apache...

Задержка интеграции ClickHouse с Apache Kafka и как ее снизить

От чего зависит задержка передачи данных из Apache Kafka в ClickHouse, как ее определить и ускорить интеграцию брокера сообщений с колоночной СУБД: настройки и лучшие практики. Интеграция ClickHouse с Kafka Чтобы связать ClickHouse с внешними системами, в этой колоночной СУБД есть специальные механизмы –  интеграционные движки таблиц. Например, для взаимодействия...

Чек-лист перед запуском приложения Apache Flink в производство

Зачем устанавливать максимальный для каждого задания Apache Flink, для чего stateful-оператору пользовательский UUID, как выбрать подходящий бэкенд хранения состояний, от чего зависит оптимальный интервал создания контрольных точек и где настраивается высокая доступность менеджера заданий. 5 главных настроек перед запуском Flink-приложения в производственное развертывание Перед запуском приложения Apache Flink в производственное...

Источники данных Apache Spark

Какие источники исходных данных поддерживает Apache Spark для пакетной и потоковой обработки, обеспечивая отказоустойчивые вычисления в большом масштабе средствами SQL и Structured Streaming. Источники данных Apache Spark SQL и структурированной потоковой передачи Будучи фреймворком для создания распределенных приложений обработки больших объемов данных, Apache Spark может подключаться к разным источникам этих...

Параллельная обработка SQL-запросов в Greenplum

Как координатор Greenplum на мастер-хосте рассылает сегментам планы выполнения запросов, что такое курсор параллельного получения результатов оператора SELECT и каким образом его использовать для аналитики больших данных в этой MPP-СУБД. Особенности рассылки планов SQL-запросов в Greenplum на выполнение Хотя Greenplum основана на PostgreSQL, некоторые механизмы работы этих СУБД отличаются. Например,...

Кэширование в ClickHouse

Чем кэширование в OLAP-системах отличается от OLTP и как устроен кэш запросов ClickHouse: принципы работы, конфигурационные настройки и примеры использования SELECT-оператора. Особенности кэширования в ClickHouse Кэширование является одним из методов повышения производительности, который сокращает время на получение результатов вычислений за счет их хранения в области быстрого доступа. Обычно кэшируются результаты...

OLAP-сервис Apache Flink

Как с Apache Flink настроить локальную службу OLAP, а также развернуть ее в рабочей среде производственного кластера: архитектура, принципы работы и параметры конфигурации для сложных аналитических сценариев. Служба Flink OLAP: архитектура и принципы работы Идея выделить в Apache Flink механизм OLAP для анализа данных в потоковом хранилище появилась еще год...

Апрельский релиз ClickHouse 24.4

30 апреля 2024 года опубликован очередной выпуск ClickHouse, который включает 13 новых функций, 16 улучшений производительности и 65 исправлений ошибок. Знакомимся с самими интересными новинками релиза 24.4. Значимые новинки Clickhouse 24.2 Начнем с повседневных операций с таблицами: теперь в ClickHouse можно зараз удалить несколько таблиц со всем их содержимым, используя...

Внешние и сторонние таблицы Greenplum: external vs foreign

Чем внешняя таблица Greenplum отличается от сторонней, и как они преобразуются друг в друга: организация доступа к данным вне базы, FDW-обертки и протоколы для интеграции MPP-СУБД с другими источниками информации. Сторонняя таблица в Greenplum Термины внешняя (external) и сторонняя (foreign) table похожи, но нюансы их использования в  Greenplum отличаются. Такие...

RocksDB как хранилище состояний для Apache Spark Structured Streaming

Где stateful-операторы хранят состояния, почему RocksDB лучше HDFSBackedStateStore и как Databricks адаптировал key-value хранилище к особенностям Spark Structured Streaming, чтобы сделать потоковую обработку больших данных еще быстрее. Где stateful-операторы Spark Structured Streaming хранят состояния? Хотя Apache Spark Structured Streaming реализует потоковую парадигму обработки информации, он по-прежнему использует микропакеты, т.е. ограниченные...

Поиск по сайту