Всего 2 cURL-вызова для потокового обновления данных с Apache Kafka Connect

Сегодня в рамках обучения разработчиков распределенных приложений и дата-инженеров рассмотрим практический пример потоковой интеграции данных из 2-х разных источников с Apache Kafka. Читайте далее, как мгновенно передать данные между реляционными СУБД с помощью готовых JDBC-коннекторов через cURL-вызовы к REST API Kafka Connect. Apache Kafka как средство потоковой интеграции данных Интеграция...

RocksDB как хранилище состояний для stateful-приложений Apache Flink

Мы уже рассказывали, что приложения Kafka Streams используют RocksDB в качестве хранилища состояний. Сегодня рассмотрим, как это key-value NoSQL-СУБД используется для разработки stateful-приложений Apache Flink. Читайте далее о преимуществах и особенностях применения RocksDB для управления состоянием Flink-приложения, а также заблуждениях, связанных с этими фреймворками. 3 бэкенда Apache Flink для хранения...

Анализируй и оптимизируй: статистика таблиц и планы выполнения SQL-запросов в Greenplum

Чтобы сделать наши курсы по Greenplum и аналитике больших данных еще более полезными, сегодня рассмотрим особенности выполнения SQL-запросов в этой MPP-СУБД. Читайте далее, зачем и когда запускать оператор анализа табличной статистики ANALYZE, как он связан с планом выполнения SQL-запроса и какие инструменты помогут дата-инженеру, аналитику или разработчику повысить их производительность....

Что не так с UDF-функциями в Apache Spark SQL и как это исправить

Продвигая наши курсы по Apache Spark для разработчиков, сегодня рассмотрим пользовательские функции и особенности работы с ними в API SQL-модуле этого фреймворка. Читайте далее про идемпотентность UDF-функций и их влияние на распределение данных в кластере Apache Spark. Как устроены UDF в Apache Spark: краткий ликбез Пользовательские функции (User Defined Functions,...

Согласованность и полнота распределенной обработки потоков в Apache Kafka Streams

Сегодня рассмотрим 2 важных понятия архитектуры распределенных систем для хранения и аналитики больших данных на примере платформы потоковой обработки событий Apache Kafka.Читайте далее, что такое согласованность и полнота, а также в чем преимущества строго однократной доставки сообщений на основе транзакционной записи и фиксации смещений в журналах, и как все это...

Особенности оконных функций и кэширования датафреймов в Apache Spark SQL

В рамках обучения разработчиков Apache Spark, сегодня рассмотрим еще несколько интересных особенностей этого фреймворка, ограничивающих его типовые возможности и на PySpark-примерах разберем, как с этим бороться. Читайте далее, что такое оконные функции и зачем они нужны, как сортировка влияет на фрейм окна в Spark SQL и чем опасны действия над...

Еще 3 причуды API DataFrame в Apache Spark, о которых вы не знали

Чтобы сделать наши курсы по Apache Spark еще более полезными, мы рассказываем о неочевидных тонкостях этого фреймворка, знание которых позволит разработчику распределенных приложений использовать возможности этой технологии более эффективно. Сегодня на практических примерах PySpark в API DataFrame рассмотрим разницу между функциями сортировки массивов и особенности объединения контенкации, а также разберемся...

Преобразования vs действия: под капотом операций Apache Spark

Продолжая разговор про вычислительные операции над датафреймами в Apache Spark, сегодня рассмотрим, какие преобразования (transformations) и действия (actions) чаще всего используются при разработке распределенных приложений и аналитике больших данных. Читайте далее, про виды столбцовых преобразования и отличия действия collect() от take(). Преобразования в Apache Spark: виды и особенности реализации Напомним,...

Как быстрее обработать массив в Apache Spark 3.1: сравнение 9 разных методов

Apache Spark предоставляет для разработчика распределенных приложений множество возможностей, позволяя достигать одной целей разными способами. Чтобы проиллюстрировать это, сегодня рассмотрим бенчмаркинговое сравнение 9 методов обработки массивов в Spark 3.1, обращая внимание на их производительность и особенности использования. Также разберем важные для обучения разработчиков Spark темы про отличия преобразований от действий...

От простой вставки до внешних таблиц: как загрузить Big Data в Greenplum

Greenplum часто используется в качестве корпоративного хранилища или аналитического озера данных (Data Lake). Поэтому важно знать особенности реализации ETL-процессов при работе с этой MPP-СУБД, что входит в наш новый курс «Greenplum для инженеров данных». Сегодня рассмотрим способы загрузить большие данные в Greenplum, разберем отличия внешних таблиц от внутренних и отметим,...