Зачем разделять таблицы в озере данных, что не так с Hive-разделением и Z-упорядочение в Delta Lake и как работает жидкая кластеризация (Liquid Clustering) – новая стратегия оптимизации размещения данных от Databricks. Что не так с Hive-разделением и Z-упорядочение таблиц в Delta Lake В озере данных физическое расположение данных может оказать...
Формат данных в озере или гибридном хранилище типа Data LakeHouse сильно влияет на скорость выполнения аналитических запросов. Сегодня рассмотрим, как Apache CarbonData делает аналитику больших данных в реальном времени еще быстрее. Что такое Apache CarbonData Традиционные форматы данных, часто используемые в проектах Big Data, такие как CSV и AVRO, имеют...
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...
Инкрементные конвейеры загрузки больших объемов данных в корпоративное хранилище или озеро как самый экономичный способ масштабирования архитектуры данных. Разбираемся, как дата-инженеру эффективно организовать такие ETL-конвейеры. 2 способа организации конвейеров инкрементной загрузки данных Инкрементный ETL (Extract, Transform and Load) для классического DWH стал обычным явлением с источниками CDC (сбор данных об...
Из каких компонентов состоит архитектура MLOps, что такое инфраструктура как код, как управлять ею с помощью скриптов и почему это нужно на каждом этапе жизненного цикла моделей Machine Learning. Жизненный цикл ML-модели и MLOps MLOps – это набор методов и техник машинного обучения вместе с лучшими практиками разработки, развертывания и...
Сегодня разберем проблемы микросервисной архитектуры для платформ данных и способы их решения, а также вспомним 5 популярных шаблонов развертывания, которые могут смягчить риски от внедрения новых версий многокомпонентной системы. Проблемы микросервисной архитектуры для платформы данных и способы их решения При всех плюсах микросервисной архитектуры (автономность, гибкость, масштабируемость, простота развертывания, технологическая...
Чем динамичный ELT-подход лучше традиционного ETL, в чем разница между этими архитектурами конвейеров данных и зачем нужно профилирование данных при построении высокоэффективных дата-пайплайнов. Чем ETL отличается от ELT: ликбез для дата-инженера Аналитика больших данных невозможна без ETL/ELT-процессов, т.е. извлечения данных из разных источников (базы данных, файлы, API, прикладные системы), их...
Как реализовать гибридную архитектуру данных Lakehouse на новой платформе Chango с движком обработки распределенных запросов Trino без дополнительного развертывания кластера Kafka и разработки Spark-приложений потоковой передачи событий. Что такое Trino: принципы работы распределенного SQL-движка О том, что представляет собой новая гибридная архитектура данных под названием Lakehouse, мы подробно писали здесь,...
Что такое потоковая аналитика больших данных, какие бывают СУБД потоковой передачи, когда и зачем их использовать, а также что влияет на выбор этих инструментов хранения и аналитической обработки Big Data. Что такое потоковые базы данных и как они работают Мы уже упоминали, что аналитика данных в реальном времени может быть...
Как Lakehouse объединяет пакетную и потоковую обработку, какие проблемы возникают при реализации этой гибридной архитектуры данных и каким образом они решаются с помощью Delta-подхода и Apache Spark Structured Streaming. Краткая история появления дельта-архитектуры от лямбда- и каппа-моделей Мир больших данных постоянно развивается: появляются новые технологии и архитектурные шаблоны. В частности,...