Версия сайта для слабовидящих
Почему в Greenplum 7 восстановление данных из резервной копии базы стало медленнее и как разработчики это исправили: причины замедления и способы их устранения. SQL-синтаксис и восстановление из бэкапа Напомним, 7-ой релиз Greenplum имеет много интересных и полезных функций, включая возможность определять партиционированную таблицу без определения дочерних разделов и изменять таблицы...
Как организовать мониторинг системных метрик Greenplum: подходы и инструменты
Сегодня рассмотрим, какие системные метрики Greenplum необходимо отслеживать администратору кластера и дата-инженеру для оценки работоспособности и эффективности этой СУБД, а также с помощью каких инструментов это сделать. Мониторинг средствами Greenplum Прежде всего, стоит отметить, что контролировать Greenplum можно с помощью различных инструментов, включенных в систему или доступных в качестве надстроек....
Изменение таблиц в Greenplum 7 без их перезаписи
Какие команды изменения таблиц добавлены в 7-ю версию Greenplum и чем они полезны дата-инженеру. Разбираемся с новыми функциями: как добавить столбец, изменить его тип, кодировку хранения и перезаписать несколько таблиц одной командой. Добавление столбца О новых функциях работы с партиционированаными таблицами в Greenplum 7 мы уже писали. В частности, Greenplum...
Расширение возможностей Greenplum с фоновыми рабочими процессами и GPPC API
Как расширить возможности MPP-СУБД Greenplum, используя фоновые рабочие процессы и почему это небезопасно. А также рассмотрим, что такое API Greenplum Partner Connector и как это использовать. Фоновые рабочие процессы Обычно фоновыми процессами в СУБД называются системные задания, которые запускаются при запуске базы данных и выполняют различные служебные задачи. К таким рутинным сервисным задачам...
Как построить надежную архитектуру конвейера обработки данных: обработка исключений
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...
В помощь дата-инженеру: как организовать конвейер инкрементной загрузки данных
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...
Материализованные представления, CQRS и CDC в микросервисной архитектуре
Как материализованные представления в потоковой базе данных с CDC-подходом и шаблоном CQRS позволяют реализовать масштабируемую и высокопроизводительную систему с микросервисной архитектурой для транзакций и аналитики данных в реальном времени. Разбираемся с паттернами проектирования микросервисов на примере интернет-магазина. Что не так с шаблоном композиция API и другие проблемы микросервисной архитектуры в...
Блеск и нищета микросервисной архитектуры для платформы данных
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...
От ETL к ELT: архитектура конвейеров обработки данных для дата-инженера
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...
Зачем вам Chango: новая платформа данных для архитектуры LakeHouse
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,...