Мю-модель: новая ML-подобная архитектура данных

Что не так с конвейерной моделью обработки данных и почему архитектура Data Mesh с потоковой передачей событий не решают всех проблем пакетной парадигмы. Зачем нужна новая архитектура данных под названием Мю, какие инструменты и принципы она использует для устранения технологической неоднородности отдельных технологий Big Data, а также при чем здесь...

Шифрование данных в Greenplum с расширением pgcrypto

Чтобы сделать наши курсы по Greenplum еще более полезными для дата-инженеров и администраторов, сегодня познакомимся с pgcrypto – важным расширением этой MPP-СУБД, которое предоставляет криптографические функции, чтобы хранить некоторые столбцы данных в зашифрованном виде. Как установить расширение pgcrypto и использовать его для улучшения безопасности Greenplum. Шифрование данных в Greenplum База...

Greenplum 6.22: краткий обзор осенних обновлений

9 сентября 2022 года VMware Tanzu выпустили Greenplum 6.22. А спустя месяц, 7 октября вышел апгрейд этого релиза с исправлением ошибок. Разбираем, что нового в этих выпусках: полезные функции, улучшения и исправления ошибок, особенно важные для администратора кластера и дата-инженера. Greenplum 6.22.0 Сентябрьское обновление Greenplum 6.22.0 включает следующие функциональные возможности...

Разделение и распределение данных в Greenplum: лучшие практики

Недавно мы рассматривали тонкости проектирования схем данных в Greenplum. Продолжая разбирать важные для обучения дата-инженеров и архитекторов DWH темы, сегодня поговорим о том, как разделение и распределение данных влияют на скорость выполнения SQL-запросов в этой MPP-СУБД. Распределение данных Напомним, MPP-СУБД Greenplum широко используется в качестве OLAP-системы и корпоративного хранилища данных....

3 аспекта проектирования схем данных в Greenplum

В этой статье продолжим говорить про лучшие практики работы с Greenplum и рассмотрим тонкости проектирования схем данных в этой MPP-СУБД, которая часто применяется для хранения и аналитики больших данных. Почему надо задавать одинаковые типы данных для столбцов, используемых в SQL-запросах c оператором JOIN, чем хранилище кучи отличается от Append Only,...

Сине-зеленое развертывание ETL-процессов с группами задач Apache AirFlow

В этой статье для обучения дата-инженеров рассмотрим, как крупнейший медиа-банк Storyblocks добился обновления данных в корпоративном хранилище без простоев с помощью DevOps-идеи сине-зеленого развертывания и механизма TaskGroup в Apache Airflow. Проблемы ETL при массовой загрузке данных в Data Lake и DWH Storyblocks – это крупнейший в мире банк данных, включающий...

DWH + Data Lake или что такое LakeHouse

В рамках обучения дата-инженеров и архитекторов корпоративных платформ и приложений аналитики больших данных, сегодня рассмотрим, что такое LakeHouse. Как эта новая гибридная архитектура управления данными объединяет 2 разнонаправленные парадигмы хранения информации, а также чего от нее ожидают бизнес-пользователи, дата-инженеры, аналитики и ML- специалисты. Историческая справка: от DWH к Data Lake...

Внешний датчик в Apache Airflow для поэтапной загрузки данных в таблицы DWH

Мы уже писали про датчики или сенсоры - особый тип операторов Apache AirFlow, предназначенных для ожидания какого-то события. Сегодня рассмотрим практический пример обучения дата-инженеров и разработчиков по использованию внешнего сенсора в рамках типовой задачи дата-инженерии по организации ETL/ELT-процессов при поэтапной загрузке данных в DWH для OLAP-систем. Постановка задачи: поэтапная загрузка...

Платформа аналитики больших данных Леруа Мерлен: потоковый CDC с Apache Kafka, NiFi, AirFlow и Flink в DWH на Greenplum

Чтобы добавить в наши курсы для дата-инженеров по технологиям Apache Kafka, Spark, AirFlow, NiFi, Flink и Greenplum, еще больше практических примеров, сегодня разберем кейс ритейлера Леруа Мерлен. Читайте далее, как сотрудники российского отделения этой международной компании интегрировали в единую платформу более 350 реляционных СУБД и NoSQL-источников с помощью CDC-подхода на...

Помнить все: 10 практик устранения нехватки памяти в Greenplum и 2 схемы управления ресурсами кластера

Развивая наш новый курс «Greenplum для инженеров данных», сегодня рассмотрим, почему в этой MPP-СУБД возникают проблемы нехватки памяти, каковы типовые способы их решения и чем очереди ресурсов отличаются от ресурсных групп. Читайте далее про схемы управления ресурсами в Greenplum и особенности параметра конфигурации statement_mem. Очереди vs Группы: 2 схемы управления...

Аналитика больших данных с Apache Airflow без дата-инженера: Viewflow от DataCamp

В этой статье поговорим про Viewflow: что такое, как устроено, чем полезно аналитикам данных и Data Scientist’ам. Встречайте новый фреймворк на базе Apache AirFlow от DataCamp – американского edu-стартапа в области ИИ, который упрощает создание и управление материализованными представлениями на SQL, R и Python в концепции low code, т.е. практически...

Как построить OLAP-конвейер в реальном времени на Greenplum и Apache NiFi: разбор интеграционного коннектора для приема больших данных

Сегодня разберем еще одну интересную тему из нашего нового курса «Greenplum для инженеров данных» по построению конвейеров приема данных для этой MPP-СУБД в рамках веб-интерфейса платформы автоматизированного управления потоками работ Apache NiFi. Читайте далее, как устроен коннектор VMware Tanzu Greenplum для Apache NiFi и какие возможности он предоставляет дата-инженеру. Что...

Трудности перекоса: как устранить неравномерность данных и вычислений в Greenplum

Партиционирование таблиц – надежный способ повышения производительности Greenplum, который тесно связан с особенностями распределения данных по сегментам кластера. Читайте далее, чем опасно неравномерное распределение данных и вычислений по узлам, а также как найти дата-инженеру и устранить эти перекосы в MPP-СУБД, чтобы повысить скорость выполнения SQL-запросов и решить проблемы с нехваткой...

Партиционирование таблиц в Greenplum: 10 лучших практик и особенности распределения по сегментам

Мы уже рассказывали про основы хранения и аналитики больших данных в Greenplum, а также рассматривали особенности индексации и сжатия данных в этой MPP-СУБД. Продолжая разговор о нашем новом курсе «Greenplum для инженеров данных», сегодня разберем лучшие практики разбиения данных на разделы и пример их распределения по сегментам кластера. Кратко о...

Индексируем и сжимаем: особенности хранения и аналитики Big Data в Greenplum

В продолжение вчерашней статьи по нашему новому курсу «Greenplum для инженеров данных», сегодня рассмотрим особенности индексации и сжатия данных в этой MPP-СУБД. Читайте далее, почему в Greenplum можно обойтись без индексов, когда выбирать RLE-сжатие вместо zlib, зачем сжимать рабочие файлы при выполнении SQL-запросов и что такое селективность индекса. ТОП-10 советов по...

Как хранить большие данных в Greenplum: ТОП-15 рекомендаций

Продвигая наш новый курс «Greenplum для инженеров данных», сегодня мы рассмотрим особенности организации таблиц в этой MPP-СУБД, типы данных и оптимальное расположение столбцов. Читайте далее, чем heap storage отличается от append-optimized, когда выбирать колоночную, а когда – строковую модель хранения данных для таблицы, почему BIGINT с TIMESTAMP следует размещать перед...

Как упростить работу с DWH и Data Lake: DBT + Apache Spark в AWS

Сегодня рассмотрим, что такое Data Build Tool, как этот ETL-инструмент связан с корпоративным хранилищем и озером данных, а также чем полезен дата-инженеру. В качестве практического примера разберем кейс подключения DBT к Apache Spark, чтобы преобразовать данные в таблице Spark SQL на Amazon Glue со схемой поверх набора файлов в AWS...

Быстрая OLAP-аналитика больших данных в Delta Lake c Apache Spark SQL и Presto

В этой статье рассмотрим, как сделать SQL-запросы к колоночному хранилищу больших данных с поддержкой ACID-транзакций Delta Lake еще быстрее с помощью Apache Presto. Читайте далее про синергию совместного использования Apache Spark и Presto в Delta Lake для ускорения OLAP-процессов при работе с Big Data. Еще раз об OLAP: схема звезды...

Как опередить спрос на модные новинки с облачными технологиями Big Data: кейс компании Boden по Apache Kafka и Snowflake

Интерактивная аналитика больших данных - одно из самых востребованных и коммерциализированных приложений для технологий Big Data. В этой статье мы рассмотрим, как крупный британский ритейлер запустил цифровую трансформацию своей ИТ-архитектуры, уходя от традиционного DWH с пакетной обработкой к событийно-стриминговой облачной платформе на базе Apache Kafka и Snowflake. Зачем модному ритейлеру...

DataOps и инженерия больших данных: 10 лучших практик от корпорации DNB

Чтобы добавить в наши курсы для дата-инженеров еще больше реальных примеров и лучших DataOps-практик, сегодня мы расскажем, как специалисты крупной норвежской компании DNB обеспечивают надежный доступ к чистым и точным массивам Big Data, применяя передовые методы проектирования данных и реализации конвейеров их обработки. В этой статье мы собрали для вас...