Как устроен кластер Apache NiFi

Что такое кластеризация с нулевым лидером, чем координатор отличается от основного узла, каким образом устроен механизм выбора лидера, зачем нужна изоляция процессоров и как ее реализовать, а также другие особенности кластера Apache NiFi. Ключевые компоненты кластера Apache NiFi Хотя Apache NiFi можно запустить на локальной машине, чтобы он выполнялся как...

4 главных недостатка запуска Apache AirFlow в Colab

Медленно, муторно, небезопасно: что не так с запуском Apache AirFlow в интерактивной среде Google Colab и можно ли с этим смириться. Разбираем на личном опыте. Трудности работы с Apache AirFlow в среде Google Colab О том, что можно настроить AirFlow в Google Cloud Platform, и запускать DAG-файлы из Colab, используя...

Как добавить свое соединение в AirFlow на Colab: DAG с отправкой данных в Телеграм-чат

В этой статье рассмотрим, как добавить собственное соединение в Apache AirFlow, запустив его в интерактивной среде Colab с помощью Python-кода, и использовать его при отправке результатов выполнения задач DAG в свой чат-бот Телеграм. Постановка задачи: DAG с отправкой данных в Телеграм Недавно я подробно рассказывала, как настроить AirFlow в Google...

Как запустить DAG AirFlow в Google Colab: простой пример

Сегодня рассмотрим, как выполнить DAG Apache AirFlow, запустив его в интерактивной среде Colab и получив доступ в веб-GUI этого фреймворка, создав туннель локального хоста на публичный URL с помощью утилиты ngrok. В качестве примера построим простой конвейер из 5 задач. Запуск Apache AirFlow в Google Colab Чтобы не повторять содержимое...

Как работает протокол Site-to-Site в Apache NiFi

Будучи распределенным ETL/ELT-инструментом потоковой передачи данных, Apache NiFi имеет соответствующие средства, которые обеспечивают взаимодействия между разными узлами кластера. Одним из них является протокол Site-to-Site (S2S), с которым мы познакомимся далее. Что такое протокол S2S При отправке данных из одного экземпляра NiFi в другой можно использовать множество различных протоколов, наиболее предпочтительным...

Apache CarbonData: еще один колоночный формат для больших данных

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...

Как запустить Apache AirFlow в Google Colab с ngrok

Сегодня рассмотрим, как запустить Apache AirFlow на мощностях Google в интерактивной среде Colab и войти в веб-GUI этого фреймворка, создав туннель локального хоста на публичный URL с помощью утилиты ngrok. Запуск Apache AirFlow в Google Colab Хотя Google Colab является мощным облачным окружением для запуска и написания Python-кода, выполнение написанных...

Сложности применения CI/CD-подхода к потоковым конвейерам Apache NiFi

Почему DevOps-подходы не так просто внедрить в инженерию данных, что не так с реестром Apache NiFi и зачем расширять набор инструментов Toolkit собственным Java-приложением для автоматизированной миграции потоковых конвейеров в разные среды развертывания. Что не так с реестром Apache NiFi с точки зрения DevOps-инженера Изначально Apache NiFi был создан как...

5 полезных инструментов для работы с Apache AirFlow

Будучи популярным фреймворком для оркестрации пакетных процессов обработки Apache AirFlow образует вокруг себя целую экосистему. Сегодня познакомимся с некоторыми инструментами, которые пригодятся дата-инженеру для проектирования и отладки конвейеров данных: ADA, Ditto, Amundsen, gusty и Viewflow. Аналитика системных метрик Apache AirFlow с ADA и Amundsen ADA — это микросервис, созданный для...

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...