Как построить логически сложный ETL-конвейер: ветвления DAG в Apache AirFlow

Сегодня в рамках обучения дата-инженеров разберем, как организовать логическое ветвление рабочего процесса в Apache AirFlow с помощью операторов. Какие операторы позволяют организовать условную логику в DAG, чем BranchPythonOperator отличается от ShortCircuitOperator, как запустить задачу в зависимости от времени и/или дня недели, а также результата выполнения SQL-запроса. Условная логика в DAG:...

Как отловить ошибки в конвейере данных на Apache NiFi: лучшие практики

В этой статье для обучения дата-инженеров рассмотрим, почему в потоковых конвейерах обработки данных на базе Apache NiFi случаются ошибки, и какие популярные стратегии и инструменты помогут идентифицировать эти проблемы, а также решить их. Проблемы конвейеров обработки данных на Apache NiFi Конвейеры данных помогают консолидировать информацию из разных источников, чтобы получить...

SIGTERM в Apache Airflow: 4 причины сбоя задач и способы их исправления

Каждый дата-инженер, который работает с Apache Airflow, сталкивался с сигналом SIGTERM, который отправляется задачам и приводит к сбою DAG. Сегодня рассмотрим, почему случается исключение airflow.exceptions.AirflowException, которое генерирует этот сигнал, и как его избежать. Тайм-аут выполнения DAG Одна из причин, по которой задача получает сигнал SIGTERM, связана с небольшим значением параметра...

Потоки и пакеты: сходства, отличия и примеры применения

Сегодня рассмотрим 2 основные категории технологий обработки данных: пакетную и потоковую. Что общего между batch и stream processing, где они применяются, какими технологиями поддерживаются, можно ли их использовать вместе и как это сделать: ликбез по архитектуре больших данных. Потоковая и пакетная обработка: краткий обзор с примерами Обработки данных в режиме...

Apache NiFi 1.16.3: обзор июньского релиза 2022

15 июня 2022 года вышел новый выпуск Apache NiFi. Разбираем, что нового и полезного в релизе 1.16.3: исправленные ошибки, а также улучшения, важные для дата-инженера и администратора кластера Apache NiFi. 7 исправленных ошибок в релизе 1.16.3 Apache NiFi – один из самых популярных и востребованных инструментов современного дата-инженера. Эта платформа...

Атомарность и идемпотентность в Apache AirFlow

В этой статье для обучения дата-инженеров рассмотрим практическое применение 2-х важных принципов обработки данных: атомарность и идемпотентность задач в Apache Airflow. Читайте далее, как применить их к своим ETL-конвейерам, чтобы получить корректные и согласованные результаты. Все или ничего: атомарность задач Будучи популярным инструментом дата-инженерии, Apache Airflow снижает порог входа в...

Data Fabric и Data Mesh: versus или вместе?

В недавней статье про современные архитектуры данных мы упоминали Data Fabric и Data Mesh. Сегодня поговорим про эти стратегии Data Governance более подробно: разберем их главные достоинства и недостатки, основные сходства и принципиальные отличия, ключевые вызовы и технологии реализации, а также возможности совместного применения на практике. Что такое Data Fabric...

Реестр Apache NiFi в Kubernetes: как легко развернуть и безопасно использовать

Мы уже писали о преимуществах развертывания Apache NiFi на Kubernetes, а также сложностях практической реализации этого процесса. Сегодня поговорим о контейнеризации реестра NiFi с использованием Helm-диаграмм, а также совмещения с Apache Ranger и Kerberos. 7 главных трудностей развертывания Apache NiFi на Kubernetes Apache NiFi активно используется дата-инженерами для организации потоковых...

Динамическое сопоставление задач в Apache AirFlow 2.3

Недавно мы писали про Apache AirFlow 2.3.0 от 30 апреля 2022 года. Сегодня более подробно разберем одну из главных новинок этого релиза – динамическое сопоставление задач. Что это такое, как работает и зачем нужно дата-инженеру. Что такое динамическое сопоставление задач в ETL-конвейере Напомним, динамическое сопоставление задач (Dynamic Task Mapping) считается...

От Лямбда до Data Mesh: 7 архитектур данных для Big Data систем

Что такое архитектура данных, какие модели чаще всего используются в современных Big Data системах, почему традиционные BI-системы не справляются со всем разнообразием текущих бизнес-сценариев, чем Лямбда отличается от Каппа, а Data Fabric от Data Mesh и зачем внедрять MLOps-инструменты в аналитическую платформу. Немного истории: почему архитектуры данных до сих пор...

Поиск по сайту