Недавно мы писали про очереди недоставленных сообщений в Apache Kafka и RabbitMQ. Сегодня поговорим про стратегии обработки ошибок, связанные с DLQ-очередями в Kafka, а также рассмотрим, какие сообщения НЕ надо помещать в Dead Letter Queue. 4 стратегии работы с DLQ-топиками в Apache Kafka Напомним, в Apache Kafka в очереди недоставленных...
Чтобы сделать наши курсы по Apache NiFi Для дата-инженеров еще более полезными, сегодня поговорим про настройку процессоров. Читайте далее, как распараллелить задачи и потоки, задержать FlowFile, задать обратное давление и настроить другие полезные конфигурации. Как настроить конфигурации процессора Apache NiFi Будучи мощным инструментом дата-инженерии, Apache NiFi содержит множество обработчиков –...
Сегодня рассмотрим, зачем в системах асинхронного обмена данными нужны очереди недоставленных сообщений, как их организовать и обработать. Разбираемся с Dead Letter Queue на примере Apache Kafka и RabbitMQ. Обработка недоставленных сообщений в Apache Kafka Хотя Apache Kafka и RabbitMQ не являются взаимозаменяемыми альтернативами, именно эти системы чаще всего используются для...
Сегодня рассмотрим, как развернуть модель машинного обучения в конвейере Apache Kafka, используя потоковый API технологии удаленного вызова процедур от Google под названием gRPC и сервер ML-моделей TensorFlow Serving. Краткий ликбез по gRPC Напомним, gRPC – это технология интеграции систем, включая клиентский и серверный компоненты, основанная на удаленном вызове процедур в...
Как организовать эффективное планирование заданий Apache Spark в микросервисной архитектуре, управляемой событиями, с помощью паттернов Idempotent Consumer и Transactional Outbox. Проблемы оркестрации Spark-заданий shell-скриптами и переход к EDA-архитектуре При большом количестве приложений Apache Spark, которые взаимодействуют друг с другом как самостоятельные микросервисы, растет сложность управления ими. В частности, shell-скрипты позволяют...
Как использовать один и тот же топик Kafka для источника и назначения данных, обеспечивая высокую пропускную способность и низкую задержку приложений Kafka Streams. А также рассмотрим, какие встроенные метрики приложений есть у Kafka Streams, как добавить свои собственные и с помощью каких инструментов их отслеживать в реальном времени. Топики и...
Для параллельной обработки сообщений из своих топиков Kafka использует механизм группы приложений-потребителей, о чем мы писали здесь. Читайте далее, что происходит при изменении состава группы потребителей, чем опасна частая перебалансировка и как ее избежать. Что такое перебалансировка потребителей и почему она случается? Выполняя роль интеграционного звена между приложениями-продюсерами и приложениями-потребителями...
Почему вместо автоматической фиксации топиков Kafka приложению-потребителю Apache Flink лучше использовать контрольные точки, как создаются и обрабатываются водяные знаки и при чем тут оконные операторы потоковой обработки данных. Смещение в топиках Kafka для потоковых приложений Apache Flink Благодаря мощному API пакетной и потоковой обработки, Apache Flink часто используется для разработки...
Сегодня рассмотрим, как внутренние механизмы Apache Kafka обеспечивают отказоустойчивость это потоковой платформы передачи событий, а также разберем, почему до сих пор приходится выбирать между доступностью и надежностью. Выборы нового лидера при сбое прежнего и ожидание подтверждений об успешной репликации. Поиск компромисса между надежностью и доступностью в Apache Kafka Для обеспечения...
Продолжая разговор про языки запросов к графовым базам данных, сегодня познакомимся с GSQL, который поддерживается в MPP-СУБД TigerGraph. Как работает эта распределенная NoSQL-база данных и каким образом реализует ACID-требования к транзакциям в операциях с графами. Архитектура и принципы работы графовой MPP-СУБД TigerGraph — это распределенное графоориентированное хранилище данных с массивно-параллельной...