В продолжение недавней статьи для дата-инженеров про альтернативные платформы потоковой передачи событий вместо Apache Kafka, сегодня рассмотрим пример аналитики больших данных средствами Flink SQL, записи результатов в Elasticsearch и их визуализации в Kibana. Читайте далее, чем Redpanda отличается от Kafka, а Flink – от Apache Spark с точки зрения потоковой...
При том, что Apache Kafka является фреймворком №1 в потоковой обработке Big Data, эта распределенная платформа передачи событий имеет специфические недостатки и ограничения, которые затрудняют ее использование в некоторых сценариях. Сегодня рассмотрим, что именно в Apache Kafka усложняет жизнь администраторам, разработчикам и дата-инженерам, а также как Redpanda решает эти проблемы....
В этой статье для разработчиков Apache Kafka рассмотрим пример масштабирования потоковой обработки событий с Akka Streams. Читайте далее, что не так с параллелизмом при одновременном выполнении событий на запись, как Akka Streams решает эту проблему и при чем здесь Apache Kafka. Проблемы масштабирования потоковой обработки в Kafka Streams Масштабная потоковая...
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...
Сегодня рассмотрим пример построения интеллектуальными конвейера потоковой обработки видео с Apache Kafka и алгоритмами машинного обучения. Читайте далее, зачем для этого нужен протокол RTSP, что такое библиотека Sarama и как интегрировать алгоритмы машинного/глубокого обучения в систему видеоаналитики реального времени. Потоковая видеоаналитика: прием мультимедиа в реальном времени Видеоаналитика – одно из...
Сегодня рассмотрим пару кейсов по использованию Apache Flink в качестве основного фреймворка пакетной и потоковой аналитики больших данных. Читайте далее, как фото-хостинг Pinterest построил вокруг Flink собственную инфраструктуру работы с изображениями в реальном времени, а китайский ритейл-гигант Alibaba Group успешно обрабатывал 7 ТБ в секунду во время глобального дня шопинга....
Недавно мы рассказывали про KafkaJS – клиент Apache Kafka для Node.js, который отличается небольшим размером и простым развертыванием с удобным API. Сегодня рассмотрим еще пару полезных инструментов визуализации данных о Kafka-кластере на базе KafkaJS и Prometheus. Читайте далее, что такое FlowKat и Monokl, а также зачем они нужны дата-инженеру, разработчику...
Сегодня рассмотрим, что такое KafkaJS, как это связано с Apache Kafka и JavaScript, в чем преимущества этой технологии и как разработчику распределенных приложений потоковой аналитики больших данных использовать ее на практике. Также вас ждет краткий ликбез по Node.js и примеры разработки KafkaJS-приложения. Краткий ликбез по Node.js Важными достоинствами архитектуры потоковой передачи...
Реклама является одним из наиболее крупных сегментов практического применения технологий Big Data. Поэтому сегодня рассмотрим, как Flink SQL реализует потоковую аналитику больших данных в AdTech-кейсах. Разбираем пример JOIN-соединения двух потоков событий - показов и кликов, чтобы вычислить конверсию рекламной кампании средствами Apache Flink или Spark. Потоки Big Data за фасадом...
В поддержку курсов по администрированию Apache Kafka, сегодня рассмотрим особенности масштабирования кластера и связанное с этим переназначение разделов. Читайте далее, чем горизонтальное масштабирование лучше вертикального, как переназначить разделы между брокерами Kafka с целью перебалансировки нагрузки и зачем ограничивать полосу пропускания для перемещения реплик между узлами кластера. Проблемы масштабирования кластера Apache...
Сегодня рассмотрим, как построить конвейер потоковой обработки событий на Apache Kafka, Flink и SQL Stream Builder с визуализацией результатов в Grafana. Далее вас ждет практический кейс применения технологий Big Data в реальном производстве на примере телеметрии процессов ферментации продуктов в небольшой частной пивоварне. Постановка задачи: бизнес-контекст и используемые технологии В...
Завершая серию статей по IoT-платформе компании Tesla на базе Apache Kafka, сегодня рассмотрим проблемы пиковой загрузки системы и особенности обработки высокоприоритетных событий. Читайте далее, как оптимально определить ключ раздела, чтобы снизить затраты на передачу данных, избежать перегрузки в пиковые моменты и отделить пользователей данных от разработчиков и дата-инженеров. Тонкости обработки...
Мы уже упоминали, что Apache Kafka не слишком хорошо обрабатывает сообщения чрезмерно большого размера. Сегодня рассмотрим, как эта проблема решается в конвейерах потоковой обработки IoT-инфраструктуры Tesla. Читайте далее про модификацию синтаксического анализатора данных от множества устройств интернета вещей с поиском компромисса между скоростью и надежностью с помощью коннектора Alpakka к...
Продолжая разбирать кейс компании Tesla по организации централизованного управления устройствами интернета вещей (Internet of Things, IoT), сегодня разберем, как выполняется обработка сообщений в топиках Apache Kafka с помощью Confluent Schema Registry и Kafka Streams. Читайте далее, как определить потоковый процессор для парсинга данных в CSV и JSON-форматах с использованием схемы...
В рамках курсов для дата-инженеров и разработчиков распределенных приложений, сегодня рассмотрим пример построения системы потоковой передачи для аналитики больших данных на базе Apache Kafka, Spark и Google BigQuery. Читайте далее про Proof of Concept для конвейера продуктовой аналитики, который обрабатывает 50 миллиардов событий каждый день, и какие важные уроки ИТ-архитектор...
Являясь лидером отрасли, IoT-устройства Tesla обрабатывают триллионы событий в день, чтобы повысить эффективность своих электроавтомобилей. Однако, такая производительность была получена не сразу: чтобы достичь ее, инженерам компании пришлось решить множество проблем из области интернета вещей (Internet of Things, IoT). Сегодня рассмотрим, как часть из них была решена с помощью Apache...
Apache Storm обычно сравнивают со другими популярными фреймворками потоковой аналитики больших данных: Spark и Flink. Однако для несложной обработки событий дата-инженер может заменить эти платформы более легким инструментом маршрутизации потоковых данных в виде Apache NiFi. Сегодня сравним Apache NiFi co Storm и разберем практический пример, когда предпочтительнее именно его для...
В этой статье для дата-инженеров и администраторов Apache Kafka рассмотрим, зачем Confluent выпустил премиум коннектор Splunk S2S Source и как на базе этих платформ построить эффективную систему потоковой аналитики больших данных. Также читайте далее, что такое универсальный сервер рассылки Splunk и какие конфигурации коннектора позволяют автоматически создавать топик Kafka для сбора...
В рамках курсов по Apache Kafka для разработчиков и администраторов кластера, сегодня заглянем под капот AdminClient и на практических примерах разберем, как динамически создавать новый топик и описывать его программным способом через API. Еще рассмотрим, почему метод deleteTopics() нужно применять очень осторожно, а также вспомним основы ООП, говоря про классы...
Чтобы дополнить наши курсы по Kafka и Spark интересными примерами, сегодня рассмотрим практический кейс разработки микросервисного конвейера машинного обучения на этих фреймворках. Читайте далее, зачем выносить ML-компонент в отдельное Python-приложение от остальной части Big Data pipeline’а, и как Docker поддерживает эту концепцию микросервисного подхода. Постановка задачи и компоненты микросервисного ML-конвейера...