Flink + Kafka: Confluent купил Immerok

Зачем корпорации Confluent, которая продвигает Apache Kafka, понадобился Flink-стартап, чего ожидать от очередного слияния поглощения крупным игроком более мелкого предприятия, и какую пользу это принесет экосистеме потоковой передачи событий. Что Immerok и зачем это Confluent Год только начался, а в мире Big Data уже появились интересные новости. 6 января в...

События, сообщения, микросервисы и Apache Kafka: архитектурный холивар

Хотя Apache Kafka часто используется в качестве шины обмена данными в микросервисной архитектуре, о чем мы писали здесь, не стоит воспринимать эту платформу как хранилище событий. В чем разница между событием и сообщением, а также другие тонкости построения микросервисной архитектуры, управляемой событиями. События vs сообщения Событие — это сообщение программной...

СУБД вместо очереди сообщений: опыт команды Dagster Cloud

Использование СУБД вместо очереди сообщений считается антипаттерном, однако, команда разработки облачной системы организации конвейеров обработки данных Dagster Cloud выбрала PostgreSQL вместо Apache Kafka для регистрации событий. Разбираемся, почему плохой шаблон принес хорошие результаты и что нужно учитывать при выборе технологии. Почему не стоит использовать СУБД вместо очереди сообщений Dagster Cloud...

CDC с Kestra вместо Debezium с Kafka Connect

Как реализовать CDC-сценарий, используя платформу оркестрации Kestra вместо Debezium с Kafka Connect для планирования и управления конвейером обработки данных. За счет чего Kestra работает эффективнее Debezium с коннекторами Kafka Connect и при чем здесь Apache AirFlow с NiFi. Что не так с реализацией CDC на Debezium с Kafka Connect Мы...

Группы потребителей в Apache Kafka и микросервисы

Как количество разделов топика Apache Kafka  влияет на потребителей и продюсеров, зачем нужны группы потребителей и как этот механизм реализует идею микросервисной архитектуры Big Data систем. Как работают группы потребителей в Apache Kafka Будучи распределенной платформой потоковой передачи событий, Apache Kafka выполняет роль средства обмена сообщениями между  приложениями-продюсерами и приложениями-потребителями...

Контракты данных и еще 9 лучших практик применения Apache Kafka для ИТ-архитектора

Как использовать мощь Apache Kafka в ИТ-архитектуре корпоративных приложений и интеграции информационных систем: краткий ликбез по ключевым принципам работы этой платформы потоковой передачи событий и важность дата-контрактов для инженера данных, разработчика и архитектора. 9 лучших практик использования Apache Kafka в архитектуре приложений Чтобы успешно применять Apache Kafka в качестве основной...

Как клиенты Apache Kafka общаются с брокерами: протоколы и интерфейсы

Чтобы сделать наши курсы по Apache Kafka еще более полезными, сегодня рассмотрим, какие интерфейсы и протоколы для связи клиента с брокером использует эта платформа потоковой передачи событий. А также рассмотрим, что обеспечивает двунаправленную совместимость API. Протоколы и интерфейсы Apache Kafka для общения клиентов с брокерами Apache Kafka использует бинарный протокол...

Apache NiFi 1.19: что нового?

Недавно мы писали про Apache NiFi 1.18. А 28 ноября опубликован новый выпуск - 1.19.0 и спустя немного времени первый баг-фикс к нему. Разбираемся с новинками свежего релиза самого популярного потокового ETL-маршрутизатора: новые процессоры, исправления ошибок и улучшения, о которых следует знать дата-инженеру и администратору кластера. Главные новости Apache NiFi...

Что лучше для аналитики в реальном времени: ksqlDB vs OLAP-база данных?

В этой статье для обучения ИТ-архитекторов и дата-инженеров сравним 2 подхода к аналитике больших данных, чтобы решить, когда потоковые вычисления, например, средствами ksqlDB в рамках Apache Kafka лучше аналитических баз данных реального времени, таких как Rockset, и наоборот. 2 способа выполнения аналитики больших данных в реальном времени Современный бизнес и...

Под капотом Apache Kafka: пакетирование сообщений с RecordAccumulator

Сегодня заглянем под капот Apache Kafka и рассмотрим, как на программном уровне работает упаковка сообщений от приложения-продюсера в пакеты перед их отправкой в топик платформы. Что такое RecordAccumulator, какие конфигурации с ним связаны и почему такое пакетирование обеспечивает эффективность потоковой обработки данных. Как устроено пакетирование потоковой обработки в Apache Kafka...

Микросервисная архитектура в Big Data и способы ее реализации

Когда и зачем переходить от пакетной парадигмы обработки  к потоковой, как это сделать с помощью микросервисной архитектуры, какие проблемы могут при этом возникнуть и что за решения позволят их избежать. А в качестве примеров инструментальных средств рассмотрим сервисы AWS, Apache AirFlow и  Kafka. От пакетов к потокам через микросервисы: архитектура...

Мониторинг конвейеров Apache Kafka с инструментом Streams Explorer от Bakdata

Визуализация конвейеров обработки данных особенно важна в потоковой парадигме, поэтому мы часто рассматриваем полезные средства мониторинга для Apache Kafka. Сегодня разберем, что такое Streams Explorer от Bakdata и как это пригодится для дата-инженера. Проекты Bakdata для развертывания и мониторинга приложений Kafka Streams При работе с крупномасштабными потоковыми данными крайне важно...

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...

Чем плохи медленные потребители для Apache Kafka, как их обнаружить и ускорить

В этой статье для обучения дата-инженеров и администраторов кластера Apache Kafka разберем, какие ошибки создают медленные потребители и как решить их, просто изменив значений конфигураций по умолчанию. А также познакомимся с Lighthouse - еще одним полезным инструментом мониторинга системных метрик, который позволит обнаружить эти и другие проблемы. Проблема медленных потребителей...

Под капотом источников данных Apache Flink

Чтобы сделать наши курсы по Apache Flink еще более полезными для дата-инженеров и разработчиков распределенных приложений потоковой аналитики больших данных, сегодня разберем, как работают источники данных потоковой обработки на примере топиков Kafka. Источники данных в Apache Flink Наряду с Apache Spark, Flink также является популярным фреймворком пакетной и потоковой обработки...

Гибкая десериализация сообщений в Apache Kafka: от JSON к AVRO и наоборот

Недавно мы писали про сериализацию и десериализацию данных в Apache Kafka. Продолжая эту важную для обучения дата-инженеров и разработчиков распределенных  приложений тему, рассмотрим особенности преобразования и валидации сообщений в JSON-формате, а также поговорим про автоматическую идентификацию формата сообщения. Сериализация и десериализация данных в Apache Kafka Выполняя роль интеграционной платформы, Apache...

Под капотом Apache Kafka: разбираемся с файлами хранения и механизмами обработки данных

Чтобы сделать наши практические курсы по Apache Kafka еще более полезными, сегодня рассмотрим, в каких файлах хранятся сообщения, смещения и состояния продюсера, а также функции работы с ними для потоковой передачи событий. Средства обработки и хранения данных в Apache Kafka Прежде, чем погружаться в тонкости хранения данных в Apache Kafka,...

Масштабируемая шина событий на Apache Kafka для анализа пользовательского поведения в Whatnot

Сегодня рассмотрим, как дата-инженеры маркетплейса Whatnot масштабировали потоковую обработку данных с помощью Apache Kafka, изменив свои ETL-процессы и реализовав на этой распределенной платформе шину событий для анализа пользовательского поведения c ksqlDB и Rockset. Постановка задачи: события пользовательского поведения в Whatnot Whatnot – это маркетплейс, пользователи которого могут покупать и продавать...

Строго однократная доставка сообщений в потоковой обработке данных с Apache Flink и Kafka

Как Apache Flink реализует строго однократную доставку событий в потовой обработке данных с помощью контрольных точек для записи данных в реляционную базу, используя функцию TwoPhasedCommitSink(), основанную на механизме согласованных snapshot’ов 35-летней давности и Kafka Transaction API. Трудности строго однократной доставки в потоковой обработке данных Распределенная обработка потоков с отслеживанием состояния...

Улучшенная обработка пакетов с Apache Kafka и Logstash в Trendyol

Как турецкая e-commerce компания Trendyol повысила эффективность пакетных вычислений, используя распределенную платформу потоковой обработки событий Apache Kafka вместе с серверной утилитой сбора и фильтрации данных из разных источников Logstash. Пакетная обработка данных и конвейер на Logstash Хотя сегодня все больше организаций переходят на потоковую обработку событий в реальном времени, пакетная...