Версия сайта для слабовидящих
В этой статье для обучения дата-инженеров и архитекторов распределенных систем рассмотрим, что такое наблюдаемость, как ее измерить и при чем здесь стандарт OpenTelemetry. А в качестве примера разберем, как французский маркетплейс Cdiscount управляет почти 1000 микросервисов в кластере Kubernetes с Apache Kafka, Jaeger, Elasticsearch и OpenTelemetry. Наблюдаемость распределенной системы: стандарт...
Мониторинг Flink-приложений: метрики JVM и RocksDB
Мы уже рассматривали важность мониторинга приложений Apache Flink и говорили про метрики отслеживания задержки обработки данных в потоковых заданиях. Сегодня заглянем под капот этого фреймворка и разберем, какие показатели работы JVM, а также RocksDB особенно важны для дата-инженера и разработчика распределенных приложений. Метрики JVM во Flink-приложениях Напомним, основным языком разработки...
Apache Spark 3.3.0: ТОП-10 новинок июльского релиза 2022
16 июня 2022 года вышла новая версия Apache Spark – 3.3.0. Разбираем главные фичи этого минорного релиза, особенно важные для дата-инженера и разработчика распределенных приложений: от расширения поддержки ANSI SQL до профилирования UDF на Python. Главные изменения Apache Spark 3.3.0 Apache Spark 3.3.0 — это четвертый релиз линейки 3.x, в...
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...
Стойки кластера и отказоустойчивость приложений Kafka Streams с релизом 3.2
В свежем релизе Apache Kafka 3.2.0, который вышел 17 мая 2022 года, о чем мы писали здесь, есть много интересных улучшений для повышения устойчивости потоковых приложений. Почему важна новая фича назначения резервных задач с учетом стоек и как разработчик с дата-инженером могут использовать в помощь администратору кластера: разбор rack awareness...
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...
Вместо Git и Python: MLOps для разработки и развертывания ML-систем
Что не так с традиционными методами и инструментами разработки ПО для систем машинного обучения и как MLOps решает эти инженерные проблемы ML. Почему не стоит размещать файлы моделей Machine Learnig и датасеты в Git, а также зачем MLOps-инженеру решать вопросы архитектуры и управляться с Kubernetes. MLOps вместо Git-репозиториев Традиционные рабочие...
Как быстро и безопасно удалять брокеры из кластера Kafka: решение от Confluent
Сегодня рассмотрим важную для обучения администраторов кластера Apache Kafka тему про удаление брокеров. Что происходит, когда администратор удаляет брокер Kafka из кластера, какие сложности при этом могут возникнуть и как с ними справляется решение на базе платформы Confluent. Как вручную удалить брокер Kafka из кластера: краткий guide администратора На первый...
Отказы в Kafka-приложениях и FMECA-анализ: определить и устранить сбои
Хотя Apache Kafka является надежной платформой потоковой обработки событий, что особенно важно для распределенных приложений, отказы случаются и в ней. Сегодня разберем важную для обучения разработчиков и дата-инженеров тему про идентификацию и обработку отказов в Kafka-приложениях с помощью простого, но эффективного метода теории надежности. Что такое FMECA-анализ, как его проводить...
ТОП-3 практики оркестрации данных с Apache AirFlow: советы Astronomer
Сегодня рассмотрим несколько рекомендаций по построению масштабной и устойчивой экосистемы интеграции корпоративных данных на базе Apache AirFlow от компании Astronomer, которая активно способствует продвижению и коммерциализации этого популярного инструмента дата-инженерии. Как организовать эффективную маршрутизацию рабочих процессов с пакетным ETL-оркестратором: 3 лучших практики. Стандартизация сред разработки и промышленной эксплуатации с Kubernetes...