Почему триггеры отсроченных операторов Apache AirFlow не могут быть блокирующими и как сделать их асинхронными с помощью Python-библиотеки asyncio. Создание своего отсроченного оператора в Apache AirFlow О том, что такое отсроченные операторы, как они связаны с триггерами и асинхронными Python-вызовами в Apache AirFlow, мы недавно говорили здесь. Помимо использования существующих...
Почему производительность confluent-kafka выше, чем у kafka-python, чем еще отличаются эти Python-библиотеки для разработки клиентов Apache Kafka, и что выбирать. Сравнение Python-библиотек для разработки клиентов Kafka Хотя Java считается более подходящей для создания высоконагруженных приложений, многие разработчики используют Python, который намного проще. Этот язык программирования подходит даже для написания продюсеров...
Что общего между триггерами, отсроченными операторами и асинхронными Python-вызовами в Apache AirFlow, чем они отличаются от стандартных операторов и сенсоров, для чего их использовать и как это сделать. Асинхронные вызовы и отсроченные операторы в Apache AirFlow В синхронном коде задачи выполняются последовательно, одна за другой. Причем каждая задача должна завершиться...
Почему параллельное выполнение заданий в Apache Spark зависит от языка программирования и как можно обойти однопоточную природу Python в PySpark. Что не так с параллельным выполнением заданий PySpark и как это исправить? Apache Spark позволяет писать распределенные приложения благодаря инструментам для распределения ресурсов между вычислительными процессами. В режиме кластера каждое...
Чем уязвимость устаревшего метода аутентификации OpenID в Flask-AppBuilder опасна для Apache AirFlow и как это исправить? Обзор уязвимости CVE-2024-25128. Уязвимости OpenID для FAB в Apache AirFlow В конце февраля 2024 выяснилось, что в прошлом релизе Apache AirFlow 2.8, вышедшем 14 декабря прошлого года, обнаружилась критическая уязвимость, набравшая более 9 баллов...
3 июня 2024 года вышел предварительный релиз Apache Spark 4.0. Эта версия еще не считается стабильной и предназначена только для ознакомления. Поэтому даже полноценные release notes по ней пока отсутствуют. Тем не менее, сегодня познакомимся с наиболее интересными фичами этого выпуска: новый тип данных VARIANT, API источника данных Python и...
Для чего смотреть планы выполнения запросов при работе с API pandas в Spark и как это сделать: примеры использования метода spark.explain() и его аргументов для вывода логических и физических планов. Разбираем на примере PySpark-скрипта. API pandas и физический план выполнения запроса в Apache Spark Мы уже писали, что PySpark, API-интерфейс...
Практическая демонстрация потокового SQL-конвейера, который преобразует данные, потребленные из Apache Kafka, и записывает результаты в Elasticsearch, используя Debezium-коннекторы и задания Apache Flink в облачной платформе Decodable. Потребление сообщений из Apache Kafka Я уже показывала пример интеграции Apache Kafka и Elasticsearch с помощью sink-коннектора, а также конвейер с ClickHouse Cloud. Сегодня...
Чем полезна интеграция ClickHouse с Apache Airflow и как ее реализовать: операторы в пакете провайдера и плагине на основе Python-драйвера. Принципы работы и примеры использования. 2 способа интеграции ClickHouse с AirFlow Продолжая разговор про интеграцию ClickHouse с другими системами, сегодня рассмотрим, как связать эту колоночную СУБД с мощным ETL-движком Apache...
Чем API TaskFlow отличается от традиционных операторов Apache Airflow, можно ли их использовать вместе и как это сделать для более эффективной передачи данных между задачами DAG с помощью механизма XCom: несколько примеров. Что такое API TaskFlow в Apache Airflow Чтобы реализовать конвейер обработки данных в Apache AirFlow, можно использовать традиционные...