Что такое assert, зачем это нужно в тестировании и отладке, как эта конструкция применяется для сравнения датафреймов в PySpark: примеры работы функций assertDataFrameEqual() и assertSchemaEqual() в Apache Spark. Что такое assert: конструкция тестирования При разработке PySpark-приложения дата-инженер чаще всего оперирует такими структурами данных, как датафрейм. Датафрейм (DataFrame) – это распределенная...
Версионирование схемы сообщений в формате AVRO с использованием реестра схем Apache Kafka и библиотеки confluent_kafka: практический пример на Python в Google Colab. Публикация сообщений в Kafka с использованием реестра схем Недавно я показывала пример использования реестра схем (Schema Registry) Apache Kafka при публикации сообщений. Сегодня рассмотрим версионирование схемы данных в...
Создаем визуализации Cypher-запросов к своему графу в графовой базе данных Neo4j с помощью дэшборда NeoDash на примере анализа финансовых транзакций в банке. Python-генерация графа в Neo4j с фейковыми данными Поскольку NoSQL-СУБД Neo4j отлично подходит для задач графовой аналитики больших данных благодаря своей нативно графовой модели хранения данных, ее можно использовать...
Сегодня я покажу, как проверить доступность веб-сайта с помощью http-хука в Apache AirFlow и отправить результаты проверки в Телеграм-бот. Еще раз про хуки и соединения Apache AirFlow Доступность системы является ключевым свойством информационной безопасности. Проверить, что веб-сервис доступен, можно по статусу HTTP-ответа на GET-запрос. Чтобы делать такую проверку периодически, т.е....
Зачем менять базу данных метаданных в производственном развертывании Apache AirFlow и как это сделать: пошаговое руководство для дата-инженера с примерами и рекомендациями. 5 шагов перехода от SQLLite к PostgreSQL: миграция базы данных метаданных Apache AirFlow Чтобы планировать и запускать конвейеры обработки данных, Apache AirFlow хранит сведения о задачах, DAG, исполнителях,...
Сегодня я покажу пример использования реестра схем для Apache Kafka на платформе Upstash, API которого полностью совместим со Schema Registry от Confluent. Пишем продюсер на Python, используя библиотеку confluent_kafka. Еще раз о том, что такое реестр схем Kafka и чем он полезен Реестр схем (Schema Registry) – это модуль Confluent...
Зачем Databricks выпустил Arc, чем это отличается от Splink, и как эти инструменты позволяют решать проблему связывания данных с помощью алгоритмов машинного обучения. Как работает связывание данных Продолжая разговор про качество данных и разрешение сущностей (entity resolution) , сегодня подробно рассмотрим этап связывания записей с использованием логики на основе правил...
Зачем ограничивать доступ к папке с DAG и как это сделать: категории и роли пользователей в Apache AirFlow, способы входа в систему и конфигурации для настройки прав. Категории и роли пользователей Apache AirFlow Поскольку основным источником угрозы почти для любой информационной системы являются люди, при разработке методов обеспечения безопасности надо,...
Как спроектировать DAG и выбрать способ обмена данными между задачами, где определить подключения и запросы к БД и что поможет избежать ада Python-зависимостей при использовании Apache AirFlow. Сегодня я расскажу своем личном опыте наступания на грабли при работе с этим оркестратором batch-процессов и уроках, которые из этого вынесла. 5 советов...
Что необходимо реализовать в собственном процессоре, написанном на Python, чтобы запускать его в Apache NiFi. Классы и методы для настройки свойств, а также отношения и состояния жизненного цикла. Классы и методы для настройки свойств Предустановленные обработчики данных или процессоры (processor) Apache NiFi, написанные на Java, можно настроить прямо в GUI,...