Apache Flink 1.18: что нового?

24 октября 2023 года вышел очередной релиз Apache Flink. Знакомимся с главными новинками популярного Big Data фреймворка для разработки потоковых stateful-приложений: JDBC-драйвер для SQL-шлюза, хранимые процедуры для коннекторов, расширенная поддержка SQL, динамическое масштабирование с REST API и RocksDB, улучшение пакетных операций, а также другие полезные фичи Apache Flink 1.18. Улучшения...

Как управлять Greenplum с VMware Command Center

Что такое VMware Greenplum Command Center, как использовать этот инструмент для эффективного управления MPP-СУБД и чем он отличается от Arenadata Command Center для Arenadata DB. Что такое центр управления Greenplum от VMware VMware Greenplum Command Center — это инструмент управления, который отслеживает показатели производительности системы, анализирует состояние кластера и позволяет...

Еще 11 конфигураций для повышения эффективности Greenplum 7

Продолжая тему недавней статьи про настройки Greenplum 7, сегодня рассмотрим еще несколько конфигураций, которые позволят сделать эту MPP-СУБД еще быстрее и надежнее. Глобальные конфигурации Greenplum для настройки рабочих файлов Параметры глобальной конфигурации пользователя (GUC, Global User Configuration) Greenplum могут быть как глобальными, так и локальными по отношению к экземплярам сегмента. Глобальные...

Кэширование в Databricks SQL

Что такое Databricks SQL и как его ускорить, используя кэширование данных: типы хранилищ данных в платформе Lakehouse и виды кэшей. Что такое Databricks SQL Платформа Databricks Lakehouse предоставляет комплексное решение для хранения данных. Она построена на открытых стандартах и ​​API. Эта архитектура данных сочетает ACID-транзакции и управление данными корпоративных хранилищ...

Тюнинг Greenplum 7: 12 конфигураций для администратора и дата-инженера

Что настроить в Greenplum 7, чтобы сделать эту MPP-СУБД еще эффективнее. Обзор наиболее популярных параметров конфигурации и рекомендации по установке их значений. Ограничения подключений и выполнения SQL-запросов: 6 параметров с перезагрузкой системы Будучи зрелой системой со множеством настроек, Greenplum предоставляет администратору и дата-инженеру широкие возможности по адаптации этой СУБД к...

Машинное обучение с Greenplum: обзор ML-расширений

Как использовать Greenplum в проектах машинного обучения: знакомимся с расширением PostgresML и модулем pgvector. Возможности и ограничения плагинов, превращающих MPP-СУБД в полноценный MLOps-инструмент. Как превратить Greenplum в векторную базу данных с расширением pgvector Будучи вариацией PostgreSQL с механизмами массово-параллельной загрузки, Greenplum отлично справляется с огромным объемом данных. Однако, к хранилищам...

Из PostgreSQL в Elasticsearch: пишем ETL-процесс в DAG AirFlow и запускаем в Colab

Пример ETL-процесса в DAG Apache AirFlow: извлечение данных о выполненных заказах из PostgreSQL, преобразование в JSON-документ и загрузка в NoSQL-хранилище Elasticsearch в виде JSON-документа с отправкой уведомления в Telegram. Разработка и запуск кода в Google Colab. Постановка задачи и проектирование конвейера в виде DAG AirFlow О том, как построить простой...

ТОП-5 советов по эффективному управлению данными в Greenplum

Как выбирать политики распределения и разделения данных в Greenplum, в чем польза динамического сканирования индексов, зачем регулярно использовать операции VACUUM и ANALYZE, из-за чего тормозят SQL-запросы и как это исправить. Эффективное распределение и разделение Будучи основанной на PostgreSQL, Greenplum расширяет возможности этой замечательной СУБД, добавляя операции с массово-параллельной обработкой. Для...

Как использовать в одном DAG Apache AirFlow задачи из разных Python-файлов

Простой пример объединения нескольких задач, описанных в разных Python-файлах, в единый DAG Apache AirFlow на кейсе выгрузки из реляционной базы PostgreSQL данных о выполненных заказах за последние 100 дней. Разработка и запуск кода в Google Colab. Объединение задач из отдельных Python-файлах в один DAG AirFlow Я уже показывала, как построить...

Уязвимости Apache AirFlow в 2023 году: от средних до критических

Какие ошибки и угрозы нарушения безопасности были обнаружены в Apache AirFlow в 2023 году: обзор уязвимостей и способы их устранения. 9 уязвимостей среднего уровня серьезности В текущем году в Apache AirFlow было обнаружено 15 уязвимостей разной степени критичности. К наименее серьезным с маркировкой Medium и оценкой от 4 до 6.9...

Поиск по сайту