Чтобы SQL-запросы выполнялись быстрее, в Greenplum, как и в PostgreSQL, поддерживается JIT-компиляция. Читайте далее, что это такое и всегда ли эта динамическая генерация машинного кода на лету дает выигрыш в скорости для аналитики больших данных. Что такое JIT-компиляция Технология JIT-компиляции (Just-In-Time) позволяет генерировать машинный код во время выполнения программы. В...
Мы уже писали про механизмы обеспечения высокой доступности в кластере Greenplum. Сегодня рассмотрим, какие инструменты и приемы помогут выявить сбои координатора и сегментов, а также как администратору кластера этой MPP-СУБД восстановить ее работоспособность. Что такое зеркалирование сегментов Greenplum Напомним, кластер Greenplum представляет собой несколько экземпляров популярной объектно-реляционной базы данных (БД)...
Сегодня рассмотрим, какие ошибки, связанные с DAG, отображаются в пользовательском интерфейсе Apache AirFlow и как дата-инженеру их исправить. А также рассмотрим еще несколько рекомендаций по повышению эффективности этого фреймворка. 4 ошибки с DAG в интерфейсе Apache AirFlow и как их исправить Сегодня все больше компаний, независимо от их домена и...
В этой статье для обучения дата-инженеров рассмотрим типы оповещений в Apache AirFlow и их отслеживание в сервисе мониторинга cron-заданий Healthchecks.io. Оповещения Apache AirFlow: какие они бывают и зачем их отслеживать Apache AirFlow позволяет создавать сложные конвейеры обработки данных, которые могут выполняться по расписанию, по событию или запускаться вручную. Для повышения...
Как разработчику выбрать подходящий режим развертывания для своего Spark-приложения, достоинства и недостатки клиентского и кластерного режимов, а также особенности запуска под управлением YARN. Архитектура и режимы развертывания Spark-приложения Будучи фреймворком для создания приложений быстрой обработки Big Data, Apache Spark имеет несколько режимов развертывания, которые зависят от варианта запуска Spark-приложения: на...
Какие проблемы характерны для распределенных очередей сообщений, почему они случаются и как с ними справиться. Разбираемся со сбоями, ошибками и перегрузками на примере Apache Kafka и RabbitMQ. Проблемы с распределенными очередями и главные причины их появления Хотя Apache Kafka — это целая экосистема со множеством компонентов для потоковой передачи событий,...
Недавно мы писали про очереди недоставленных сообщений в Apache Kafka и RabbitMQ. Сегодня поговорим про стратегии обработки ошибок, связанные с DLQ-очередями в Kafka, а также рассмотрим, какие сообщения НЕ надо помещать в Dead Letter Queue. 4 стратегии работы с DLQ-топиками в Apache Kafka Напомним, в Apache Kafka в очереди недоставленных...
Как Greenplum расширяет MVCC-модель PostgreSQL для управления доступом к данным в многопользовательской среде, обеспечивая согласованность и изоляцию транзакций для нескольких сегментов в большом кластере. Преимущества моментальных снимков перед блокировками и их польза для резервного копирования. MVCC и транзакции в Greenplum с PostgreSQL Будучи основанной на PostgreSQL, о чем мы писали здесь,...
Чтобы сделать наши курсы по Apache NiFi Для дата-инженеров еще более полезными, сегодня поговорим про настройку процессоров. Читайте далее, как распараллелить задачи и потоки, задержать FlowFile, задать обратное давление и настроить другие полезные конфигурации. Как настроить конфигурации процессора Apache NiFi Будучи мощным инструментом дата-инженерии, Apache NiFi содержит множество обработчиков –...
Что такое backfill-операции в конвейерах заданий Apache Spark, чем они отличаются от исторического заполнения датасетов, зачем их автоматизировать и как это сделать. Что такое backfilling для заданий Apache Spark Мы уже писали про понятие backfill на примере модификации DAG при добавлении новых заданий в конвейер Apache AirFlow. Эта функция полезна,...