Почему Apache Pulsar — это не Kafka с RabbitMQ в одном флаконе

Недавно мы разбирали, что такое Apache Pulsar: архитектуру, принципы работы, сходства и различия с Kafka и RabbitMQ. В продолжение этого разговора, сегодня рассмотрим основные мифы и их опровержения в горячем споре о технологиях Big Data. Читайте далее про холивар Apache Kafka vs Pulsar vs RabbitMQ: что лучше выбрать для построения...

Что такое Apache Pulsar: новая Kafka или улучшенный RabbitMQ для потоков Big Data

Продвигая наши обновленные курсы по Kafka, сегодня рассмотрим, почему в последнее время эту Big Data платформу потоковой обработки событий стали активно сравнивать с Apache Pulsar. Читайте далее, как устроен этот молодой, но интересный фреймворк потоковой обработки больших данных, чем он отличается от Kafka и RabbitMQ, что между ними общего и...

Пробуем приложения Apache Kafka Streams в Kubernetes: probe-механизм и проблемы stateful

Вчера мы говорили про сложности развертывания множества stateful-приложений Apache Kafka Streams в кластере Kubernetes и роль контроллера StatefulSet, который поддерживает состояние реплицированных задач за пределами жизненного цикла отдельных подов. В продолжение этой темы, сегодня рассмотрим механизм проб, которые позволяют определить состояние распределенного приложения, развернутого на платформе контейнерной виртуализации. В качестве...

Как ваше состояние: запуск stateful-приложений Apache Kafka Streams в Kubernetes

Сегодня рассмотрим особенности запуска приложений Apache Kafka Streams для потоковой обработки больших данных с отслеживанием состояния в кластере Kubernetes. Читайте далее, в чем проблема управления stateful-приложениями Kafka Streams в Kubernetes и как ее решает контроллер StatefulSet. Что обеспечивает хранение состояний в Apache Kafka Streams Напомним, Kafka Streams – это легковесная...

Что такое Big Data Reconciliation: согласование больших данных c Apache Spark

Мы уже рассказывали, почему качество данных является важнейшим аспектом разработки и эксплуатации Big Data систем. Приемлемое для эффективного использования качество массивов информации достигается не только с помощью процессов подготовки датасета к машинному обучению и профилирования данных, но и за счет их согласования. Читайте далее, что такое Data reconciliation, зачем это...

CDC-репликация Big Data в реальном времени с Apache Kafka и Debezium в Confluent Cloud

В этой статье поговорим про интеграцию данных с помощью CDC-подхода и репликацию SQL-таблиц из корпоративной СУБД в несколько разных удаленных хранилищ в реальном времени с применением Apache Kafka и Debezium, развернутых в Kafka Connect и Confluent Cloud. Постановка задачи: CDC с Big Data в реальном времени Рассмотрим кейс, который часто...

А вы любите Kafka? Открытый тест из 10 вопросов на знание популярной Big Data платформы

Чтобы сделать ваше самостоятельное обучение Apache Kafka и прочим технологиям Big Data по статьям нашего блога еще более интересным, сегодня мы предлагаем вам открытый интерактивный тест по этой платформе потоковой обработки событий. Ответьте на 10 простых вопросов и узнайте, насколько хорошо вы знакомы с особенностями администрирования и эксплуатации этого популярного...

А можно дешевле: снижаем стоимость аналитики Big Data в приложениях Apache Spark

Вчера мы говорили про ускорение аналитики больших данных в конвейере из множества заданий Apache Spark. Продолжая речь про обучение инженеров данных, сегодня рассмотрим, как снизить стоимость выполнения Spark-приложений, сократив накладные расходы на обработку Big Data и повысив эффективность использования кластерной инфраструктуры. Экономика Big Data систем: распределенная разработка и операционные затраты...

Ускоряем конвейеры Apache Spark: 3 простых способа

Сегодня рассмотрим несколько простых способов ускорить обработку больших данных в рамках конвейера задач Apache Spark. Читайте далее про важность тщательной оценки входных и выходных данных, рандомизацию рабочей нагрузки Big Data кластера и замену JOIN-операций оконными функциями. Оптимизируй это: почему конвейеры аналитической обработки больших данных с Apache Spark замедляются Обычно со...

Сложности перехода: 3 проблемы миграции на Apache AirFlow 2.0 и их решения

В рамках обучения инженеров больших данных, вчера мы рассказывали о новой версии Apache AirFlow 2.0, вышедшей в декабре 2020 года. Сегодня рассмотрим особенности перехода на этот релиз: в чем сложности миграции и как их решить. Читайте далее про сохранение кастомизированных настроек, тонкости работы с базой метаданных и конфигурацию для развертывания...

Поиск по сайту