Что нас ждет в Apache Flink 2.0: обзор главных фич мажорного релиза

В конце декабря принято строить планы на следующие 12 месяцев. Посмотрим, что разработчики Apache Flink обещают реализовать в релизе 2.0, который должен выйти к концу 2024 года. Внедрение многоуровневой системы хранения состояний В Apache Flink 2.0 будет улучшена система управления хранилищем состояния путем перехода к полностью разделенной архитектуре хранения и...

Динамическое и статическое членство потребителей Apache Kafka

Чем group.instance.id отличается от group.id, зачем нужен member.id, каковы преимущества статического членства в группе потребителей перед динамическим и какие механизмы Kafka обеспечивают ребалансировку клиентских приложений. Еще раз про группы потребителей Apache Kafka Напомним, группы потребителей в Apache Kafka нужны для логического объединения нескольких потребителей с целью повышения надежности потоковой системы....

Как Apache Spark планирует и запускает задания в кластере

Какие механизмы и компоненты позволяют Apache Spark планировать задания и эффективно утилизировать ресурсы кластера. Чем статическое разделение ресурсов отличается от динамического, и как настроить планировщик для ускорения вычислений. Планирование заданий в Apache Spark Распределенный характер Apache Spark предполагает наличие инструментов для разделения ресурсов между вычислениями. В режиме кластера каждое приложение...

Apache AirFlow 2.8: обзор предновогоднего релиза

14 декабря 2023 года вышел очередной релиз Apache AirFlow, который содержит более 20 новых фичей, 60 улучшений и 50 исправлений. Знакомимся с самыми главными для дата-инженера новинками выпуска 2.8. ТОП-10 новинок Apache AirFlow 2.8 Многие обновления в версии 2.8 направлены на расширение возможностей создания DAG, улучшение ведения журналов и исправление...

Как повысить эффективность утилизации диска в Greenplum с расширением Diskquota

Сегодня познакомимся с возможностями и ограничениями open-source проект Diskquota, направленного на оптимизацию управления дисковым пространством базы данных Greenplum. Зачем ограничивать использование диска в Greenplum и как это сделать Эффективная утилизация аппаратных ресурсов, в т.ч. жесткого диска – один из факторов, позволяющих ускорить работу любой СУБД, в т.ч. Greenplum. Будучи популярным...

Анализ временных рядов в ClickHouse и Greenplum

Анализ временных рядов нужен не только в Data Science, но и в мониторинге системных событий. Чем столбец с отметками времени в ClickHouse отличается от гипертаблиц в PostgreSQL и Greenplum c расширением TimescaleDB, и что выбирать для аналитики больших данных. ClickHouse для анализа временных рядов ClickHouse является колоночной СУБД для аналитической...

Когда развернуть еще один кластер Apache Kafka и как им управлять?

Что лучше: один или несколько кластеров Apache Kafka, когда и зачем разворачивать новый кластер вместо масштабирования существующего, какие задачи администрирования поручить локальным DevOps-инженерам, а что решать централизовано. Один или несколько кластеров Apache Kafka? Продолжая разговор про эффективное управление корпоративным кластером Apache Kafka, сегодня рассмотрим, когда и зачем нужно разворачивать новый...

Лучшие практики работы с XCom и триггерами в Apache AirFlow: ТОП-10 советов

Сегодня разберем, как повысить эффективность использования объектов XCom в Apache AirFlow и сделать свои конвейеры обработки данных еще более гибкими с помощью настройки триггерных правил.  Возможности TaskFlow API для XCom Объекты XCom позволяют задачам DAG в Apache AirFlow обмениваться данными. Это очень удобно для реализации конвейера с атомарными задачами, которые...

Как настроить оборудование для ускорения работы Apache Spark

Зачем размещать задания Apache Spark на узлах HDFS, какую пропускную способность сети передачи данных выбрать, почему не рекомендуется использовать RAID для жестких дисков, сколько выделить памяти и ядер ЦП. Рекомендации по настройке оборудования для Spark-приложений На практике большинство заданий Spark считывает входные данные из внешней системы хранения, например, файловой системы...

Еще одна архитектура данных: Streamhouse с Apache Paimon

Что не так с архитектурой данных Lakehouse, зачем разработчики Apache Flink создали на основе табличного хранилища новую дата-платформу, чем хорош подход Streamhouse и как устроен Apache Paimon. Что такое архитектура данных Streamhouse Не успели дата-архитекторы освоиться с Lakehouse – архитектурой данных, которая объединяет преимущества хранилищ и озер данных, комбинируя масштабируемость...

Поиск по сайту