Не только MSCK REPAIR TABLE: добавляем разделы в хранилище метаданных Hive с оператором AirFlow и Apache Spark

Что такое MSCK REPAIR TABLE в Apache Hive, зачем нужна эта команда, ее достоинства и недостатки, а также альтернативные варианты для задач пакетной дата-инженерии. Разбираем на примере конвейера обработки данных в ML-приложениях при работе с Data Lake. Команда MSCK REPAIR TABLE в Apache Hive В ML-приложениях особенно важно, как озеро данных (Data...

Не просто Apache Solr: краткий обзор Tanzu Greenplum Text

Сегодня заглянем под капот Tanzu Greenplum Text: архитектура и принципы работы этого средства поиска и анализа текстов, интегрированного с популярной MPP-СУБД. Как движок наподобие Elasticsearch связывает кластер Apache Solr с базой данных Greenplum и зачем здесь нужен Zookeeper. Что такое Tanzu Greenplum Text Мы уже рассказывали про основные функциональные возможности...

Микросервисная архитектура с Neo4j, Kafka и Outbox-паттерном проектирования

В рамках обучения ИТ-архитекторов и разработчиков распределенных приложений рассмотрим, что представляет собой Transactional Outbox и как этот паттерн проектирования микросервисной архитектуры можно реализовать с помощью Neo4j и Apache Kafka, чтобы создать масштабируемый, общий и абстрактный способ запроса информации независимо от типа объекта. Постановка задачи: проблемы микросервисной архитектуры и способы их...

Синхронные и асинхронные продюсеры: Graceful shutdown для Apache Kafka

Мы уже рассказывали, что такое Graceful shutdown на примере Spark Streaming. Сегодня разберем реализацию этой идеи плавного завершения задач в потоковой обработке данных применяется в компании Carwow при работе с Apache Kafka и dyno-контейнерами приложений Heroku. Потоковая обработка данных и проблема завершения потоковых заданий в контейнерах Heroku Carwow - британская...

Аналитика больших данных в реальном времени с Apache Kafka, Spark, ClickHouse и S3

Практический пример аналитики больших данных в реальном времени с Apache Spark, Kafka, ClickHouse и AWS S3: возможности, архитектура, также специально для дата-инженеров и разработчиков распределенных приложений рассмотрим, сколько времени нужно для разрешения каждого вызова API в определенном временном диапазоне. Анализ событий пользовательского поведения в реальном времени Основным продуктом международной ИТ-компании...

Внешний датчик в Apache Airflow для поэтапной загрузки данных в таблицы DWH

Мы уже писали про датчики или сенсоры - особый тип операторов Apache AirFlow, предназначенных для ожидания какого-то события. Сегодня рассмотрим практический пример обучения дата-инженеров и разработчиков по использованию внешнего сенсора в рамках типовой задачи дата-инженерии по организации ETL/ELT-процессов при поэтапной загрузке данных в DWH для OLAP-систем. Постановка задачи: поэтапная загрузка...

Cloudera Operational Database: комплексная платформа данных на Apache HBase и Phoenix

В этой статье для дата-инженеров и администраторов SQL-on-Hadoop рассмотрим, что такое Cloudera Data Platform Operational Database, как это связано с Apache HBase и Phoenix. Также разберем, каким образом перенести данные из кластера HBase в Cloudera Operational Database, избежав их потери и других подводных камней. Что такое Cloudera Operational Database: назначение...

Аналитика больших данных с Apache Spark: UDF на Pyspark для вызова внешних REST API

Сегодня рассмотрим, как загружать большие объемы данных из REST API-сервисов с Apache Spark, написав на PySpark собственную UDF-функцию с преобразованием withColumn(), чтобы воспользоваться всеми преимуществами распределенных вычислений этого фреймворка. Локальное исполнение на драйвере и распараллеливание REST-API вызовов в Apache Spark Мы уже рассказывали, что конвертация Python-скрипта в распределенный код Apache...

Главные улучшения Cloudera Flow Management 2.1.3 на базе Apache NiFi 1.15

В феврале 2022 года вышел новый релиз Cloudera Flow Management 2.1.3 для совместного использования с Cloudera Manager и CDP Private Cloud Base 7.1.7. Этот выпуск основан на Apache NiFi 1.15, о новинках которого мы ранее рассказывали здесь, здесь и здесь. Сейчас рассмотрим основные преимущества этого решения. 5 главных улучшений в...

Serverless для Apache Kafka c Upstash

Сегодня поговорим про администрирование кластера Apache Kafka и разработку потоковых приложений передачи и разберем, как обеспечить их работу в бессерверном режиме с платформой Upstash. Финансовая экономия, простота сопровождения и другие преимущества FaaS-сервисов и serverless-подхода с RESTfull API для обработки событий в реальном времени. Снова про serverless: что такое Upstash Kafka...

Поиск по сайту