3 апреля стартовал прием заявок на участие в самом масштабном международном хакатоне «Лидеры цифровой трансформации». КАК ПРИНЯТЬ УЧАСТИЕ «Лидеры цифровой трансформации» – главное ИТ-событие, объединяющее талантливых специалистов из разных уголков мира. В рамках конкурса участники разрабатывают новые цифровые продукты и сервисы по запросу города, бизнеса и регионов. В хакатоне могут...
Как равномерно распределить по шардам ClickHouse уже существующие данные, зачем профилировать запросы, какие профилировщики поддерживает эта колоночная СУБД и каким образом их использовать. Ребалансировка шардов в ClickHouse Какой бы быстрой не была база данных, ее работу всегда хочется ускорить еще больше. Одним из популярных способов ускорения распределенной СУБД является шардирование...
Как прочитать данные из ClickHouse в Apache NiFi или загрузить их в таблицу колоночной СУБД: настройки подключения, использование процессоров и тонкости потоковой интеграции. Подключение к ClickHouse из Apache NiFi Как и интеграция ClickHouse с Apache AirFlow, связь этой колоночной СУБД с приложением NiFi реализуется с помощью решения сообщества, средствами самого...
Как расширить возможности Apache Flink с помощью дополнительных плагинов: подключение внешних ресурсов и обогащение отказов пользовательскими метками. Разбираемся с продвинутыми настройками для эффективной эксплуатации фреймворка. Внешние ресурсы Apache Flink Помимо процессора и памяти, многим рабочим нагрузкам также требуются другие ресурсы, например, графические процессоры для глубокого обучения. Для поддержки внешних ресурсов...
Как эффективно распределять и использовать ресурсы ClickHouse, зачем ограничивать возможности пользователей с помощью квот и классифицировать рабочие нагрузки. Управление ресурсами в ClickHouse Благодаря своей децентрализованной архитектуре ClickHouse, когда один экземпляр включает несколько серверов, к которым напрямую приходят запросы пользователей, эта колоночная СУБД работает очень быстро. Для репликации данных и выполнения...
Проблемы управления данными в мультиарендной среде или как Databricks решил изолировать клиентские приложения Apache Spark на общей виртуальной машине Java друг от друга и от самого фреймворка (драйвера и исполнителей). Знакомство с Lakeguard на базе каталога Unity. Проблемы управления данными в мультитенантной среде Компания Databricks не просто развивает и продвигает...
Практическая демонстрация потокового SQL-конвейера, который преобразует данные, потребленные из Apache Kafka, и записывает результаты в Elasticsearch, используя Debezium-коннекторы и задания Apache Flink в облачной платформе Decodable. Потребление сообщений из Apache Kafka Я уже показывала пример интеграции Apache Kafka и Elasticsearch с помощью sink-коннектора, а также конвейер с ClickHouse Cloud. Сегодня...
Как Greenplum хранит и обрабатывает XML-документы, зачем для этого нужны утилиты gpfdist и gpload, каковы их конфигурации для выполнения XSLT-преобразований XML-файлов и их загрузки/выборки во внешние таблицы MPP-СУБД. Работа с XML-документами и XSLT-преобразования в Greenplum Greenplum, как и PostgreSQL, также поддерживает работу со сложными типами данных и может вести себя...
Чем полезна интеграция ClickHouse с Apache Airflow и как ее реализовать: операторы в пакете провайдера и плагине на основе Python-драйвера. Принципы работы и примеры использования. 2 способа интеграции ClickHouse с AirFlow Продолжая разговор про интеграцию ClickHouse с другими системами, сегодня рассмотрим, как связать эту колоночную СУБД с мощным ETL-движком Apache...
От чего зависит задержка передачи данных из Apache Kafka в ClickHouse, как ее определить и ускорить интеграцию брокера сообщений с колоночной СУБД: настройки и лучшие практики. Интеграция ClickHouse с Kafka Чтобы связать ClickHouse с внешними системами, в этой колоночной СУБД есть специальные механизмы – интеграционные движки таблиц. Например, для взаимодействия...
Зачем устанавливать максимальный для каждого задания Apache Flink, для чего stateful-оператору пользовательский UUID, как выбрать подходящий бэкенд хранения состояний, от чего зависит оптимальный интервал создания контрольных точек и где настраивается высокая доступность менеджера заданий. 5 главных настроек перед запуском Flink-приложения в производственное развертывание Перед запуском приложения Apache Flink в производственное...
Какие источники исходных данных поддерживает Apache Spark для пакетной и потоковой обработки, обеспечивая отказоустойчивые вычисления в большом масштабе средствами SQL и Structured Streaming. Источники данных Apache Spark SQL и структурированной потоковой передачи Будучи фреймворком для создания распределенных приложений обработки больших объемов данных, Apache Spark может подключаться к разным источникам этих...
Как координатор Greenplum на мастер-хосте рассылает сегментам планы выполнения запросов, что такое курсор параллельного получения результатов оператора SELECT и каким образом его использовать для аналитики больших данных в этой MPP-СУБД. Особенности рассылки планов SQL-запросов в Greenplum на выполнение Хотя Greenplum основана на PostgreSQL, некоторые механизмы работы этих СУБД отличаются. Например,...
Как эффективно распределять и использовать ресурсы ClickHouse, зачем ограничивать возможности пользователей с помощью квот и классифицировать рабочие нагрузки. Управление ресурсами в ClickHouse Благодаря своей децентрализованной архитектуре ClickHouse, когда один экземпляр включает несколько серверов, к которым напрямую приходят запросы пользователей, эта колоночная СУБД работает очень быстро. Для репликации данных и выполнения...
Чем кэширование в OLAP-системах отличается от OLTP и как устроен кэш запросов ClickHouse: принципы работы, конфигурационные настройки и примеры использования SELECT-оператора. Особенности кэширования в ClickHouse Кэширование является одним из методов повышения производительности, который сокращает время на получение результатов вычислений за счет их хранения в области быстрого доступа. Обычно кэшируются результаты...
Как с Apache Flink настроить локальную службу OLAP, а также развернуть ее в рабочей среде производственного кластера: архитектура, принципы работы и параметры конфигурации для сложных аналитических сценариев. Служба Flink OLAP: архитектура и принципы работы Идея выделить в Apache Flink механизм OLAP для анализа данных в потоковом хранилище появилась еще год...
Как Greenplum индексирует JSON-документы, что такое GIN-индекс в PostgreSQL, чем он отличается от B-дерева и хэш-таблицы, когда и как их использовать, а также почему поддерживается только индексация JSONB-полей. Как Greenplum индексирует JSONB-документы Поскольку Greenplum основана на PostgreSQL, она также поддерживает работу со сложными типами данных и может вести себя подобно...
30 апреля 2024 года опубликован очередной выпуск ClickHouse, который включает 13 новых функций, 16 улучшений производительности и 65 исправлений ошибок. Знакомимся с самими интересными новинками релиза 24.4. Значимые новинки Clickhouse 24.2 Начнем с повседневных операций с таблицами: теперь в ClickHouse можно зараз удалить несколько таблиц со всем их содержимым, используя...
Почему клиентское приложение для публикации сообщений или их потребления из Kafka при использовании реестра схем существует в двух экземплярах, что добавляется к сериализованному сообщению, где хранится идентификатор схемы и другие тонкости работы с Confluent Schema Registry. Сериализация и десериализация сообщений с реестром схем Apache Kafka Недавно я показывала небольшую демонстрацию...
Чем API TaskFlow отличается от традиционных операторов Apache Airflow, можно ли их использовать вместе и как это сделать для более эффективной передачи данных между задачами DAG с помощью механизма XCom: несколько примеров. Что такое API TaskFlow в Apache Airflow Чтобы реализовать конвейер обработки данных в Apache AirFlow, можно использовать традиционные...