Учебный центр Коммерсант

+7
с 2023

ООО «УЦ «Коммерсант» оказывает образовательные услуги по 3 направлениям: • ШКОЛА БОЛЬШИХ ДАННЫХ • ШКОЛА ПРИКЛАДНОГО БИЗНЕС-АНАЛИЗА • ШКОЛА УПРАВЛЕНИЯ И ПРОДАЖ

7 подписчиков
0 подписок
MPP-движок для Big Data: архитектура и принципы работы Trino

Как с помощью SQL-запросов анализировать огромные объемы данных из множества источников в реальном времени без их фактического копирования. Архитектура и принципы работы MPP-движка Trino.

BranchPythonOperator vs ShortCircuitOperator в Apache AirFlow

Чем BranchPythonOperator отличается от ShortCircuitOperator, что и когда выбирать для ветвления DAG в Apache Airflow: принципы работы и примеры использования.

Purgatory-механизм Apache Kafka для асинхронных операций

Что такое чистилище запросов, зачем это в потоковой обработке данных, при чем здесь иерархические колеса времени и как эта структура данных помогает Apache Kafka выполнять сотни тысяч асинхронных операций в секунду.

Из Kafka в Elasticsearch с помощью sink-коннектора OpenSearch: практический пример

Как передать JSON-документы из топика Kafka в Elasticsearch, используя OpenSearch Sink Connector. Подробная демонстрация с настройкой и регистрацией коннектора в Kafka Connect.

Обработка RPC-вызовов в Apache Spark

Как Apache Spark использует протокол удаленного вызова процедур для межпроцессного взаимодействия, какие параметры отвечают за эффективное выполнение RPC-запросов и где их настроить.

Настройка JDBC-коннектора Kafka от Confluent: практический пример

Сегодня я на практическом примере покажу тонкости настройки конфигураций JDBC-коннектора источника, передающий новые записи из таблицы PostgreSQL в топик Apache Kafka.

Битва коннекторов Kafka от Confluent: JDBC-коннектор vs CDC Debezium

Что общего между Kafka Connect JDBC Source и PostgreSQL CDC Source V2 (Debezium), чем отличаются эти коннекторы и как добавить JDBC-драйвер для передачи данных из PostgreSQL в Apache Kafka на Docker.

Apache Kafka 3.9: новинки свежего релиза

6 ноября 2024 года опубликован очередной выпуск самой популярной платформы потоковой передачи событий. Что нового в Apache Kafka 3.9: динамические кворумы KRaft, улучшения многоуровневого хранилища, полезные фичи Kafka Streams и Kafka Connect.

Векторизация и диспетчеризация ЦП в Clickhouse

Как ClickHouse реализует параллельные векторные вычисления над большим объемом данных на любых аппаратных платформах: диспетчеризация ЦП для выполнения SIMD-инструкций в сложных функциях.

Телеметрия с Clickhouse

Что такое Observability и чем ClickHouse хорош для обеспечения наблюдаемости, как хранить журналы и трассировки в этой колоночной базе данных и для чего реализована интеграция с OpenTelemetry.

Как управлять многопользовательским кластером Apache Kafka

Какие задачи решают инженеры и администраторы кластера для организации многопользовательского доступа к платформе потоковой передачи событий, а также чем полезен фреймворк Strimzi для развертывания и сопровождения мультиарендной среды Apache Kafka на Kubernetes.

Декораторы в Apache AirFlow

Что такое Python-декораторы в Airflow, зачем они нужны, какие они бывают и чем полезны: ликбез по TaskFlow API на практическом примере DAG.