Привет!
Среди рассматриваемых нами фреймворков для сложной обработки данных на Java есть и Apache Flink. Хотим предложить вам перевод неплохой статьи из блога Analytics Vidhya на портале Medium, чтобы оценить читательский интерес. Не стесняйтесь участвовать в голосовании!
В преддверии запуска нового потока по курсу «Data Engineer» подготовили перевод интересного материала.
Мы поговорим о достаточно популярном паттерне, с помощью которого приложения используют несколько хранилищ данных, где каждое хранилище используется под свои цели, например, для хранения канонической формы данных (MySQL и т.д.), обеспечения расширенных возможностей поиска (ElasticSearch и т.д.), кэширования (Memcached и т.д.) и других. Обычно при использовании нескольких хранилищ данных одно из них работает как основное хранилище, а другие как производные хранилища. Единственная проблема заключается в том, как синхронизировать эти хранилища данных.
Мы рассмотрели ряд различных паттернов, которые пытались решить проблему синхронизации нескольких хранилищ, таких как двойная запись, распределенные транзакции и т.д. Однако эти подходы имеют существенные ограничения в плане использования в реальной жизни, надежности и технического обслуживания. Помимо синхронизации данных, некоторым приложениям также необходимо обогащать данные, вызывая внешние сервисы.Читать полностью »
В предыдущей статье мы рассказали про перенос разработки в единый репозиторий с trunk-based подходом к разработке, с едиными системами сборки, тестирования, деплоя и мониторинга, про то, какие задачи должна решать система непрерывной интеграции для эффективной работы в таких условиях.
Сегодня мы расскажем читателям Хабра про устройство системы непрерывной интеграции.
Система непрерывной интеграции должна работать надежно и быстро. Система должна быстро реагировать на поступающие события и не должна вносить дополнительных задержек в процесс доставки результатов запуска тестов до пользователя. Результаты сборки и тестирования нужно доставлять до пользователя в режиме реального времени.
В предыдущей статье мы рассказали про перенос разработки в единый репозиторий с trunk-based подходом к разработке, с едиными системами сборки, тестирования, деплоя и мониторинга, про то, какие задачи должна решать система непрерывной интеграции для эффективной работы в таких условиях.
Сегодня мы расскажем читателям Хабра про устройство системы непрерывной интеграции.
Система непрерывной интеграции должна работать надежно и быстро. Система должна быстро реагировать на поступающие события и не должна вносить дополнительных задержек в процесс доставки результатов запуска тестов до пользователя. Результаты сборки и тестирования нужно доставлять до пользователя в режиме реального времени.
* Michael G. Noll — активный контрибьютор в Open Source проекты, в том числе в Apache Kafka и Apache Storm.
Статья будет полезна в первую очередь тем, кто только знакомится с Apache Kafka и/или потоковой обработкой [Stream Processing].
В этой статье, возможно, в первой из мини-серии, я хочу объяснить концепции Стримов [Streams] и Таблиц [Tables] в потоковой обработке и, в частности, в Apache Kafka. Надеюсь, у вас появится лучшее теоретическое представление и идеи, которые помогут вам решать ваши текущие и будущие задачи лучше и/или быстрее.
Содержание:
* Мотивация
* Стримы и Таблицы простым языком
* Иллюстрированные примеры
* Стримы и Таблицы в Kafka простым языком
* Пристальный взгляд на Kafka Streams, KSQL и аналоги в Scala
* Таблицы стоят на плечах гигантов (на стримах)
* Turning the Database Inside-Out
* Заключение
Читать полностью »
Всем привет!
Сегодня мы расскажем о том, как с помощью потоковой обработки данных можно увеличить качество рекомендаций и снизить время отклика всей рекомендательной системы в 5 раз. Речь пойдет об одном из наших клиентов – сервисе потокового видео Rutube.
