Тонкости тестирования приложений Apache Flink SQL

Как протестировать работу приложения Apache Flink, используя SQL-клиентов, Table API, тестовые наборы операторов и режим локального мини-кластера. Разбираем особенности ручного и автоматизированного тестирования Flink SQL на уровне отдельных функций, модулей и их интеграционного взаимодействия. Модульное и интеграционное тестирование приложений Apache Flink SQL Тестирование является неотъемлемой частью любого процесса разработки ПО,...

Устраняем дубли в потоковых данных с Apache Flink SQL

Чем опасны дубли данных при их потоковой обработке и как реализовать дедупликацию в Apache Flink SQL. Смотрим на практическом примере для обучения дата-инженеров и разработчиков распределенных приложений. Потоковая дедупликация данных в Apache Flink SQL Apache Flink можно назвать уникальный фреймворком для разработки распределенных приложений в области Big Data, который унифицирует...

Apache Flink 1.16.0: обзор релиза

28 октября 2022 года вышел мажорный релиз Apache Flink. Что нового в выпуске 1.16.0, который сегодня имеет официальный статус стабильного: зачем нужен SQL Gateway, как улучшен Changelog State Backend, какие DDL-выражения добавлены и зачем внесена поддержка кэширования результата преобразования в PyFlink. Главные обновления Apache Flink 1.16 В версии 1.16 Flink...

Управление памятью в Apache Flink

Сегодня рассмотрим, как оптимизировать потребление памяти в приложениях Apache Flink, разобрав основные принципы работы и конфигурации настройки памяти этого вычислительного фреймворка. А также перечислим типовые ошибки, с которыми дата-инженер может столкнуться при разработке и эксплуатации Flink-приложений Компоненты памяти в Apache Flink Apache Flink обеспечивает эффективные рабочие нагрузки поверх JVM, строго...

Flink + Kafka: Confluent купил Immerok

Зачем корпорации Confluent, которая продвигает Apache Kafka, понадобился Flink-стартап, чего ожидать от очередного слияния поглощения крупным игроком более мелкого предприятия, и какую пользу это принесет экосистеме потоковой передачи событий. Что Immerok и зачем это Confluent Год только начался, а в мире Big Data уже появились интересные новости. 6 января в...

Как Apache Flink использует Calcite для выполнения SQL-запросов

Мы уже рассказывали, что Apache Flink использует Calcite для оптимизации SQL-запросов. Продолжая разбирать эту тему, важную для обучения разработчиков Flink-приложений и дата-инженеров, сегодня рассмотрим, как отследить происхождение отношения на уровне поля, используя методы класса RelMetadataQuery в Calcite. Что такое Apache Calcite и при чем здесь Flink SQL Напомним, Apache Flink...

Тонкости оптимизации SQL-запросов в Apache Flink с Calcite

Как оптимизатор Calcite в Apache Flink переводит SQL-команды в задания потоковой и пакетной обработки и какие приемы могут ускорить их выполнение. Разбираемся, чем полезны интерфейсы пользовательских коннекторов источника и подсказки запросов. Flink SQL в пакетной и потоковой обработке данных Apache Flink позволяет разрабатывать распределенные приложения потоковой обработки больших данных, предоставляя...

Автомасштабирование и развертывание Apache Flink в GCP

В этой статье для дата-инженеров и разработчиков Flink-приложений рассмотрим, как связаны диспетчеры задач и заданий, зачем настраивать автоматическое масштабирование кластера и как это сделать с помощью Google Auto Scaler в облачной инфраструктуре этого провайдера. Роль диспетчера заданий в Apache Flink и механизмы отказоустойчивости Apache Flink — отличный фреймворк создания приложений...

Выявление мошенничества в реальном времени с Apache Flink

Чтобы добавить в наши курсы по аналитики больших данных еще больше практически примеров, сегодня рассмотрим, как современные технологий Big Data помогают в реальном времени выявлять телекоммуникационные мошенничества. Почему для антифрод-задач особенно подходит Apache Flink с его потоковом движком обработки данных и за счет чего этот фреймворк такой быстрый. Антифрод в...

Перекосы данных в Apache Flink и что с ними делать: MapReduce Combiner и Bundle оператор

Мы уже разбирали некоторые советы оптимизации Flink-приложений, связанные с неравномерным распределением данных по вычислительным узлам. Сегодня рассмотрим, как при этом пригодится паттерн MapReduce Combiner, который часто используется в экосистеме Apache Hadoop и вместо него лучше применить Bundle оператор, доступный с версии Flink 1.15. Проблема неравномерного распределения в Big Data вообще...

Поиск по сайту