Kolekcja logów w .NET Core z Serilog do Elasticsearch [nagranie]

W grudniu podzieliłem się swoim doświadczeniem w ramach Wrocławskiej i Krakowskiej Grupy .NET. Zbieranie logów w aplikacji to ważny aspekt jej utrzymania. Przyśpiesza diagnostykę i pozwala wykryć wąskie gardła. W przypadku .NET Core mamy do dyspozycji bibliotekę Serilog w której w prosty sposób przekierujemy logi do klastra Elasticsearch.

Czytaj dalej „Kolekcja logów w .NET Core z Serilog do Elasticsearch [nagranie]”

Stream Processing – There’s no time like the present [nagranie]

Nagranie z mojego wystąpienia o przetwarzaniu strumieniowym w ramach DataOps Poland. Klasyczne podejście polegające na przetwarzaniu wsadowym nie zawsze się sprawdza. Wartość informacji maleje wraz z upływem czasu. Musimy wybrać kompromis pomiędzy szybkością, a dokładnością wyników. Z nagrania dowiesz się, dlaczego warto zainteresować się przetwarzaniem strumieniowym i jakie niesie ze sobą problemy.

Czytaj dalej „Stream Processing – There’s no time like the present [nagranie]”

Change Data Capture – Zmień Bazę W Strumień (Debezium)

Myślałeś/aś kiedyś o utworzeniu strumienia z operacji w bazie danych? W tym wpisie dowiesz się czym jest Change Data Capture i jak go wykorzystać planując architekturę naszego systemu. W części praktycznej sprawdzimy działanie Debezium na bazie MySQL

Czytaj dalej „Change Data Capture – Zmień Bazę W Strumień (Debezium)”

Jak postawić klaster Elasticsearch? Fragment Kursu Elastic Stack

Najwięcej z Elasticsearch nauczyłem się eksperymentując na klastrze. Nie potrzebujemy do tego farmy serwerów. Wystarczy nasz komputer i instalacja lokalnego klastra.

Czytaj dalej „Jak postawić klaster Elasticsearch? Fragment Kursu Elastic Stack”

Najprostszy sposób na Klaster Apache Spark (Standalone Spark Cluster)

Apache Spark potrafi pokonać wydajnością Pandas działając na pojedynczej maszynie, ale zaprojektowany został by działać w klastrze. Uruchomienie klastra może wydawać się trudne, ale w rzeczywistości to bułka z masłem. W tym wpisie dowiesz się jak uruchomić najprostszy z klastrów, czyli Standalone Spark Cluster.

Czytaj dalej „Najprostszy sposób na Klaster Apache Spark (Standalone Spark Cluster)”

Jak Używać Variables i XCom w Apache Airflow?

Mówi się, że Apache Airflow to CRON na sterydach. Zdobywa uznanie wśród narzędzi do orchestracji ETL’i. Harmonogramowanie, zarządzanie i monitorowanie zadań mu nie straszne. Podstawowym sposobem definiowania zadań są acyklicze grafy skierowane (DAG). Zadania w nich muszą wymieniać się informacjami. We wpisie dowiesz się jak używać Variables i XCom w Apache Airflow.

Czytaj dalej „Jak Używać Variables i XCom w Apache Airflow?”

Czytelny Kod Scala w Apache Spark (4 podejścia)

Jupyter i Apache Zeppelin to dobre miejsce na eksperymentowanie z danymi. Niestety, specyfika notebook’ów nie zachęca do organizacji kodu, a w tym jego dekompozycji i czytelności. Możemy przekopiować komórki do Intellij IDEA i zbudować JAR’a, ale efekt będzie taki sobie. W artykule dowiesz się jak napisać czytelny kod Scala Apache Spark w Intellij IDEA.

Czytaj dalej „Czytelny Kod Scala w Apache Spark (4 podejścia)”

Analiza danych z Twitter dla leni w Elastic Stack (Xbox VS PlayStation)

Dane z Twitter można pozyskać na wiele sposobów, ale komu chce się pisać kod 😉. Szczególnie taki, który będzie działał 24/7. W Elastic Stack można w prosty sposób zbierać i analizować dane z Twitter’a. Logstash ma gotowe wejście do zbierania strumienia tweet’ów. Kafka Connect omawiana w poprzednim artykule również ma taką opcję, jednak Logstash może wysyłać dane do wielu źródeł (w tym do Apache Kafka) i jest prostszy w obsłudze.

W artykule:

  • Zapis strumienia tweetów do Elasticsearch w Logstash’u
  • Wizualizacje w Kibana (Xbox vs PlayStation)
  • Usunięcie tagów HTML dla keyword’a mechanizmem normalizacji
Czytaj dalej „Analiza danych z Twitter dla leni w Elastic Stack (Xbox VS PlayStation)”