Яндекс выложили в открытый доступ систему управления базами данных YDB [1] с полным исходным кодом [2]. Эта распределенная SQL база данных, с собственным расширением языка SQL - YQL [3] и, в целом, выглядит любопытно.

Что стоит внимания:
- работа в кластере как часть системы
- обещанная простая масштабируемость

Что удивительно:
- база написана полностью на C++, хотя сейчас более популярно когда базы данных создаются на более высокоуровневых языках, в том числе и для того чтобы привлечь разработчиков которые хотят их изучать
- поддержка JSON и иерархических данных весьма скромная, по крайней мере документации об этом мало, хотя и упоминается
- вместо придумывания своего языка запросов расширяют SQL, что может быть и не плохо, просто +1 SQL диалект
- нет PostgreSQL или MySQL "совместимости из коробки", а это полезная фича которую декларируют многие новые СУБД и сервисы.

В целом база явно написана под высокие нагрузки, стоит пристального внимания и тестирования.

Ссылки:
[1] https://ydb.tech/
[2] https://github.com/ydb-platform/ydb
[3] https://ydb.tech/ru/docs/yql/reference/

#data #opensource #yandex #tools

В рубрике полезных инструментов для работы с данными несколько обновлений
- spcrawler [1] утилита командной строки для выгрузки данных и файлов из открытых сайтов Sharepoint к которой я наконец-то нашёл время дописать документацию и выложил как открытый код. Предистория: в открытом доступе много сайтов на Sharepoint, некоторые государственные системы/сайты тоже сделаны нём. Эта утилита выгружает все данные доступные через API "/_api/web" для тех случаев когда такое API есть. Похоже на другую утилиту wparc - по архивации данных через API Wordpress, которую я ранее выкладывал.
- у утилиты undatum появилась команда query использующая mistql как язык запросов. Удобно при необходимости потоковой фильтрации данных при работе с JSON lines. Пока в экспериментальном режиме, функции незавершённые. Одна из идей в том чтобы реализовать полноценную команду запросов на многих языках, не только mistql, но и dictquery и ещё нескольких вариантах.
- у меня в планах написать гайд по apibackuper, утилите по архивации данных внутри API. Очень много примеров API по России и оказывается мало по миру, не могу быстро найти зарубежные недокументированные API.
- добавлены новые общедоступные правила к утилите идентфикации типов данных metacrafter, добавлены правила: intcodes.yaml - международные коды, boolean.yaml - булевые значения, orgs.yaml - организации, science.yaml - научные идентификаторы, vehicles.yaml - автомобили. Все они в категории common в репозитории. Напомню, что утилита является открытой и общедоступной как и базовые правила, а у нас внутри проходит бета тестирование сервис с расширенными правилами. Желающие могут использовать открытый код и сами писать правила под свои данные или привлечь нашу команду и мы применим расширенный свод правил + напишем под Ваши данные.

В ближайших планах собрать вместе открытый код + наработки по APICrafter'у и Datacrafter՛у и собрать продукт + сервис на международную и русскоязычную аудитории.

Ссылки:
[1] https://github.com/ruarxive/spcrawler

#opensource #tools #data

Я продолжаю писать на английском языке о инструментах для работы с данными которые делал последние несколько лет. Написал заметку [1] про утилиту APIBackuper используемую для извлечению данных из API. Не открою большого секрета если скажу что большая часть данных в DataCrafter[2] собрана с её помощью. Слишком многие данные в России доступны только как API.

Но в заметке пример сбора данных с недокументированного API аэропорта Берлина.

Ссылки:
[1] https://medium.com/@ibegtin/apibackuper-a-command-line-tool-to-archive-backup-data-api-calls-3eb0e98e1a3b

#tools #datatools #opensource #articles

Из свежего полезного чтения про оптимизацию работы с данными, заметка How to Build a Lossless Data Compression and Data Decompression Pipeline [1] о построении многопоточного компрессора bz2 на Python. Статья полезная, но лично мне так и хочется ехидно прокомментировать про то что "хипстеры обнаружили для себя многопоточность". Многопоточное сжатие и другие многопоточные операции это один из многих трюков отличающих общедоступные и коммерческие продукты по обработке данных. При правильно подобранном железе и иных оптимизациях оно даёт многократное ускорение.

При этом придумывать что-то своё совершенно необязательно. Есть реализация многопоточного Gzip на Python - pgzip [2] . Есть реализация многопоточности в python-zstandard [3] и это если только говорить про компрессию, а есть и другие многопоточные задачи используемые при обработке данных.

Другое чтение, про Software defined assets [4] про новый декларативный подход управления данными и оркестрацией от команды Dagster. Не могу сказать что с лёту мне удалось понять принципиальные преимущества подхода, но почитать точно стоит

Ссылки:
[1] https://python.plainenglish.io/lossless-data-compression-and-data-decompression-pipeline-2f5391a6b7e7
[2] https://github.com/pgzip/pgzip
[3] https://python-zstandard.readthedocs.io/en/latest/multithreaded.html
[4] https://dagster.io/blog/software-defined-assets

#readings #tools #datatools