Школа Больших Данных знает и защищает свои права!

28 мая 2021 года Арбитражный суд г. Москвы удовлетворил затяжной иск ООО "Учебный центр "Коммерсант", в составе которого находится наша Школа Больших Данных, к АНО ДПО "Учебный центр "Микроинформ" о нарушении исключительных прав на тексты программ учебных курсов: BDAM: Аналитика больших данных для руководителей; SPARK: Анализ данных с Apache Spark;...

Базовые SQL-операции в Apache Hive: основы NoSQL Big Data для начинающих

В прошлый раз мы говорили про особенности работы с пользовательскими функциями (UDF) в Hive. Сегодня поговорим про основные SQL-операции в распределенной Big Data платформе Apache Hive. Также рассмотрим применение этих операций к данным, хранящимся в этой СУБД. Читайте далее про CRUD-операции в Hive и их особенности. CRUD-операции в СУБД Apache...

Помнить все: 10 практик устранения нехватки памяти в Greenplum и 2 схемы управления ресурсами кластера

Развивая наш новый курс «Greenplum для инженеров данных», сегодня рассмотрим, почему в этой MPP-СУБД возникают проблемы нехватки памяти, каковы типовые способы их решения и чем очереди ресурсов отличаются от ресурсных групп. Читайте далее про схемы управления ресурсами в Greenplum и особенности параметра конфигурации statement_mem. Очереди vs Группы: 2 схемы управления...

Аналитика больших данных с JSON и AVRO в Apache Kafka: кейс компании Mobimeo

Чтобы добавить в наши практические курсы по Apache Kafka еще больше интересных примеров, сегодня рассмотрим кейс немецкой ИТ-компании Mobimeo, которая несколько раз перекраивала свою систему аналитики больших данных, чтобы быстро узнавать о событиях клиентских приложений. Читайте далее, зачем дата-инженеры Mobimeo предпочли AVRO формату JSON, почему вместо брокера сообщений ActiveMQ решили...

Аналитика больших данных с Apache Airflow без дата-инженера: Viewflow от DataCamp

В этой статье поговорим про Viewflow: что такое, как устроено, чем полезно аналитикам данных и Data Scientist’ам. Встречайте новый фреймворк на базе Apache AirFlow от DataCamp – американского edu-стартапа в области ИИ, который упрощает создание и управление материализованными представлениями на SQL, R и Python в концепции low code, т.е. практически...

Зачем вам Hue или как писать SQL-запросы к Apache Spark еще проще

Сегодня рассмотрим инструмент, который облегчает практическое использование Apache Spark, позволяя дата-аналитику и разработчику распределенных приложений быстро писать и выполнять SQL-запросы в рамках удобного веб-редактора. Читайте далее, что такое Hue, как он связан со Spark SQL и Hive, а также причем здесь Livy. Что Hue и при чем здесь Apache Livy...

10 вопросов на знание основ работы с представлениями в Impala: открытый интерактивный тест для начинающих

Чтобы самостоятельное обучение по Impala стало еще интереснее, сегодня мы предлагаем вам простой тест по основам работы с механизмом представлений, включая их структуру и особенности. Тест по основам работы с представлениями Impala для новичков Для начинающих самостоятельное обучение по Apache Impala мы предлагаем простой интерактивный тест по этой Big Data...

3 технологии высокой доступности Greenplum для администратора Big Data кластера

Продолжая рассказывать про наш новый курс «Greenplum для инженеров данных», сегодня рассмотрим некоторые особенности хранения данных в этой MPP-СУБД, а также разберем связанные с ними лучшие практики ее администрирования. Читайте далее про важность RAID-массивов, механизмы дублирования кластеров, утилиты резервного копирования и восстановления данных в Greenplum. RAID-массивы и зеркалирование жестких дисков...

Под капотом Apache Kafka: zero copy и быстрые IO-операции с диском

Один из факторов повышенной надежности Apache Kafka обеспечивается записью сообщений на жесткий диск. Однако, операции ввода-вывода (IO, input-output) с дисковым пространством считаются медленными и часто являются узким местом во всей системе. Спустившись на уровень операционной системы и ядра, сегодня рассмотрим, как Kafka справляется с этим ограничением, позволяя быстро обрабатывать огромные...

3 оператора Apache Airflow для контейнерных конвейеров данных

Совмещение Airflow с Kubernetes уже становится стандартом де-факто для дата-инженеров. Недавно мы рассказывали про 3 популярные среды развертывания и сопровождения этого ETL-фреймворка в Kubernetes. Продолжая эту тему, сегодня рассмотрим, какие операторы использовать для контейнерного запуска batch-задач, а также поговорим о том, как Docker-образы помогут решить проблему изменения версий Python и...

Аналитика больших данных со Apache Spark SQL из внешних СУБД: про JDBC-драйверы

В этой статье рассмотрим особенности подключения Apache Spark к внешним СУБД как к источникам данных для аналитики Big Data средствами SQL-модуля этого фреймворка. Читайте далее о том, что такое JDBC-драйвер, чем источник данных JDBC отличается от сервера Spark SQL JDBC, при чем здесь RPC-фреймворк и язык описания интерфейсов Thrift, а...

Как построить OLAP-конвейер в реальном времени на Greenplum и Apache NiFi: разбор интеграционного коннектора для приема больших данных

Сегодня разберем еще одну интересную тему из нашего нового курса «Greenplum для инженеров данных» по построению конвейеров приема данных для этой MPP-СУБД в рамках веб-интерфейса платформы автоматизированного управления потоками работ Apache NiFi. Читайте далее, как устроен коннектор VMware Tanzu Greenplum для Apache NiFi и какие возможности он предоставляет дата-инженеру. Что...

Трудности перекоса: как устранить неравномерность данных и вычислений в Greenplum

Партиционирование таблиц – надежный способ повышения производительности Greenplum, который тесно связан с особенностями распределения данных по сегментам кластера. Читайте далее, чем опасно неравномерное распределение данных и вычислений по узлам, а также как найти дата-инженеру и устранить эти перекосы в MPP-СУБД, чтобы повысить скорость выполнения SQL-запросов и решить проблемы с нехваткой...

Партиционирование таблиц в Greenplum: 10 лучших практик и особенности распределения по сегментам

Мы уже рассказывали про основы хранения и аналитики больших данных в Greenplum, а также рассматривали особенности индексации и сжатия данных в этой MPP-СУБД. Продолжая разговор о нашем новом курсе «Greenplum для инженеров данных», сегодня разберем лучшие практики разбиения данных на разделы и пример их распределения по сегментам кластера. Кратко о...

Индексируем и сжимаем: особенности хранения и аналитики Big Data в Greenplum

В продолжение вчерашней статьи по нашему новому курсу «Greenplum для инженеров данных», сегодня рассмотрим особенности индексации и сжатия данных в этой MPP-СУБД. Читайте далее, почему в Greenplum можно обойтись без индексов, когда выбирать RLE-сжатие вместо zlib, зачем сжимать рабочие файлы при выполнении SQL-запросов и что такое селективность индекса. ТОП-10 советов по...

Как хранить большие данных в Greenplum: ТОП-15 рекомендаций

Продвигая наш новый курс «Greenplum для инженеров данных», сегодня мы рассмотрим особенности организации таблиц в этой MPP-СУБД, типы данных и оптимальное расположение столбцов. Читайте далее, чем heap storage отличается от append-optimized, когда выбирать колоночную, а когда – строковую модель хранения данных для таблицы, почему BIGINT с TIMESTAMP следует размещать перед...

Хранение, чтение и очистка сообщение в топиках Apache Kafka: 3 важных конфигурации

В этой статье разберем одну из тем практического обучения администраторов Apache Kafka и рассмотрим разницу между сохранением сообщений и фиксированных смещений в этой Big Data платформе потоковой обработке событий. Читайте далее про конфигурации потребителя и брокера, отвечающие за время хранения сообщений и политику очистки журналов. Еще раз про offset или...

Машинное обучение с Apache Spark: битва пакетов или отличия библиотек MLLib от ML

Сегодня рассмотрим Apache Spark с точки зрения Data Science специалиста: поговорим про сходства и отличия библиотек машинного обучения в этом фреймворке. Также ответим на вопрос «Spark ML vs MLLib», разберем, зачем Data Scientist’у и аналитику больших данных нужны курсы по Apache Spark, а в заключение отметим наиболее важные улучшения библиотеки...

Еще 4 особенности бакетирования таблиц в Apache Spark и 7 конфигураций их настройки

Продолжая разбирать особенности бакетирования таблиц в Apache Spark, сегодня мы рассмотрим несколько примеров, как дата-инженер и аналитик данных могут работать с этим методом оптимизации SQL-запросов. Также читайте далее, какие конфигурации Apache Spark SQL связаны с бакетированием таблиц и что нового появилось в 3-ей версии этого Big Data фреймворка, чтобы такой...

Apache Spark для дата-инженеров: трудности бакетирования и способы их решения

Бакетирование таблиц в Apache Spark – один из самых популярных методов оптимизации производительности задач последовательного чтения данных. Сегодня поговорим про сложности бакетирования с точки зрения дата-инженера, а также рассмотрим факторы, от которых зависит оптимальное количество бакетов. Большая проблема маленьких файлов и бакетирование таблиц в Apache Spark Напомним, бакетирование ускоряет выполнение...