Блокчейн и Apache Kafka: versus или вместе

Сегодня рассмотрим, можно ли построить на Apache Kafka быстрый и надежный блокчейн для криптовалюты, NFT или других проектов, где нужны технологии распределенного реестра. Что общего у топика Apache Kafka с blockchain-цепочкой, чем они отличаются, возможно ли совместить их и для каких случаях. А в качестве примеров перечислим несколько реальных проектов....

Apache NiFi 1.16.0: краткий обзор нового релиза

Сообщество разработчиков Apache NiFi регулярно радует новыми выпусками. Не успели мы полностью освоить январский релиз 2022, в начале марта появилась еще более свежая версия этого потокового маршрутизатора. Самое главное в Apache NiFi 1.16.0 для дата-инженера и администратора кластера. Главные новинки Apache NiFi 1.16.0 Apache NiFi 1.16.0 включает несколько десятков улучшений,...

MLOps на коленке: простое развертывание ML-модели с Apache Spark

Постоянно добавляя в наши курсы по Apache Spark и машинному обучению практические примеры для эффективного повышения квалификации Data Scientist’ов и инженеров данных, сегодня рассмотрим задачу пакетного прогнозирования и планирование ее запуска по расписанию без применения масштабных MLOps-решений. Apache Spark для пакетного прогнозирования Есть много готовых решений и инструментов для пакетного...

MLOps и переносимость ML-моделей с помощью ONNX и Apache Spark

Обучая специалистов по Data Science, аналитиков и инженеров данных лучшим практикам MLOps, сегодня поговорим про переносимость моделей машинного обучения между разными этапами жизненного цикла ML-систем, от разработки до развертывания в production. А в качестве примера разберем, как использовать обученную ML-модель из Apache Spark за пределами кластера, упаковав ее в ONNX...

Краткий обзор Apache Airflow Helm chart 1.5.0

11 марта 2022 года вышла новая версия Apache Airflow Helm Сhart. Рассмотрим главные новинки релиза 1.5.0 и их практическую ценность с точки зрения прикладной дата-инженерии. А также разберем ключевые понятия этого менеджера пакетов Kubernetes. Что такое Helm chart в Kubernetes и причем здесь Apache AirFlow Напомним, Helm – это менеджер пакетов...

Для логистики и не только: алгоритм Дейкстры в Neo4j-библиотеке Graph Data Science

Вопрос перестройки логистических цепочек сегодня стал очень остро перед множеством предприятий, от малого до очень крупного бизнеса. Рассмотрим, как методы Data Science и аналитики больших данных помогают бизнесу справиться с современными вызовами на примере реализации алгоритма Дейкстры в библиотеке Graph Data Science графовой СУБД Neo4j. Постановка задачи: поиск кратчайшего пути...

Упорядочивание событий в Apache Kafka: параметры продюсера и потребителя

Иногда в распределенных системах требуется строгий порядок событий, т.е. сообщений или записей с полезными данными и состоянием, который должен поддерживаться между продюсерами и потребителями в конвейере их обработки. Например, чтобы сохранить корректный порядок транзакций для правильного расчета остатков по счетам. Читайте далее, как это реализовать в Apache Kafka. Настройка продюсера...

Apache Spark и Hive для обработки партиционированных Parquet-файлов

Недавно мы писали про обновление хранилища метаданных Apache Hive с помощью команды MSCK REPAIR TABLE, операторов AirFlow и Spark-заданий. В продолжение этой темы про работу с партиционированными Parquet-файлами сегодня рассмотрим применение Spark SQL для этого случая, чтобы использовать таблицу Hive вместо временного представления Spark. Временные таблицы Hive/Spark и разделы в Parquet-файлах...

Спотовые инстансы в AWS EMR для Spark-конвейеров: достоинства, недостатки и лучшие практики

Как снизить затраты на AWS EMR, сохранив эффективность Spark-конвейеров обработки данных на спотовых инстансах и других типах узлов облачного кластера. Также рассмотрим, что такое прерываемые виртуальные машины в Яндекс.Облаке и каким образом настроить такую облачную инфраструктуру, чтобы сократить затраты на выполнение Spark-приложений, одновременно повысив их отказоустойчивость. Блеск и нищета спотовых...

Параллелизм второго порядка в конвейерах данных с Apache Spark

В рамках обучения дата-инженеров и разработчиков Spark-приложений сегодня рассмотрим, как повысить эффективность обработки данных, используя всю мощь этого распределенного движка. Проблемы производительности и эффективности конвейера обработки данных с учетом разницы между действиями и преобразованиями в Apache Spark. Снова про разницу между действиями и преобразованиями в Apache Spark Основное преимущество Apache...

Поиск по сайту