Чтобы сделать самостоятельное обучение технологиям Big Data по статьям нашего блога еще более интересным, сегодня мы предлагаем вам простой интерактивный тест по основам больших данных, включая администрирование кластеров, инженерию конвейеров и архитектуру, а также Data Science и Machine Learning. Тест по основам больших данных для новичков В продолжение темы,...
Аналитика больших данных напрямую связана с их качеством, которое необходимо отслеживать на каждом этапе непрерывного конвейера их обработки (Pipeline). Сегодня рассмотрим методы и средства обеспечения Data Quality на примере корпорации Airbnb. Читайте далее про лучшие практики повышения качества больших данных от компании-разработчика самого популярного DataOps-инструмента в мире Big Data, Apache...
Продвигая наши курсы по Apache AirFlow для инженеров Big Data, сегодня расскажем, чем этот фреймворк отличается от Luigi – другого достаточно известного инструмента оркестровки ETL-процессов и конвейеров обработки больших данных. В этой статье мы собрали для вас сходства и отличия Apache AirFlow и Luigi, а также их достоинства и недостатки,...
Чтобы максимально приблизить обучение Airflow к практической работе дата-инженера, сегодня мы рассмотрим, какие еще есть альтернативы для оркестрации ETL-процессов и конвейеров обработки больших данных. Читайте далее, что такое Luigi, Argo, MLFlow и KubeFlow, где и как они используются, а также почему Apache Airflow все равно остается лучшим инструментом для оркестрации...
Сегодня поговорим про особенности перехода с локального Hadoop-кластера в облачное SaaS-решение от Google – платформу Dataproc. Читайте далее, какие 5 шагов нужно сделать, чтобы быстро развернуть и эффективно использовать облачную инфраструктуру для запуска заданий Apache Hadoop и Spark в системах хранения и обработки больших данных (Big Data). Шаги переноса Data...
Вчера мы рассматривали проблему управления накладными расходами в сложных конвейерах обработки больших данных на примере использования Apache AirFlow в агрегаторе аренды частного жилья Airbnb. Сегодня разберем, как именно инженеры компании решили проблему роста накладных расходов, отделив бизнес-логику от логики оркестрации в конвейерах Spark-заданий. Читайте далее про принципы проектирования Big Data...
Продолжая разговор про конвейеры обработки больших данных, сегодня рассмотрим пример использования Apache AirFlow в агрегаторе аренды частного жилья Airbnb. Читайте далее, в чем коварство накладных расходов при росте ETL-операций и других data pipeline’ов по запуску и выполнению заданий Spark, Hadoop и прочих технологий Big Data. Еще в этой статье разберем,...
Мы уже рассказывали про основные достоинства и недостатки Apache Airflow, с которыми чаще всего можно столкнуться при практическом использовании этого оркестратора конвейеров обработки больших данных (Big Data). Сегодня рассмотрим некоторые специфические ограничения, характерные для этой open-source платформы и способы решения этих проблем на реальных примерах. Все по плану: 5 особенностей...
Вчера мы рассказывали про особенности совместного использования Apache Spark с Airflow и достоинства подключения Apache Livy к этой комбинации популярных Big Data фреймворков. Сегодня рассмотрим подробнее, как работает Apache Livy, а также за счет чего этот гибкий API обеспечивает удобство работы с Python-кодом и общие Spark Context’ы для разных операторов...
Сегодня поговорим про построение конвейеров обработки данных (data pipeline) на примере совместного использования Apache Spark с Airflow и рассмотрим типовые проблемы этой комбинации. Читайте в нашей статье, как автоматизировать задачи пакетной и потоковой обработки больших данных (Big Data) с помощью гибкого REST-API Apache Livy, включая работу с Python-кодом, отказоустойчивость и...