Apache HBase vs Redis: сходства и различия, варианты использования

Сегодня на примере Apache HBase и Redis разберемся со сходствами и отличиями NoSQL-СУБД типа «семейство колонок» и «ключ-значение». Что между ними общего и что выбирать для практического использования в зависимости от сценариев применения. 3 типа NoSQL-хранилищ данных Apache HBase и Redis являются довольно популярными базами данных среди NoSQL-решений. Однако, они...

Neo4j vs TigerGraph: сравнение графовых СУБД

Что общего у Neo4j с TigerGraph и чем они отличаются: разбираемся с популярными графовыми СУБД и их возможностями для аналитики больших данных в рамках продвижения нашего нового курса по графовым алгоритмам в бизнес-приложениях. Сравнение Neo4j с TigerGraph Подробно об архитектуре, принципах работы, функциональных возможностях и вариантах использования TigerGraph мы писали...

Elasticsearch + Delta Lake: архитектура данных биотех-платформы Polly

Зачем биотехнологической платформе Polly от Elucidata понадобился API SQL-запросов в облачном сервисе Elasticsearch и как дата-инженеры реализовали его, развернув Delta Lake с AWS Atnena и S3. Что не так с SQL-запросами в облачном Elasticsearch на AWS Ежедневно биотехнологическая платформа Polly от Elucidata обрабатывает гигабайты биомолекулярных данных для биологов по всему...

Зачем вам TigerGraph: обзор графовой MPP-СУБД

Продолжая разговор про языки запросов к графовым базам данных, сегодня познакомимся с GSQL, который поддерживается в MPP-СУБД TigerGraph. Как работает эта распределенная NoSQL-база данных и каким образом реализует ACID-требования к транзакциям в операциях с графами. Архитектура и принципы работы графовой MPP-СУБД TigerGraph — это распределенное графоориентированное хранилище данных с массивно-параллельной...

Зачем вам CDF или как упростить CDC-конвейер для Delta Lake

Как реализовать CDC для Delta Lake: разбираемся с функцией Change Data Feed от Databricks, которая позволяет быстро узнать обо всех изменениях строк в дельта-таблицах озера данных. Польза и принципы работы CDF для дата-инженера и архитектора данных. CDC для Delta Lake Идея сбора и обработки не всего объема данных, а только...

СУБД вместо очереди сообщений: опыт команды Dagster Cloud

Использование СУБД вместо очереди сообщений считается антипаттерном, однако, команда разработки облачной системы организации конвейеров обработки данных Dagster Cloud выбрала PostgreSQL вместо Apache Kafka для регистрации событий. Разбираемся, почему плохой шаблон принес хорошие результаты и что нужно учитывать при выборе технологии. Почему не стоит использовать СУБД вместо очереди сообщений Dagster Cloud...

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...

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...

Побег от Cassandra в AWS S3 c Apache Spark: кейс сервиса Strava

В этой статье для дата-инженеров и разработчиков распределенных приложений потоковой аналитики больших данных разберем пример перевода сервиса Strava с кластера Cassandra в облачное хранилище AWS S3 и какую роль в этом сыграл вычислительный движок Apache Spark. Постановка задачи: слишком дорогая Cassandra Strava – это глобальный сервис отслеживания активности велосипедистов, бегунов...

Не только MSCK REPAIR TABLE: добавляем разделы в хранилище метаданных Hive с оператором AirFlow и Apache Spark

Что такое MSCK REPAIR TABLE в Apache Hive, зачем нужна эта команда, ее достоинства и недостатки, а также альтернативные варианты для задач пакетной дата-инженерии. Разбираем на примере конвейера обработки данных в ML-приложениях при работе с Data Lake. Команда MSCK REPAIR TABLE в Apache Hive В ML-приложениях особенно важно, как озеро данных (Data...

Поиск по сайту