Apache AirFlow vs Dagster: еще одно сравнение Big Data и ML-оркестраторов

Apache AirFlow – один из самых популярных инструментов современного дата-инженера для планирования и оркестрации batch-процессов. Повторить успех этого фреймворка стремятся многие компании и Big Data энтузиасты: недавно мы рассказывали про ViewFlow от DataCamp, а также писали про Luigi, Argo, MLFlow и KubeFlow. Сегодня рассмотрим Dagster – еще одну альтернативу Apache...

Что такое Apache Sedona или GeoSpark: Spark-фреймворк для обработки пространственных геоданных

Сегодня поговорим про обработку геопространственных данных с Apache Spark и рассмотрим, что такое Apache Sedona, как этот фреймворк связан с GeoSpark, какие форматы и структуры данных он поддерживает. Читайте далее про пространственные RDD, Spatial SQL-запросы и построение конвейеров обработки геоданных в облачных сервисах Amazon.   Как обработать геопространственные данные в...

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...

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...

Поиск по сайту