Недавно мы рассказывали об особенностях запуска приложений Apache Spark в кластере Kubernetes с учетом новшеств релиза 3.1.1, где с этого варианта развертывания снят экспериментальный режим. В дополнение к ранее рассмотренным способам оптимизации Спарк-приложений, сегодня разберем, как инженеру Big Data ускорить их при запуске на платформе K8s. Как ускорить Spark-приложения на...
Вчера мы упоминали, что с марта 2021 года в версии Apache Spark 3.1.1 с развертывания на Kubernetes снят экспериментальный режим, внесено множество улучшений для стабильной работы контейниризованных приложений и добавлены другие полезные обновления. Читайте далее, почему развертывание Spark на Kubernetes стало еще проще, как реализуется плавное завершение работы узла без...
С учетом тренда на контейнеризацию при разработке и развертывании любых технологий, в т.ч. Big Data, сегодня рассмотрим плюсы и минусы совместного использования Apache Spark с Kubernetes. Читайте далее, как отправить Спарк-задание в кластер Кубернетес и почему это сэкономит затраты на вашу инфраструктуру аналитики больших данных, не повысив производительность отдельных приложений,...
В этой статье по обучению дата-инженеров и разработчиков Big Data рассмотрим, как эффективно записать большие данные в СУБД PostgreSQL с применением Apache Spark. Читайте далее, чем отличается foreach() от foreachBatch(), как это связано с количеством подключений к БД, асимметрией разделов и семантикой доставки сообщений. Как Spark-приложение записывает данные в PostgreSQL...
Продолжая вчерашний разговор про Delta Lake на базе Apache Spark от Databricks, сегодня мы расскажем одну из последних новостей о запуске этого решения на Google Cloud с середины февраля 2021 года. Читайте далее, чем хороша эта проприетарная Big Data платформа для аналитики больших данных на Spark, инструментах визуализации и MLOps,...
Сегодня рассмотрим пример построения системы аналитики больших данных для мониторинга финансовых транзакций в реальном времени на базе облачного Delta Lake и конвейера распределенных приложений Apache Kafka, Spark Structured Streaming и других технологий Big Data. Читайте далее о преимуществах облачного Delta Lake от Databricks над традиционным Data Lake. Постановка задачи: финансовая...
Недавно мы уже упоминали о некоторых продуктах на базе Apache Spark. Продолжая обучение основам Big Data, сегодня рассмотрим, что такое SnappyData или TIBCO ComputeDB и как это связано с популярным фреймворком разработки распределенных приложений аналитики больших данных. Кому и зачем нужны дополнительные решения поверх Apache Spark При всей популярности Apache Spark,...
Дополняя наши курсы дата-инженеров полезными примерами, сегодня рассмотрим, как упростить разработку и мониторинг ETL-конвейеров с помощью дополнительных технологий Big Data, совместимых с Apache Spark. Читайте далее, когда и зачем инженеру данных пригодятся SaaS-продукт Prophecy.io, движок StreamSets Transformer и REST-интерфейс Apache Livy, а также как все они связаны со Spark. 3...
Чтобы дополнить наши курсы по Spark для разработчиков распределенных приложений и инженеров данных практическими примерами, сегодня рассмотрим кейс американской ИТ-компании ThousandEyes, которая разрабатывает программное обеспечение для анализа производительности локальных и глобальных сетей. Читайте далее, как создать надежный конвейер и устойчивое озеро данных (Data Lake) для быстрой аналитики Big Data в...
Продолжая вчерашний разговор про оптимизацию Spark-приложений в облачном кластере Amazon Web Services, сегодня рассмотрим типовую последовательность действий по конфигурированию заданий и настройке узлов для снижения затрат на аналитику больших данных. А также разберем, какие проблемы с памятью исполнителей могут при этом возникнуть, и как инженеру Big Data их решить. Еще...
В рамках обучения администраторов Apache Hadoop и инженеров Big Data, сегодня поговорим про стоимость аналитики больших данных с помощью Spark-приложений в облачном кластере Amazon Web Services и способы снижения этих затрат за счет конфигурирования заданий и настройки узлов. Читайте в этой статье, как число процессорных ядер в исполнителях Spark-заданий формирует...
Сегодня поговорим про бакетирование таблиц в Apache Spark для оптимизации производительности заданий и снижения затрат на кластер при их выполнении. Читайте далее, что такое Bucketing в Spark SQL и как это предотвращает операции перетасовки в приложениях аналитики больших данных. Что такое Bucketing и зачем это нужно в Big Data Бакетирование...
Недавно мы уже рассказывали про ускорение целых аналитических конвейеров на Apache Spark и отдельных задач, а также рассматривали способы оптимизации Shuffle-операций в SQL-модуле этого Big Data фреймворка. Сегодня разберем, какие факторы провоцируют задержки в Spark-приложениях, и как дата-инженер может их найти, чтобы устранить причины и следствия этих проблем. Задержки Spark-приложений...
Хорошие курсы инженеров данных – это не просто обучение отдельной Big Data технологии, такой как Apache Hadoop, Spark или Kafka, а жизненные примеры их практического использования в реальном бизнесе. Поэтому сегодня мы приготовили для вас кейс оптимизации стоимости и скорости OLAP-аналитики больших данных в облачном Delta Lake на Amazon Web...
В этой статье рассмотрим, как сделать SQL-запросы к колоночному хранилищу больших данных с поддержкой ACID-транзакций Delta Lake еще быстрее с помощью Apache Presto. Читайте далее про синергию совместного использования Apache Spark и Presto в Delta Lake для ускорения OLAP-процессов при работе с Big Data. Еще раз об OLAP: схема звезды...
Продвигая наши курсы для разработчиков Spark с примерами реальных систем аналитики больших данных, сегодня рассмотрим библиотеку для чтения файлов формата DICOM от индийской компании Abzooba. Читайте далее, как автоматизировать поиск по миллиардам медицинских изображений с помощью машинного обучения и технологий Big Data: Apache Spark, Hadoop, Kafka, Elasticsearch и Kibana. Что...
Поскольку курсы инженеров Big Data предполагают практическое обучение на реальных кейсах, сегодня поговорим про тестирование конвейеров обработки и аналитики больших данных и разберем несколько прикладных примеров для компонентов экосистемы Apache Hadoop. Читайте далее про проверку работоспособности, а также поиск ошибок в Spark-заданиях и DAG-цепочках Airflow. Конвейер для конвейера: сложности тестирования...
Чтобы показать, насколько разной бывает аналитика больших данных, сегодня рассмотрим кейс международной компании Spidertracks, которая с помощью технологий Big Data создает ИТ-решения для отслеживания, связи и управления безопасностью воздушных судов. Читайте далее, почему для потоковой обработки событий был выбран Kinesis Analytics for SQL, а не конвейер из Apache Kafka и...
Сегодня продолжим разбираться с реализацией CDC-подхода в современных Big Data решениях и погрузимся в Databricks Delta Lake – облачный уровень хранения и аналитики больших данных с поддержкой ACID-транзакций. Читайте далее про переход от ночных ETL-пакетов с Informatica к быстрому обновлению данных в Amazon S3 на конвейере Spark и Kafka. Возможности...
Вчера мы упоминали про CDC-подход в проектировании транзакционных систем аналитики больших данных на базе Apache Kafka и Spark Streaming. Сегодня рассмотрим подробнее примеры такого применения технологий Big Data и лучшие практики Change Data Capture в потоковой обработке финансовых и других транзакций. Зачем нужны потоковые конвейеры транзакционной обработки Big Data на...