Почему ваши Spark-приложения такие медленные: устраняем задержки аналитики Big Data

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...

3 задания по Apache Hadoop для чайников: развлекательная проверка знаний

Сегодня в качестве пятничного развлечения для дата-инженеров, разработчиков распределенных приложений, администраторов, аналитиков и других специалистов по большим данным мы приготовили небольшой квиз по Apache Hadoop. Проверьте свое знание главной технологии Big Data, решив кроссворд, филворд и небольшой тест по основным компонентам и главным принципам работы этой платформы хранения и аналитики...

Большие данные с малыми затратами: как снизить стоимость OLAP-аналитики Big Data в Delta Lake на AWS с Apache Kafka и Spark

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...

Быстрая OLAP-аналитика больших данных в Delta Lake c Apache Spark SQL и Presto

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...

Как читать медицинские снимки с Apache Spark: Big Data библиотека для быстрой обработки DICOM-файлов

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...

Как протестировать Big Data Pipeline: тесты для Hadoop-конвейеров в Spark и Airflow

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...

Быстрее и безопаснее: потоковая аналитика больших данных для трекинга самолетов

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...

Конвейер CDC для Databricks Delta Lake: пример быстрого сбора и аналитики Big Data с Apache Kafka и Spark

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...

CDC для потоковой аналитики Big Data с Apache Kafka и Spark: 3 практических примера

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...

Что не так с real-time обработкой транзакций в конвейере Apache Kafka-Spark Streaming: 3 проблемы и способы их решения

В этой статье рассмотрим особенности совместного использования Apache Kafka и Spark Streaming для обработки финансовых транзакций в режиме онлайн. Читайте далее про типовые кейсы практического применения конвейера аналитики больших данных на базе Kafka и Spark, а также проблемы или технологические особенности такой Big Data системы и пути обхода этих ограничений....

Поиск по сайту