От Cassandra к Google Cloud Spanner: опыт Uber

Сегодня рассмотрим, как Uber эффективно обрабатывает миллионы запросов на поездки c помощью технологий надежного хранения и быстрой аналитики больших данных. Вас ждет краткий ликбез по системе геопространственной индексации H3 и рассказ о том, почему компания заменила NoSQL-Cassandra c компонентом Saga интеграционного фреймворка Camel на геораспределенную облачную NewSQL-СУБД Spanner от Google....

Из CSV-файла в GridDB: ETL-конвейер на Apache NiFi для анализа данных временных рядов

Чтобы добавить в наши курсы для дата-инженеров еще больше полезных примеров, сегодня рассмотрим, как построить конвейер преобразования CSV-файлов и загрузить данные в масштабируемую NoSQL-СУБД GridDB с помощью Apache NiFi. Краткий ликбез по GridDB и Apache NiFi в кейсе построения ML-системы для анализа данных временных рядов. Анализ данных временных рядов c...

Масштабируемая индексация Apache HBase почти в реальном времени: кейс Pinterest

Обучая дата-инженеров и разработчиков распределенных приложений для аналитики больших данных, сегодня рассмотрим кейс компании Pinterest по построению масштабируемого решения для индексации записей в Apache HBase. Чем хранилище Ixia отличается от Lily HBase Indexer, зачем понадобился собственный аналог Solr и ElasticSearch, а также как все это работает в реальном времени с...

Будущее ИИ: взаимодействие человека и машины на примере решения задачи построения справочника организаций

Рассмотрим пока еще фантастический пример из ближайшего будущего, где вся информация структурирована в виде графа знаний, доступ к сегментам которого определяется принадлежностью человека или машины к конкретной партии или корпорации. Как построить справочник организаций с помощью ИИ и графовой аналитики больших данных. Постановка задачи: построение справочника организаций Систематизация и упорядочивание...

Машинное обучение для обогащения графа торгового ассортимента: кейс H&M

Продвигая наш новый курс по графовой аналитике больших данных в бизнес-приложениях, сегодня рассмотрим работу Data Science исследователей из Пизанского университета и сотрудников крупного ритейлера H&M по анализу данных торгового ассортимента компании с помощью ML-моделей на графах. Читайте далее, как машинное обучение на графовых нейросетях автоматизирует подбор сочетаемых предметов одежды и...

Интерактивная аналитика больших данных с Apache Spark SQL и Livy: кейс Pinterest

Сегодня в качестве полезного примера для обучения дата-инженеров и разработчиков Spark-приложений, разберем кейс компании Pinterest по интерактивной аналитике больших данных средствами SQL-модуля этого популярного фреймворка. Читайте далее, почему дата-инженеры решили заменить HiveServer2 на Spark Thrift JDBC/ODBC, зачем понадобилось писать собственный клиент поверх Apache Livy и как это было сделано. Зачем...

Как графовая аналитика спасает ваши деньги: пара реальных кейсов

Сегодня рассмотрим, как методы графовой аналитики больших данных помогают бороться с эпидемией финансовых мошенничеств: выявлять номера злоумышленников, идентифицировать фрод-транзакции, выявлять и предотвращать схемы отмывания денег. Читайте далее, что под капотом AML-систем и как инструменты Data Science предотвращают злоупотребление методами социальной инженерии. Немного истории: что такое социальная инженерия и чем это...

Как графовая аналитика спасла мир: Data Science vs COVID-19

На протяжении всей истории человечества пандемии являлись причинами глобальных макроэкономических изменений. Например, эпидемия чумы привела к окончательному падению монгольской империи, изменив баланс сил между мусульманским и европейским миром в пользу последнего. А эпидемия испанки, разразившаяся в конце первой мировой войны, привела к окончательной капитуляции Германии. Последняя пандемия COVID-19 изменила мир...

Как рассчитать конверсию контекстной рекламы с помощью Apache Flink SQL: практический пример

Реклама является одним из наиболее крупных сегментов практического применения технологий Big Data. Поэтому сегодня рассмотрим, как Flink SQL реализует потоковую аналитику больших данных в AdTech-кейсах. Разбираем пример JOIN-соединения двух потоков событий - показов и кликов, чтобы вычислить конверсию рекламной кампании средствами Apache Flink или Spark. Потоки Big Data за фасадом...

Потоковая аналитика больших данных в Grafana с Apache Kafka, Flink и SQL Stream Builder

Сегодня рассмотрим, как построить конвейер потоковой обработки событий на Apache Kafka, Flink и SQL Stream Builder с визуализацией результатов в Grafana. Далее вас ждет практический кейс применения технологий Big Data в реальном производстве на примере телеметрии процессов ферментации продуктов в небольшой частной пивоварне. Постановка задачи: бизнес-контекст и используемые технологии В...

Безопасность в режиме онлайн: SIEM-система на базе Apache NiFi от Cloudera

В этой статье для дата-инженеров рассмотрим, что такое Cloudera Flow Management и как это позволяет ускорить аналитику больших данных в кейсах информационной безопасности. Читайте далее о преимуществах SIEM-анализа, преобразования и распределения security-событий с помощью Apache NiFi и его легковесного агента MiNiFi для устройств интернета вещей (Internet Of Things, IoT). Что...

Управление множеством IoT-устройств в Tesla на платформе Apache Kafka: организация топиков и парсинг сообщений

Продолжая разбирать кейс компании Tesla по организации централизованного управления устройствами интернета вещей (Internet of Things, IoT), сегодня разберем, как выполняется обработка сообщений в топиках Apache Kafka с помощью Confluent Schema Registry и Kafka Streams. Читайте далее, как определить потоковый процессор для парсинга данных в CSV и JSON-форматах с использованием схемы...

Как создать микросервисный ML-конвейер в реальном времени на Apache Kafka и Spark

Чтобы дополнить наши курсы по Kafka и Spark интересными примерами, сегодня рассмотрим практический кейс разработки микросервисного конвейера машинного обучения на этих фреймворках. Читайте далее, зачем выносить ML-компонент в отдельное Python-приложение от остальной части Big Data pipeline’а, и как Docker поддерживает эту концепцию микросервисного подхода. Постановка задачи и компоненты микросервисного ML-конвейера...

Под капотом кластера Apache Hadoop: как работает YARN, где он может сломаться и что чинить

Продолжая обучение основам Apache Hadoop для начинающих администраторов, сегодня рассмотрим архитектуру и принципы работы YARN в кластере. Также разберем, какие отказы могут случиться на каждом из его компонентов и как Resource Manager системы YARN обеспечивает высокую доступность кластера Apache Hadoop. Зачем Apache Hadoop нужен YARN и как он работает Поскольку...

ADB-Spark Connector: интеграция Spark и Greenplum от Аренадата

Мы уже рассказывали про коннектор Greenplum-Spark, 2-я версия которого вышла в октябре 2020 года. А сегодня рассмотрим российскую альтернативу для отечественной MPP-СУБД Arenadata DB на базе Greenplum, выпущенную компанией Аренадата в июле 2021 года. Краткий обзор ADB-Spark Connector: архитектура, принципы работы, сценарии использования, а также отличия от PXF-фреймворка и варианта...

Основы Hadoop HDFS для начинающих администраторов: как вывести узел из кластера без потери данных

При том, что Apache Hadoop – высоконадежная экосистема хранения и аналитики больших данных, отказы случаются и в ней. Сегодня в рамках обучения начинающих администраторов и разработчиков Hadoop разберем, какие типы сбоев возможны в распределенной файловой системе HDFS и механизмы их предупреждения, а также рассмотрим процедуру вывода узлов из кластера для...

100% SLA в Apache Kafka: AVRO, заголовки и повторные попытки обработки данных

Продолжая разбирать тонкости сериализации данных в Apache Kafka на практических примерах, сегодня рассмотрим кейс индийской ИТ-компании Naukri Engineering о повторной обработке сообщений и особенностях форматов. Читайте далее, чем хороши заголовки Kafka и почему их не так просто использовать, а также зачем писать свой сериализатор с десериализатором для достижения 100%-ного SLA....

Кастомизация Apache Airflow: мониторинг исполнения Big Data pipeline’ов со своими KPI

Добавляя в наши курсы по Apache AirFlow еще больше полезных практик, сегодня разберем опыт дата-инженеров американской компании Groupon по настройке этого фреймворка. Читайте далее, как добавить собственные KPI исполнения конвейеров обработки данных в эту workflow-платформу, делая его веб-GUI более наглядным и удобным для управления DAG’ами. Типовые возможности веб-GUI Apache Airflow...

Почему stateful-приложения Apache Flink падают в AWS: RocksDB и IOPS облачных SSD

Продолжая разбирать особенности разработки потоковых приложений Apache Flink, сегодня рассмотрим проблему падения пропускной способности задания из-за встроенного хранилища состояний RocksDB и ее зависимость от производительности дисков. Вас ждет настоящая детективная история о том, как важно заглядывать под капот облачных кластеров и настраивать конфигурации своих stateful-приложений потоковой аналитики больших данных с...

3 вопроса про Apache NiFi от дата-инженеров: отвечает Cloudera

Запуская наш новый курс по Эксплуатация Apache NIFI, сегодня рассмотрим 3 популярных вопроса про этот Big Data фреймворк с комментариями компании Cloudera. Читайте далее, может ли NiFi заменить пакетные ETL-оркестраторы, как использовать REST API для управления потоками данных в этом фреймворке, а также где настраивать политики управления доступом в многопользовательской...