Современная инженерия данных: от Data Lake к облачной Лямбда

Сегодня обсудим ключевые тренды развития дата-инженерии и инструментальные средства их реализации. Как это применяется на практике, рассмотрим на примере эволюции хранилища данных в индонезийской ИТ-компании Bukalapak, от локального кластера Apache HBase до Лямбда-архитектуры в облаке Google Cloud Platform с Kafka, Spark и AirFlow. 7 главных драйверов развития дата-инженерии В наши...

Блеск и нищета Erasure Coding в Apache Hadoop 3: опыт Одноклассников c HDFS

Мы уже писали, что Apache Hadoop 3.3.1 поддерживает технологию кодирования со стиранием (Erasure Coding, EC), которая экономит место на жестком диске по сравнению с репликацией. Однако, беспечное применение этой новой фичи может обернуться настоящей катастрофой. Кейс соцсети «Одноклассники» от ведущего разработчика Дениса Ефарова, представленный на конференции Smart Data для инженеров данных в...

Сложности перехода: миграция из Apache HBase в Google BigTable – кейс компании Box

Недавно мы писали про пользу snapshot’ов Apache HBase на примере компании Vimeo. Сегодня рассмотрим кейс корпорации Box, которая специализируется на облачных enterprise-продуктах совместного управления контентом и файлами. Переход от локальной HBase к Google Cloud BigTable: сложности миграции и способы их обхода. Сходства и различия Apache HBase с Google Cloud BigTable...

Миллиарды сообщений в секунду: микросервисная ML-система на Apache Kafka и DynamoDB

В этой статье разберем кейс бразильской фудтех-компании Ifood по реализации микросервисной ML-системы на Apache Kafka и serverless NoSQL-СУБД DynamoDB с пропускной способностью миллиарды сообщений в секунду. Сложности масштабирования микросервисов и оперативное чтение данных из Feature Store с помощью библиотеки Sarama – Go-клиента для Apache Kafka. Проблема микросервисов при множестве обращений...

Потоки и пакеты: унифицированная аналитика больших данных c Apache Flink в Pinterest

Ранее мы писали о том, как фотохостинг Pinterest с помощью новой версии Apache Flink 1.14, которая вышла в конце сентября 2021 года, объединяет пакетную и потоковую аналитику больших данных, чтобы еще лучше обслуживать более 475 миллионов своих пользователей. Сегодня поговорим про контроль сетевого трафика и синхронизацию источников данных через генерацию...

Управление жизненным циклом конвейеров Apache Airflow: советы дата-инженеров Databand

Развивая наши курсы для дата-инженеров по Apache AirFlow, сегодня рассмотрим, как автоматизировать развертывание сложных DAG’ов с помощью Docker и Kubernetes на примере управления конвейерами обработки данных. Лучшие практики и советы от инженеров данных DataOps-компании Databand. 4 вопроса дата-инженера к production-развертыванию конвейеров Apache Airflow Apache AirFlow считается одним из самых популярных...

Система обнаружения простоев онлайн-платежей на Apache Flink и Kafka: кейс Razorpay

Сегодня рассмотрим, как индийская ИТ-компания Razorpay с помощью Apache Flink и Kafka свела к минимуму время простоя своего главного продукта - платежного шлюза для интернет-магазинов. Как всего 2 задания Flink могут быстро обнаруживать простои более 50 когорт событий на уровне платежного шлюза и 200+ когорт разных интернет-магазинов. Работать нельзя остановиться:...

Польза умных сенсоров Apache Airflow: Smart Sensor для LRLW-задач

Добавляя в наши курсы для дата-инженеров еще больше полезных примеров, сегодня рассмотрим, как Airbnb развивает Apache AirFlow и на практике используют эту платформу для создания, планирования и мониторинга конвейеров данных. Что такое Smart Sensor и как умные датчики экономят ресурсы на выполнение долгосрочных легковесных задач. Легкие, долгие и ресурсоемкие: проблемы...

Один на всех: реализация единого API для унифицированной аналитики больших данных c Apache Flink и Kafka в Pinterest

Недавно мы писали, что в новой версии Apache Flink 1.14, которая вышла в конце сентября 2021 года, сделаны попытки объединения потоковой и пакетной парадигм обработки данных. Сегодня рассмотрим, как подобное стремление к унификации реализуется на практике дата-инженерами фотохостинга Pinterest, которые используют Apache Flink как универсальный инструмент аналитики больших данных в...

Графовая аналитика путешествий цифровых кочевников с Neo4j и Cypher

В рамках продвижения нашего нового курса по графовой аналитике больших данных в бизнес-приложениях, сегодня рассмотрим пример анализа данных о путешествиях средствами графовой СУБД Neo4j и ее языка запросов Cypher. Читайте далее, где взять данные о путешествиях цифровых кочевников и как определить самое популярное направление. Цифровые кочевники и графы их путешествий Хотя...

Arenadata LogSearch: российская enterprise-адаптация Elasticsearch

В октябре 2021 года российская компания «Аренадата Софтвер» выпустила новый продукт для аналитики больших данных под брендом Arenadata. Что такое Arenadata LogSearch (ADLS), при чем здесь Elasticsearch и какие потребности закрывает эта корпоративная адаптация open-source технологии полнотекстового поиска от отечественных разработчиков. Elasticsearch, OpenSearch и Arenadata LogSearch: близнецы или тройняшки? Среди...

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...