Недавно мы рассказывали про систему онлайн-аналитики Big Data на базе Apache Kafka, Spark Streaming и Druid для площадки рекламных ссылок Outbrain, а затем на этом же кейсе рассматривали, зачем нужен Graceful shutdown в потоковой обработке больших данных. Сегодня в рамках этого примера разберем, как снизить нагрузку при потоковой передаче множества...
Чтобы максимально приблизить обучение Airflow к практической работе дата-инженера, сегодня мы рассмотрим, какие еще есть альтернативы для оркестрации ETL-процессов и конвейеров обработки больших данных. Читайте далее, что такое Luigi, Argo, MLFlow и KubeFlow, где и как они используются, а также почему Apache Airflow все равно остается лучшим инструментом для оркестрации...
Продолжая разбирать, как работает аналитика больших данных на практических примерах, сегодня мы рассмотрим, что такое Graceful shutdown в Apache Spark Streaming. Читайте далее, как устроен этот механизм «плавного» завершения Спарк-заданий и чем он полезен при потоковой обработке больших данных в рамках непрерывных конвейеров на базе Apache Kafka и других технологий...
Современная аналитика больших данных ориентируется на обработку Big Data в реальном времени. Такие вычисления «на лету» позволяют в режиме онлайн узнавать о критически важных производственных показателях и оперативно понимать клиентские потребности. Это существенно ускоряет и автоматизирует цикл принятия управленческих решений в соответствии с требованиями сегодняшнего бизнеса. Обычно для реализации архитектуры...
Сегодня поговорим про особенности перехода с локального Hadoop-кластера в облачное SaaS-решение от Google – платформу Dataproc. Читайте далее, какие 5 шагов нужно сделать, чтобы быстро развернуть и эффективно использовать облачную инфраструктуру для запуска заданий Apache Hadoop и Spark в системах хранения и обработки больших данных (Big Data). Шаги переноса Data...
В этой статье рассмотрим архитектуру и принципы работы системы хранения, аналитической обработки и визуализации больших данных на базе компонентов Hadoop, таких как Apache Spark, Hive, Tez, Ranger и Knox, развернутых в облачном Google-сервисе Dataproc. Читайте далее, как подключить к этим Big Data фреймворкам BI-инструменты Tableau и Looker, а также что обеспечивает...
Вчера мы рассматривали проблему управления накладными расходами в сложных конвейерах обработки больших данных на примере использования Apache AirFlow в агрегаторе аренды частного жилья Airbnb. Сегодня разберем, как именно инженеры компании решили проблему роста накладных расходов, отделив бизнес-логику от логики оркестрации в конвейерах Spark-заданий. Читайте далее про принципы проектирования Big Data...
Продолжая разговор про конвейеры обработки больших данных, сегодня рассмотрим пример использования Apache AirFlow в агрегаторе аренды частного жилья Airbnb. Читайте далее, в чем коварство накладных расходов при росте ETL-операций и других data pipeline’ов по запуску и выполнению заданий Spark, Hadoop и прочих технологий Big Data. Еще в этой статье разберем,...
Чтобы сделать наши курсы по Apache Kafka для разработчиков Big Data систем еще более интересными, а обучение – запоминающимся, сегодня мы рассмотрим еще несколько примеров реализации микросервисной архитектуры на этой стриминговой платформе. А также поговорим про проблемы удаления данных в этой архитектурной модели, разобрав кейс компании Twitter по построению корпоративного...
В этой статье мы рассмотрим комплексный конвейер (pipeline) обработки больших данных с помощью алгоритмов машинного обучения (Machine Learning) для системы речевого анализа Callinter от китайской компании Fano Labs. Apache Kafka играет ключевую роль в этом аналитическом конвейере, ежедневно обеспечивая бесперебойную стабильность и высокую производительность интеллектуальной обработки нескольких тысяч часов звонков....
Сегодня рассмотрим, как можно фильтровать потоки больших данных в Apache NiFi через типовой механизм SQL-запросов. Читайте далее, чем эта ETL-платформа стриминговой маршрутизации Big Data отличается от других систем, которые используют язык структурированных запросов вне СУБД, какие процессоры позволяют работать с потоковыми файлами (FlowFile) как с таблицами базы данных и при...
Продолжая разговор про инженерию больших данных, сегодня рассмотрим, как построить ETL-pipeline на открытых технологиях Big Data. Читайте далее про получение, агрегацию, фильтрацию, маршрутизацию и обработку потоковых данных с помощью Apache NiFi, Kafka и Spark, преобразование JSON, а также обогащение и сохранение данных в Hive, HDFS и Amazon S3. Пример потокового...
Однажды мы уже рассказывали про StreamSets Data Collector, сравнивая его с Apache NiFi. Сегодня рассмотрим, как устроен этот исполнительный движок для запуска конвейеров обработки больших данных, каким образом он связан с Apache Spark и чем полезен инженеру Big Data при организации ETL-процессов на локальных и облачных озерах данных (Data Lake,...
Говоря про перспективы развития экосистемы Apache Hadoop с учетом современного тренда на SaaS-подход к работе с большими данными (Big Data), сегодня мы рассмотрим, как работает коннектор облачного хранилища Google для этого фреймворка. Читайте далее, чем HCFS отличается от HDFS и каковы преимущества практического использования Google Cloud Storage Connector for Hadoop....
Продолжая разговор про практическое применение Apache Kafka на примере организации рекомендательной системы Twitter, сегодня мы рассмотрим, как с помощью Kafka Streams был разработан конвейер сбора и агрегации данных для машинного обучения (Machine Learning). Читайте в нашей статье про особенности объединения больших данных через LeftJoin и InnerJoin в Apache Kafka Streams. Архитектура приложения...
Недавно мы рассказывали про преимущества event-streaming архитектуры с помощью Apache Kafka на примере The New York Times. В продолжение этой темы Apache Kafka, сегодня поговорим про использование этой Big Data платформы в Twitter для построения конвейера потоковой регистрации событий в рекомендательной системе на базе алгоритмов машинного обучения (Machine Learning). Как...
Apache NiFi – это простая и мощная система для обработки и распределения больших данных в потоковом режиме, которая отлично справляется с огромными объемами и скоростями, оперируя с сотнями гигабайт и даже терабайтами информации. Однако, на практике при работе с этой Big Data платформой можно столкнуться с проблемой ввода-вывода (IOPS, Input-Output...
Мы уже рассказывали про основные достоинства и недостатки Apache Airflow, с которыми чаще всего можно столкнуться при практическом использовании этого оркестратора конвейеров обработки больших данных (Big Data). Сегодня рассмотрим некоторые специфические ограничения, характерные для этой open-source платформы и способы решения этих проблем на реальных примерах. Все по плану: 5 особенностей...
Сегодня мы продолжим разговор о событийно-процессной архитектуре Big Data систем на примере использования Apache Kafka в The New York Times. Читайте далее, как одно из самых известных американских СМИ с более чем 160-летней историей хранит в Apache Kafka все свои статьи и с помощью API Kafka Streams публикует контент в...
Самообслуживаемая аналитика больших данных – один из главных трендов в современном мире Big Data, который дополнительно стимулирует цифровизация. В продолжение темы про self-service Data Science и BI-системы, сегодня мы рассмотрим, что такое Cloudera Data Science Workbench и чем это зарубежный продукт отличается от отечественного Arenadata Analytic Workspace на базе Apache...