Недавно мы писали, от каких факторов зависит выбор подходящего MLOps-инструмента. В продолжение этой темы сегодня специально для ML-инженеров разберем сходства и различия двух самых популярных MLOps-решений: что общего у MLflow и Kubeflow, чем они отличаются и в каких случаях выбирать тот или иной инструмент. Краткий обзор 2-х самых популярных MLOps-решений...
Чтобы сделать наши курсы по Apache Flink для дата-инженеров и разработчиков распределенных приложений еще более полезными, сегодня рассмотрим, как этот фреймворк потоковой аналитики больших данных реализует концепцию оконных функций. Жизненный цикл окна, ключевые понятия и оконные операции Apache Flink, управляемые данными и временем. Что такое окно в потоковой обработке данных...
В рамках продвижения нашего нового курса по графовой аналитике больших данных в бизнес-приложениях, сегодня разберем сложности рефакторинга графовых моделей в Neo4j и способы их обхода с помощью библиотеки APOC и плагина Liquibase. Что такое Liquibase и как Data Scientist и аналитик данных могут использовать его совместно с Neo4j. Гибкость модели данных и трудности...
Специально для обучения дата-инженеров и администраторов кластера тонкостям работы с современными инструментальными средствами оркестрации конвейеров обработки данных, сегодня рассмотрим, почему в Apache AirFlow уходит много времени на парсинг большого количества DAG-файлов и как этого избежать. Потери времени при парсинге множества DAG-файлов в Apache AirFlow Apache AirFlow часто используется в проектах...
Как найти компромисс между задержкой, пропускной способностью, долговечностью и доступностью в Apache Kafka: проблемы CAP-теоремы и поиски оптимальной стороны PACELC-ромба. Архитектурные ограничения распределенных систем и лучшие практики для настройки конфигурационных параметров для администратора кластера Apache Kafka и дата-инженера потоковых приложений аналитики больших данных. CAP-теорема и распределенные системы На производительность Apache...
Сегодня рассмотрим особенности использования оператора LIMIT в Spark SQL: как он выполняется и почему вместо него лучше использовать оператор TABLESAMPLE. Для этого в рамках обучения дата-инженеров, разработчиков распределенных приложений и аналитиков данных заглянем под капот оптимизатора Catalyst в Apache Spark и сравним физические планы выполнения SQL-запросов. Недостатки оператора LIMIT в...
В рамках обучения аналитиков данных, дата-инженеров и разработчиков распределенных приложений, сегодня поговорим про материализованные представления в Apache Hive. Что это такое, зачем нужно и как реализуется в самом популярном NoSQL-хранилище стека SQL-on-Hadoop. Что такое материализованное представление и зачем это надо в аналитике больших данных: краткий ликбез Аналитика данных включает в...
В этой статье для обучения дата-инженеров и администраторов кластера Apache NiFi разберем лучшие практики настройки этого популярного маршрутизатора потоковых данных. Какие настройки задать в операционной системе Linux и что исправить в конфигурациях самого Apache NiFi, чтобы ускорить обработку потоковых данных. Что настроить в Linux: 6 конфигураций Как и большинство серверных...
Специально для обучения администраторов кластера Apache Hadoop сегодня рассмотрим, как улучшить производительность распределенной файловой системы. Зачем перемещать файлы на последний узел в кластере, как оптимизировать управление дисками, а также чем полезно централизованное кэширование в HDFS. Оптимизация операций ввода-вывода на жестком диске Преимущества HDFS – распределенной файловой системы Apache Hadoop по...
Чтобы сделать наши курсы для специалистов по Machine Learning еще более интересными, сегодня рассмотрим 5 лучших практик по использованию популярного MLOps-инструмента. Как Data Scientist может работать с MLflow и сделать свои конвейеры машинного обучения еще более эффективными. Компоненты Mlflow для разработки и развертывания ML-систем Сегодня MLOps считается одним из самых...
Недавно мы писали про Lakesoul – новое унифицированное решение для хранения потоковых и пакетных таблиц, которое реализует архитектуру данных LakeHouse. Сегодня заглянем под капот этого унифицированного механизма на базе Apache Spark и разберемся с преимуществами его последнего релиза. Как работает LakeSoul: краткий обзор Напомним, LakeSoul от команды DMetaSoul представляет собой...
Сегодня рассмотрим компоненты и механизмы обеспечения отказоустойчивости Apache HBase. Что делать, когда региональный сервер выходит из строя и как процедура ServerCrashProcedure перераспределяет регионы данных на другие рабочие сервера в кластере Apache HBase. А также разберем, какие параметры конфигурации следует настроить администратору кластера для наиболее эффективного выполнения процессов записи и восстановления...
Недавно мы писали про HTTP-коннектор к Apache Flink от компании GetInData, который позволяет обогатить ML-модель данными из внешней системы с использованием REST API и SQL-концепции Lookup Joins. Как устроен этот коннектор с открытым исходным кодом, и какие методы Flink SQL он использует: разбираем на практическом примере. Что такое HATEOAS: блеск...
В этой статье для разработчиков распределенных приложений и дата-инженеров разберем, как Spark-задание может подключиться к базе данных через JDBC и ODBC драйверы. В качестве примера рассмотрим код на PySpark и Python-библиотеки pyodbc, а также JDBC-коннекторы в Spark SQL. Доступ к БД из кластера Spark с ODBC-драйвером Напомним, получить соединение с...
В этой статье для обучения дата-инженеров сравним популярный ETL-оркестратор Apache AirFlow с облачным бессерверным сервисом от AWS под названием Step Functions. Оба этих решения представляют собой workflow-сервисы, которые позволяют автоматизировать бизнес-процессы и упростить процедуры дата-инженерии. Читайте далее, что между ними общего и чем они отличаются, а также какой из них...
Сегодня рассмотрим опыт международной компании Emumba, которая специализируется на инженерии и аналитике больших данных. Читайте далее, как выгодно масштабировать конвейер потоковой передачи данных от миллионов устройств интернета вещей, используя Apache Kafka, KStream и Druid в облачной инфраструктуре AWS. Архитектура PoC для потоковой передачи событий от миллионов IoT-устройств Миллионы устройств интернета...
Продвигая наш новый курс по графовой аналитике больших данных в бизнес-приложениях, сегодня рассмотрим, что такое Nebula Graph и как использовать мощные возможности обработки графов этой NoSQL-СУБД в сочетании с Apache Spark, одним из самых популярных механизмов анализа данных. Что такое Nebula Graph и как это работает Nebula Graph — это...
В рамках обучения дата-инженеров сегодня рассмотрим пример отправки данных в платформу сбора и анализа системных логов Splunk с помощью Apache NiFi. Как работает процессор PutSplunkHTTP, когда вместо него стоит выбрать InvokeHTTP, что такое HEC-токен и какие HTTP-методы REST API обеспечивают интеграцию Splunk с Apache NiFi. Что такое Splunk и как...
В этой статье для специалистов по Machine Learning рассмотрим, от каких факторов зависит выбор MLOps-средств и как сделать его наиболее верным способом. Когда развертывание продукта с открытым исходным кодом или индивидуального решения на собственной инфраструктуре лучше готового инструмента в облаке и почему часто бывает наоборот. 3 главных фактора выбора MLOps-решений...
Сегодня рассмотрим новое унифицированное решение для хранения потоковых и пакетных таблиц, созданное на основе Apache Spark. Что такое Lakesoul, чем это лучше Apache Iceberg, Hudi и Deta Lake. Также разберем, в чем конкурентные преимущества этого табличного хранилища по сравнению с этими форматами открытых таблиц, включая поддержку upsert, управление метаданными и...