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...

Savepoint vs Checkpoint в Apache Flink: сходства и отличия

Разбираемся с механизмами отказоустойчивости Flink-приложений. Что такое контрольные точки (Checkpoint), чем они отличаются от точек сохранения (Savepoint) и что между ними общего. А также при чем здесь snapshot, что выбирать в разных случаях и как это использовать для отказоустойчивости stateful-приложений Apache Flink. Snapshot как механизм обеспечения отказоустойчивости приложений Apache Flink...

Как работает AggregateByKey() в Apache Spark: краткий ликбез и пара примеров

В рамках обучения дата-аналитиков и разработчиков Spark-приложений, сегодня рассмотрим одну из агрегатных функций обработки данных в этом распределенном вычислительном фреймворке. Чем aggregateByKey() отличается от reduceByKey() и groupByKey(), и когда стоит ее использовать. Как устроена функция aggregateByKey(): назначение и синтаксис Функция aggregateByKey() - одна из агрегатных функций, наряду с reduceByKey() и...

10 важных конфигураций Apache Kafka для практической работы

Чтобы сделать наши курсы по Apache Kafka для администраторов кластеров и разработчиков распределенных приложений еще более полезными, сегодня рассмотрим несколько полезных и значимых конфигурационных параметров этой платформы потоковой передачи событий. Что настроить на брокере, топике, продюсере и потребителе, как распараллелить потоки и обрабатывать транзакции. Настройка брокеров и потоков в Apache...

Apache Airflow vs Beam: сходства и отличия

В этой статье по обучению дата-инженеров разберем, что такое Apache Beam, чем этот фреймворк отличается от AirFlow и что между ними общего. На первый взгляд Apache Airflow и Beam являются конкурентами: они предназначены для организации процессов обработки данных в определенном порядке. Оба инструмента являются open-source проектами, широко используются и поддерживаются...

Размер имеет значение: Spark и Phoenix для больших запросов в Apache HBase

Добавляя новые интересные примеры в наши курсы для дата-аналитиков, разработчиков распределенных приложений и администраторов SQL-on-Hadoop, сегодня рассмотрим опыт видеоаналитики в компании Vimeo с использованием Apache Spark. Как быстро запросить множество данных из Apache HDFS через Phoenix и Spark из моментальных снимков HBase с минимальным влиянием на кластер. Аналитика очень больших...

Как сократить стоимость и время обработки данных в Spark-приложений: кейс AppsFlyer

Сегодня рассмотрим кейс международной ИТ-компании AppsFlyer, которая создает SaaS-решения для маркетинговой аналитики в режиме онлайн. В этой статье команда разработки аналитического продукта Data Locker делится опытом оптимизации ETL-приложений Apache Spark для снижения стоимости обработки данных и ускорения вычислений. Предыстория: слишком много файлов в ETL-решении на Spark и AWS S3 в...

Последний релиз 2021: новинки Apache NiFi 1.15.2

Всего через 1,5 месяца после выпуска версии 1.15.0, 22 декабря 2021 года вышел очередной релиз Apache NiFi. Разбираем главные новинки и исправленные баги, а также смотрим, как команда разработчиков решила избавиться от уязвимости Log4Shell. Не только Log4j: еще 3 исправленных ошибки Декабрьский релиз Apache NiFi не может похвастаться внушительным списков...

Что такое библиотека Neo4j GraphQL и как ее использовать

В этой статье для дата-аналитиков и разработчиков Neo4j, разберем, как реализовать GraphQL-сервер для взаимодействия с этой графовой NoSQL-СУБД. Библиотека Neo4j GraphQL и ее практическое применение для графовой аналитики больших данных в бизнес-приложениях. Еще раз про GraphQL О том, что такое GraphQL (GQL) и как это связано с архитектурным стилем REST, мы писали...

UDF в Apache Hive: создание, регистрация и эксплуатация

Сегодня в рамках обучения дата-аналитиков и разработчиков распределенных приложений, рассмотрим, что такое пользовательские функции в Apache Hive, как их создать и использовать. А также в чем проблема вызова UDF-функции, зарегистрированной в Hive, из Impala и при чем здесь Sentry. Простые и сложные UDF в Apache Hive Пользовательские функции в Hive...

Управление состояниями в Apache Flink: краткий ликбез

Что такое состояния в приложениях Apache Flink, каких видов они бывают, как ими управлять и зачем это нужно: основы разработки stateful-заданий и API DataStream. Чем состояние с ключом отличается от оператора состояния и почему первый чаще используется на практике. Состояния в Apache Flink Apache Flink поддерживает как stateful-, так и...

Базовые DDL-операции в Apache Hive: основы NoSQL Big Data для начинающих

В прошлый раз мы говорили про DML-операции в Hive. Сегодня поговорим про DDL-операции в этой распределённой Big Data платформе. Также рассмотрим применение этих операций к объектам, хранящимся в этой СУБД. Читайте далее про особенности работы DDL-операции в Hive. DDL-операции в СУБД Apache Hive DDL-операции (Data Definition Language, Язык Определения Данных)...

Знай свое место: локальность данных в Apache Spark

В рамках обучения разработчиков Spark-приложений и дата-инженеров, сегодня рассмотрим, что такое локальность данных и как это влияет на производительность заданий. А также разберем, где в UI Apache Spark посмотреть нахождение данных для распределенных вычислений и какие параметры конфигурации следует настроить, чтобы повысить скорость их выполнения. Что такое локальность данных в...

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...

Визуализация графов в Neo4j и исследование кибербезопасности с GraphKer

Продвигая наш новый курс по графовой аналитике больших данных в бизнес-приложениях, сегодня поговорим про визуализацию графов в NoSQL-СУБД Neo4j. А также рассмотрим, как с помощью GraphKer получить визуальное отображение графа данных о информационной безопасности: уязвимости, атаки и прочие нарушения cybersecurity. ТОП-5 способов визуализации графов в Neo4j Поскольку люди лучше воспринимают визуальную информацию, инструменты...

Управление зависимостями между конвейерами данных в Apache Airflow и Prefect

Дополняя наши курсы для дата-инженеров по Apache AirFlow полезными примерами, сегодня поговорим про сложности управления зависимыми конвейерами данных в этом batch-оркестраторе. Как решить проблемы связанных DAG’ов в AirFlow и в альтернативном фреймворке Prefect. Все сложно: управление зависимыми DAG в Apache Airflow Apache AirFlow считается одним из самых популярных инструментов современной...

Базовые DML-операции в Apache Hive: основы NoSQL Big Data для начинающих

В прошлый раз мы говорили про индексы в Hive. Сегодня поговорим про DML-операции в этой распределённой Big Data платформе. Также рассмотрим применение этих операций к данным, хранящимся в этой СУБД. Читайте далее про DML-операции в Hive и их особенности.   DML-операции в СУБД Apache Hive  DML-операции (Data Manipulation Language) -...

Бессерверный парсинг веб-сайтов на Apache NiFi и OpenFaaS с Selenium

Сегодня разберемся с serverless-технологиями и рассмотрим, как самостоятельно создать и интегрировать бессерверный парсер Selenium с Apache Nifi. Краткий ликбез по OpenFaaS, Selenium и Chromium, а также преимущества serverless-технологий и пример вызова функции сбора данных с веб-страницы на Python. Введение: serverless, OpenFaaS и Selenium с Chromium Serverless-стратегия организации платформенных облачных услуг,...

Дыра в Apache Log4j: опасность для Hadoop, Spark, Kafka, Neo4j и других технологий Big Data

В начале декабря 2021 года мир ИТ взволновала новость о критической уязвимости CVE-2021-44228 в библиотеке Apache Log4j. Разбираемся, что это такое и чем опасно для систем хранения и аналитики больших данных на Apache Hadoop, Kafka, Spark, Elasticsearch и Neo4j. Критическая уязвимость в библиотеке Apache Log4j: чем опасна CVE-2021-44228 9 декабря...

Диску больше не наливать: проблема spill-файлов в Greenplum

О том, что такое spill-эффект, мы недавно писали на примере Apache Spark. Однако, проблема переброса данных из оперативной памяти на жёсткий диск и обратна характерна и для Greenplum. Где посмотреть количество и объем spill-файлов, а также как устранить причину их образования с помощью конфигурационных параметров и инструментов администратора. Что такое...

Изменение базового тарифа с 1 января 2026 года Подробнее