Версия сайта для слабовидящих
Бесплатный митап «Работа с источниками данных в Apache Spark» Школа Больших Данных продолжает серию митапов по Apache Spark. Митап состоится 14 июня в 17:00 МСК по теме «Установка Apache Spark - это просто». Митап рассчитан на инженеров данных, разработчиков и просто интересующихся: научимся загружать данные в Spark из файлов и...
В данном разделе мы публикуем информационно-аналитические статьи и новости о технологиях Больших Данных (Big Data), машинного обучения (Machine Learning), Data Science, администрировании распределенных кластеров Hadoop, NoSQL, Kafka, Spark, а также реальные истории и лучшие практики их прикладного использования (use cases и best practices) в российских и зарубежных компаниях.
Apache Kafka 3.2: что нового?
17 мая 2022 года вышел очередной релиз главной платформы потоковой передачи событий. Смотрим самые важные обновления свежей Apache Kafka 3.2.0 с точки зрения разработчика распределенных приложений, дата-инженера и администратора кластера. ТОП-5 новинок свежей версии Apache Kafka для администратора кластера Apache Kafka 3.2.0 включает 2 новые фичи, 36 улучшений и 65...
Greenplum + Python: обзор расширения
Как писать UDF-функции Greenplum на Python: краткий обзор расширения PL/Python для дата-инженера и разработчика распределенных приложений. Как его установить, настроить и использовать: сопоставления типов данных, SQL-запросы, модули и функции. Поддержка Python в MPP-СУБД Поскольку освоить Python намного проще других языков программирования, например, Java или C#, неудивительно, что он сегодня очень...
От Лямбда до Data Mesh: 7 архитектур данных для Big Data систем
Что такое архитектура данных, какие модели чаще всего используются в современных Big Data системах, почему традиционные BI-системы не справляются со всем разнообразием текущих бизнес-сценариев, чем Лямбда отличается от Каппа, а Data Fabric от Data Mesh и зачем внедрять MLOps-инструменты в аналитическую платформу. Немного истории: почему архитектуры данных до сих пор...
Роль Tungsten в Apache Spark
Что такое Tungsten, зачем он нужен в Apache Spark и как этот проект устраняет узкие места вычислительного движка, чтобы повысить его производительность и эффективность утилизации ресурсов за счет приближения JVM к bare metal. Рассматриваем самые важные для разработчика распределенных приложений особенности и разбираемся, при чем здесь вольфрам и почему с...
Вместо Git и Python: MLOps для разработки и развертывания ML-систем
Что не так с традиционными методами и инструментами разработки ПО для систем машинного обучения и как MLOps решает эти инженерные проблемы ML. Почему не стоит размещать файлы моделей Machine Learnig и датасеты в Git, а также зачем MLOps-инженеру решать вопросы архитектуры и управляться с Kubernetes. MLOps вместо Git-репозиториев Традиционные рабочие...
Защита авторских прав и Школа Больших Данных
Ровно год назад мы выиграли суд против АНО ДПО "Учебный центр "Микроинформ", о чем подробно рассказывали здесь. Спустя 12 месяцев, 26 мая 2022 года Арбитражный суд г. Москвы снова удовлетворил иск ООО "Учебный центр "Коммерсант", в составе которого находится наша Школа Больших Данных, к Частному образовательному учреждению дополнительного образования "Учебно-консультационный центр...
Табличное хранилище Apache Flink
Что такое табличное хранилище Apache Flink, зачем это нужно и почему оно пока не рекомендуется для применения в реальных проектах. Краткий обзор Apache Flink Table Store 0.1.0 для дата-инженеров и разработчиков распределенных приложений. Что такое Flink Table Store и зачем это нужно Уже более полугода, с релиза 1.14, выпущенного в...
Детективная история про SCR-конфигурации HDFS в региональных серверах Apache HBase
В этой статье для обучения дата-инженеров и администраторов кластера Apache HBase разберем, почему региональные сервера могут работать некорректно при высокой нагрузке и при чем здесь SCR-конфигурация файловой системы Hadoop. Что такое Short-Circuit Read в HDFS и почему оно может снижать скорость потокового чтения в приложениях Spark Streaming. Постановка задачи: проблема...
5 достоинств и 3 недостатка скриптовых компонентов Apache NiFi
В этой статье для дата-инженеров разберемся, что такое NiFi Scripted Components и как они заполняют пробел между скриптами и пользовательскими компонентами: процессорами, контроллерами, сообщениями и средствами их чтения/записи. Рассмотрим примеры скиптовых процессоров и сервисов, а также определим реальные достоинства и недостатки этих компонентов. Почему просто скриптовых процессоров Apache NiFi недостаточно?...