Версия сайта для слабовидящих
Бакетирование таблиц в Apache Spark – один из самых популярных методов оптимизации производительности задач последовательного чтения данных. Сегодня поговорим про сложности бакетирования с точки зрения дата-инженера, а также рассмотрим факторы, от которых зависит оптимальное количество бакетов. Большая проблема маленьких файлов и бакетирование таблиц в Apache Spark Напомним, бакетирование ускоряет выполнение...
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.
Масштабируемая видеоаналитика в реальном времени с нейросетями YOLO на Apache Kafka, Spark Structured Streaming и Cassandra
В рамках обучения аналитиков Big Data и разработчиков Apache Spark и Kafka, сегодня рассмотрим кейс ИТ-компании Southworks по онлайн-обработке потокового видео как наглядный пример эффективного сочетания этих потоковых фреймворков с пакетными задачами. Читайте далее, как реализовать лямбда-архитектуру масштабируемой Big Data системы на базе Apache Kafka, Spark Structured Streaming и NoSQL-СУБД...
Где развернуть Apache AirFlow: 3 инфраструктуры для дата-инженера
Для практического использования Apache Airflow в production дата-инженеру необходимо не только обучение основам работы с этим фреймворком, но и знания о базовой инфраструктуре его развертывания. Поэтому сегодня поговорим о 3-х популярных средах для развертывания и сопровождения этого ETL-фреймворка: Astronomer, Google Cloud Composer и Amazon Managed Workflows, разобрав их основные возможности...
7 новых фич Apache Kafka Streams в релизе 2.8.0
Вчера мы говорили про важные обновления Apache Kafka 2.8.0, помимо долгожданного KIP-500, который позволяет избавиться от Zookeeper для синхронизации метаданных в распределенном кластере с помощью встроенного Quorum Controller. Сегодня рассмотрим, какие KIP’ы нового релиза коснулись одного из основных инструментов разработчика Apache Kafka – библиотеки Streams для создания распределенных приложений потоковой...
Не только KIP-500: 15 важных улучшений Apache Kafka 2.8.0
KIP-500, который позволяет наконец-то избавиться от Zookeeper в кластере Apache Kafka, заменив его Quorum Controller – далеко не единственное важное обновление в релизе 2.8.0. Сегодня рассмотрим, какие еще улучшения реализованы в новой версии главной Big Data платформы потоковой обработки событий, выпущенной в апреле 2021 года. Apache Kafka 2.8.0: новинки главных...
Проблема межкластерных транзакций в Apache Kafka и способы ее решения
Продолжая говорить про обучение разработчиков и администраторов Apache Kafka, сегодня разберем сложности семантики строго однократной доставки сообщений (exactly once) в случае нескольких экземплярах, находящихся в разных кластерах. Читайте далее, что не так с межкластерными транзакциями, какие KIP’ы связаны с этой проблемой и при чем здесь MirrorMaker. Что не так с...
На заметку разработчику: 3 причуды Apache Spark и как с ними бороться
Развивая наши курсы по Apache Spark, сегодня мы рассмотрим несколько особенностей, с разработчик которыми может столкнуться при выполнении обычных операции, от чтения архивированного файла до обращения к сервисам Amazon. Читайте далее, что не так с методом getDefaultExtension(), зачем к AWS S3 так много коннекторов и почему PySpark нужно дополнительно конфигурировать...
Разделяй и властвуй: управление зависимыми DAG в Apache AirFlow
Чтобы сделать обучение дата-инженеров еще более полезным, сегодня мы рассмотрим проблему управления взаимозависимыми цепочками задач в Apache AirFlow. Читайте далее, как бразильская ИТ-компания QuintoAndar разработала промежуточный компонент Mediator на базе одноименного шаблона архитектурного проектирования ПО, чтобы облегчить взаимодействие между разными DAG’ами в конвейерах обработки больших данных. Проблема взаимозависимых DAG’ов в...
Оптимизация хранения сообщений в топиках Apache Kafka: зачем и как упаковывать, сжимать и менять форматы
Сегодня рассмотрим важную тему из курсов для разработчиков и администраторов Apache Kafka: как сэкономить место на диске и увеличить пропускную способность всей Big Data системы на базе этой платформы потоковой обработки событий. Читайте далее, зачем добавлять задержку перед отправкой сообщений брокеру, как кодеки сжатия помогут снизить затраты на облачный Kafka-кластер...
Вспомнить все: 6 сегментов памяти Apache Spark и параметры их конфигурирования
В этой статье продолжим говорить про обучение разработчиков Apache Spark и рассмотрим, какие сегменты памяти есть в этом Big Data фреймворке и как с ними работать наиболее эффективно. Читайте далее, почему процессы PySpark и SparkR потребляют внешнюю память, чем пользовательская память кучи JVM отличается от памяти хранилища и какие конфигурации...