Блеск и нищета Erasure Coding в Apache Hadoop 3: опыт Одноклассников c HDFS

Мы уже писали, что Apache Hadoop 3.3.1 поддерживает технологию кодирования со стиранием (Erasure Coding, EC), которая экономит место на жестком диске по сравнению с репликацией. Однако, беспечное применение этой новой фичи может обернуться настоящей катастрофой. Кейс соцсети «Одноклассники» от ведущего разработчика Дениса Ефарова, представленный на конференции Smart Data для инженеров данных в...

Spark NLP 3.4.0: новый релиз ML-библиотеки для Apache Spark 3.2.x на Scala 2.12

2022 год только начался, а John Snow Labs уже радует разработчиков ML-приложений новым релизом библиотеки Spark NLP. Ключевые фичи 3.4.0 для версии Apache Spark 3.2.x на Scala 2.12: новые GPT-2 трансформеры, аннотаторы для ALBERT, XLNet, RoBERTa, XLM-RoBERTa и Longformer, расширенный хаб готовых Machine Learning моделей и конвейеров, а также исправление...

ksqlDB 0.22.0: ноябрьское обновление компонента Apache Kafka от Confluence

3 ноября 2021 года компания Confluent, которая занимается продвижением и коммерциализацией Apache Kafka, выпустила новый релиз ksqlDB, который включает 20 исправленных ошибок и 18 добавленных фич. Самое интересное в выпуске 0.22.0: улучшенные push- и pull-запросы, а также source-потоки и таблицы. 20 исправленных багов и 18 новых фич в ksqlDB 0.22.0...

Apache Spark и AWS S3: лучшие практики и опыт Pinterest

В этой статье для разработчиков Spark-приложений и дата-инженеров рассмотрим особенности взаимодействия с облачным объектным хранилищем больших данных AWS S3. Как повысить эффективность и ускорить выполнения Spark-заданий на чтение данных из S3: рекомендации Pinterest. Пара советов по работе Apache Spark с AWS S3 Прежде чем перейти к опыту дата-инженеров фотохостинга Pinterest,...

Greenplum под защитой: настраиваем Kerberos

В этой статье для администраторов Greenplum рассмотрим, как настроить систему сетевой защиты Kerberos для этой MPP-СУБД, чтобы контролировать доступ к хранящимся в ней данным с помощью сервера аутентификации. А также рассмотрим основные понятия и термины Kerberos применительно к Greenplum. Что такое Kerberos и зачем это в Greenplum Напомним, Kerberos –...

Повышаем устойчивость приложений Apache Kafka через обработку исключений

Сегодня разберем практический вопрос из обучения администраторов кластера Apache Kafka и разработчиков распределенных приложений. Про исключения в Kafka-приложениях: какие они бывают, почему случаются, с какими параметрами конфигурации связаны и что могут сказать о тонкостях потоковой обработки больших данных. Исключения и транзакции в Apache Kafka В ИТ под исключением понимается исключительная...

Обработка вложенных структур в JSON-файлах для Hive Metastore c Apache Spark

Чем хороши JSON-файлы и как с ними работать в Apache Spark и Hive: проблемы обработки вложенных структур данных и способы их решения на практических примерах. Как автоматизировать переименование некорректных названий полей во вложенных структурах данных JSON-файлов на любом количестве таблиц со множеством полей, чтобы создать таблицу в Hive Metastore и...

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...

Поиск по сайту