От пакетного до потокового озера данных с Apache Kafka: кейс компании Trainline

Постоянно добавляя в наши курсы Apache Kafka для разработчиков интересные и практические примеры, сегодня мы разберем кейс тревел-площадки Trainline, которая агрегирует данные от 270 железнодорожных и автобусных компаний в 45 странах, предлагая выгодные билеты на европейские поезда и автобусы. Читайте далее, почему пакетный режим работы озера данных перестал отвечать требованиям...

Февральская новинка-2021: Apache Spark премиум-класса в Delta Lake Databricks на Google Cloud

Продолжая вчерашний разговор про Delta Lake на базе Apache Spark от Databricks, сегодня мы расскажем одну из последних новостей о запуске этого решения на Google Cloud с середины февраля 2021 года. Читайте далее, чем хороша эта проприетарная Big Data платформа для аналитики больших данных на Spark, инструментах визуализации и MLOps,...

Как вести мониторинг финансовых транзакций в реальном времени с Apache Kafka и Spark в Delta Lake: пример аналитики больших данных

Сегодня рассмотрим пример построения системы аналитики больших данных для мониторинга финансовых транзакций в реальном времени на базе облачного Delta Lake и конвейера распределенных приложений Apache Kafka, Spark Structured Streaming и других технологий Big Data. Читайте далее о преимуществах облачного Delta Lake от Databricks над традиционным Data Lake. Постановка задачи: финансовая...

Что такое SnappyData (TIBCO ComputeDB) и при чем здесь Apache Spark

Недавно мы уже упоминали о некоторых продуктах на базе Apache Spark. Продолжая обучение основам Big Data, сегодня рассмотрим, что такое SnappyData или TIBCO ComputeDB и как это связано с популярным фреймворком разработки распределенных приложений аналитики больших данных. Кому и зачем нужны дополнительные решения поверх Apache Spark При всей популярности Apache Spark,...

Apache Spark для инженера данных: 3 полезных инструмента построения ETL-конвейеров

Дополняя наши курсы дата-инженеров полезными примерами, сегодня рассмотрим, как упростить разработку и мониторинг ETL-конвейеров с помощью дополнительных технологий Big Data, совместимых с Apache Spark. Читайте далее, когда и зачем инженеру данных пригодятся SaaS-продукт Prophecy.io, движок StreamSets Transformer и REST-интерфейс Apache Livy, а также как все они связаны со Spark. 3...

3 проблемы с топиками Kafka для администратора кластера и способы их решения

В этой статье рассмотрим типичные проблемы топиков Apache Kafka, с которыми сталкивается каждый администратор Big Data кластера. Читайте далее, почему топики чрезмерно разрастаются, как работает очистка логов, когда старые сообщения могут остаться в почищенных сегментах и какие параметры конфигураций помогут справиться со всем этим. Брокеры и разделы: как устроены топики...

Что не так с конвейером Apache Kafka и Spark Structured Streaming для потоковой аналитики больших данных в AWS: практический пример

Чтобы дополнить наши курсы по Spark для разработчиков распределенных приложений и инженеров данных практическими примерами, сегодня рассмотрим кейс американской ИТ-компании ThousandEyes, которая разрабатывает программное обеспечение для анализа производительности локальных и глобальных сетей. Читайте далее, как создать надежный конвейер и устойчивое озеро данных (Data Lake) для быстрой аналитики Big Data в...

Конфигурирование исполнителей Spark-заданий в AWS: ядра ЦП и проблемы с памятью

Продолжая вчерашний разговор про оптимизацию Spark-приложений в облачном кластере Amazon Web Services, сегодня рассмотрим типовую последовательность действий по конфигурированию заданий и настройке узлов для снижения затрат на аналитику больших данных. А также разберем, какие проблемы с памятью исполнителей могут при этом возникнуть, и как инженеру Big Data их решить. Еще...

Как сэкономить на AWS-кластере: экономика Big Data и конфигурирование облачных Spark-приложений

В рамках обучения администраторов Apache Hadoop и инженеров Big Data, сегодня поговорим про стоимость аналитики больших данных с помощью Spark-приложений в облачном кластере Amazon Web Services и способы снижения этих затрат за счет конфигурирования заданий и настройки узлов. Читайте в этой статье, как число процессорных ядер в исполнителях Spark-заданий формирует...

Что такое бакетирование таблиц в Apache Spark SQL и как это улучшает аналитику больших данных

Сегодня поговорим про бакетирование таблиц в Apache Spark для оптимизации производительности заданий и снижения затрат на кластер при их выполнении. Читайте далее, что такое Bucketing в Spark SQL и как это предотвращает операции перетасовки в приложениях аналитики больших данных. Что такое Bucketing и зачем это нужно в Big Data Бакетирование...

Поиск по сайту