Версия сайта для слабовидящих
В рамках нового курса Эксплуатация Apache NIFI, сегодня разберем особенности развертывания этого маршрутизатора потоков Big Data на платформе управления контейнерными приложениями Kubernetes. Советы дата-инженерам, как сократить расходы на AWS, избежать сбоев узлов и потерь данных, обеспечить безопасность и автоматическое масштабирование облачного кластера Apache NiFi в Amazon EKS, а также зачем...
3 оператора Apache Airflow для контейнерных конвейеров данных
Совмещение Airflow с Kubernetes уже становится стандартом де-факто для дата-инженеров. Недавно мы рассказывали про 3 популярные среды развертывания и сопровождения этого ETL-фреймворка в Kubernetes. Продолжая эту тему, сегодня рассмотрим, какие операторы использовать для контейнерного запуска batch-задач, а также поговорим о том, как Docker-образы помогут решить проблему изменения версий Python и...
Как сэкономить на AWS со Spark и Kubernetes: спотовые узлы и готовые платформы
Продолжая разговор про оптимизацию приложений Apache Spark в Kubernetes, сегодня разберем, как сократить расходы на облачный кластер с помощью спотовых узлов. А в качестве практического примера рассмотрим кейс компании Weather2020, дата-инженеры которой смогли всего за 3 недели развернуть террабайтные ETL-конвейеры в AWS с AirFlow и Spark на Kubernetes без глубокой...
Оптимизация Apache Spark на Kubernetes: 4 способа ускорить контейнеризованные приложения
Недавно мы рассказывали об особенностях запуска приложений Apache Spark в кластере Kubernetes с учетом новшеств релиза 3.1.1, где с этого варианта развертывания снят экспериментальный режим. В дополнение к ранее рассмотренным способам оптимизации Спарк-приложений, сегодня разберем, как инженеру Big Data ускорить их при запуске на платформе K8s. Как ускорить Spark-приложения на...
7 функций общей доступности Kubernetes в Apache Spark 3.1.1: мартовский релиз 2021
Вчера мы упоминали, что с марта 2021 года в версии Apache Spark 3.1.1 с развертывания на Kubernetes снят экспериментальный режим, внесено множество улучшений для стабильной работы контейниризованных приложений и добавлены другие полезные обновления. Читайте далее, почему развертывание Spark на Kubernetes стало еще проще, как реализуется плавное завершение работы узла без...
3 достоинства и пара недостатков Apache Spark на Kubernetes
С учетом тренда на контейнеризацию при разработке и развертывании любых технологий, в т.ч. Big Data, сегодня рассмотрим плюсы и минусы совместного использования Apache Spark с Kubernetes. Читайте далее, как отправить Спарк-задание в кластер Кубернетес и почему это сэкономит затраты на вашу инфраструктуру аналитики больших данных, не повысив производительность отдельных приложений,...
Какой Machine Learning в вашем production: 5 популярных паттернов на любой вкус и 2 основные стратегии внедрения
Завершая цикл статей про MLOps, сегодня мы расскажем про 5 шаблонов практического внедрения моделей Machine Learning в промышленную эксплуатацию (production). Читайте далее, что такое Model-as-Service, чем это отличается от гибридного обслуживания и еще 3-х вариантов интеграции машинного обучения в production-системы аналитики больших данных (Big Data), а также при чем тут...
Что не так с Apache Spark на Kubernetes: 5 ключевых недостатков
Вчера мы рассказывали об основных сценариях запуска Apache Spark на Kubernetes и преимуществах этого варианта развертывания популярного Big Data фреймворка на DevOps-платформе автоматизированного управления контейнеризированными приложениями. Сегодня поговорим про обратную сторону всех этих преимуществ: читайте в нашей статье, каковы основные ограничения и главные недостатки запуска Apache Spark на Kubernetes (K8s)....
Когда и зачем нужен Apache Spark на Kubernetes: варианты использования и преимущества
Чтобы сделать курсы по Spark еще более интересными и полезными, сегодня мы расскажем, зачем этот Big Data фреймворк разворачивают на Kubernetes (K8s) – платформе автоматизации развёртывания, масштабирования и управления контейнеризированными приложениями. Читайте в нашей статье про основные варианты использования и достоинства этого подхода к администрированию и эксплуатации Apache Spark. Зачем...
Как найти товарные остатки с помощью Big Data и Machine Learning: пример Леруа Мерлен
Чтобы наглядно показать, как аналитика больших данных и машинное обучение помогают быстро решить актуальные бизнес-проблемы, сегодня мы рассмотрим кейс компании Леруа Мерлен. Читайте в нашей статье про нахождение аномалий в сведениях об остатках товара на складах и в магазинах с помощью моделей Machine Learning, а также про прикладное использование Apache...