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...

Как перейти на Apache Kafka без Zookeeper: готовимся к KIP-500 в релизе 2.8.0

Спустя пару месяцев с выпуска Apache Kafka 2.7.0, Confluent анонсировал новый релиз этой платформы потоковой передачи событий, в котором, наконец, случится долгожданный отказ от Zookeeper. Читайте далее, как это облегчит жизнь администратору Kafka-кластера и разработчику распределенных приложений потоковой аналитики больших данных, а также как подготовить свою Big Data инфраструктуру к...

ksqlDB и Kafka Streams: versus или вместе – сходства и различия инструментов потоковой аналитики Big Data

Продолжая разговор про обучение разработчиков Apache Kafka, сегодня рассмотрим, чем ksqlDB отличается от Kafka Streams. Также читайте далее про основные достоинства и недостатки перезапуска KSQL в виде отдельной базы данных потоковой передачи событий с API-интерфейсом на основе SQL для запроса и обработки информации из топиков Kafka. ksqlDB vs Kafka Streams:...

Потоковая аналитика больших данных с ksqlDB на Kubernetes: практический пример

В этой статье поговорим про KSQL на примере кейса компании американской компании Pluralsight, которая предлагает различные обучающие видео-курсы для разработчиков ПО, ИТ-администраторов и творческих профессионалов. Читайте далее, как использовать Apache Kafka с Kubernetes для построения надежных систем потоковой аналитики больших данных, а также чем ksqlDB отличается от KSQL. Apache Kafka...

Почему ваши Spark-приложения такие медленные: устраняем задержки аналитики Big Data

Недавно мы уже рассказывали про ускорение целых аналитических конвейеров на Apache Spark и отдельных задач, а также рассматривали способы оптимизации Shuffle-операций в SQL-модуле этого Big Data фреймворка. Сегодня разберем, какие факторы провоцируют задержки в Spark-приложениях, и как дата-инженер может их найти, чтобы устранить причины и следствия этих проблем. Задержки Spark-приложений...

Apache Hadoop 3.2.2 – свежий релиз 2021: краткий обзор главной технологии Big Data

Месяц назад, в начале января 2021 года вышел новый релиз Apache Hadoop 3.2.2. Читайте далее, чего ждать от самой главной технологии Big Data, какие ошибки исправлены, зачем внесены изменения и кому они будут особенно полезны. 7 главных обновлений Apache Hadoop 3.2.2 Этот второй выпуск версии 3.2 содержит 516 исправлений ошибок,...

Большие данные с малыми затратами: как снизить стоимость OLAP-аналитики Big Data в Delta Lake на AWS с Apache Kafka и Spark

Хорошие курсы инженеров данных – это не просто обучение отдельной Big Data технологии, такой как Apache Hadoop, Spark или Kafka, а жизненные примеры их практического использования в реальном бизнесе. Поэтому сегодня мы приготовили для вас кейс оптимизации стоимости и скорости OLAP-аналитики больших данных в облачном Delta Lake на Amazon Web...

Быстрая OLAP-аналитика больших данных в Delta Lake c Apache Spark SQL и Presto

В этой статье рассмотрим, как сделать SQL-запросы к колоночному хранилищу больших данных с поддержкой ACID-транзакций Delta Lake еще быстрее с помощью Apache Presto. Читайте далее про синергию совместного использования Apache Spark и Presto в Delta Lake для ускорения OLAP-процессов при работе с Big Data. Еще раз об OLAP: схема звезды...

Насколько ты знаком с Apache AirFlow: открытый тест для инженеров Big Data

Хорошие курсы дата-инженеров предполагают не только изучение теории и практики, но и проверку полученных знаний. Поэтому сегодня мы предлагаем вам открытый интерактивный тест по Apache AirFlow. Ответьте на 10 простых вопросов и узнайте, насколько хорошо вы знакомы с особенностями администрирования и эксплуатации этого популярного фреймворка для автоматизации batch-заданий обработки и...

Как читать медицинские снимки с Apache Spark: Big Data библиотека для быстрой обработки DICOM-файлов

Продвигая наши курсы для разработчиков Spark с примерами реальных систем аналитики больших данных, сегодня рассмотрим библиотеку для чтения файлов формата DICOM от индийской компании Abzooba. Читайте далее, как автоматизировать поиск по миллиардам медицинских изображений с помощью машинного обучения и технологий Big Data: Apache Spark, Hadoop, Kafka, Elasticsearch и Kibana. Что...

Как протестировать Big Data Pipeline: тесты для Hadoop-конвейеров в Spark и Airflow

Поскольку курсы инженеров Big Data предполагают практическое обучение на реальных кейсах, сегодня поговорим про тестирование конвейеров обработки и аналитики больших данных и разберем несколько прикладных примеров для компонентов экосистемы Apache Hadoop. Читайте далее про проверку работоспособности, а также поиск ошибок в Spark-заданиях и DAG-цепочках Airflow. Конвейер для конвейера: сложности тестирования...

Быстрее и безопаснее: потоковая аналитика больших данных для трекинга самолетов

Чтобы показать, насколько разной бывает аналитика больших данных, сегодня рассмотрим кейс международной компании Spidertracks, которая с помощью технологий Big Data создает ИТ-решения для отслеживания, связи и управления безопасностью воздушных судов. Читайте далее, почему для потоковой обработки событий был выбран Kinesis Analytics for SQL, а не конвейер из Apache Kafka и...