3 набора данных в Spark SQL для аналитики Big Data: что такое dataframe, dataset и RDD

Этой статьей мы открываем цикл публикаций по аналитике больших данных (Big Data) с помощью SQL-инструментов: Apache Impala, Spark SQL, KSQL, Drill, Phoenix и других средств работы с реляционными базами данных и нереляционными хранилищами информации. Начнем со Spark SQL: сегодня мы рассмотрим, какие структуры данных можно анализировать с его помощью и...

Apache NiFi vs StreamSets Data Collector: выбираем ETL-средство для Big Data и IoT/IIoT

Завершая разговор про ETL-инструменты Big Data и цикл статей об Apache NiFi (ANF), сегодня мы сравним его со StreamSets Data Collector (SDC): чем похожи и чем отличаются эти системы маршрутизации данных. Также рассмотрим, в каких случаях следует выбирать ту или иную платформу и почему. Что общего между Apache NiFi и...

Apache Flume vs NiFi и еще 2 потоковые ETL-платформы Big Data и IoT/IIoT

Рассмотрев пакетные ETL-инструменты больших данных, сегодня мы поговорим про потоковые средства загрузки и маршрутизации информации из различных источников: Apache NiFi, Fluentd и StreamSets Data Collector. Читайте в нашей статье про их сходства, различия, достоинства и недостатки. Также мы собрали для вас реальные примеры их практического использования в Big Data системах...

Что такое Apache Chukwa, Sqoop и Falcon: сравнение 3-х пакетных ETL-средств для Big Data

Продолжая разговор про Apache NiFi и другие ETL-инструменты больших данных, сегодня мы подробнее расскажем про пакетные средства загрузки и маршрутизации информации из различных источников: Sqoop, Chuckwa и Falcon. Читайте в нашей статье, чем они похожи и чем отличаются, а также как применяются в Big Data системах и интернете вещей (Internet...

Не только Apache NiFi: еще 6 ETL-фреймворков загрузки и маршрутизации данных в Big Data и IoT

Несмотря на очевидные достоинства Apache NiFi, этой Big Data платформе быстрой загрузке и маршрутизации данных, активно применяемой в интернете вещей (Internet of Things, IoT), в т.ч. индустриальном (Industrial Iot, IIoT), также свойственны и некоторые недостатки. Сегодня мы поговорим об альтернативах Apache NiFi: Flume, Sqoop, Chuckwa, Gobblin, Falcon, а также Fluentd...

Что не так с Apache NiFi: 5 главных недостатков, важных в Big Data и IoT-проектах

Популярность Apache NiFi в Big Data системах и интернете вещей (Internet of Things, IoT), в т.ч. индустриальном (Industrial Iot, IIoT), обусловлена широкими функциональными возможностями этой платформы по быстрой загрузке и маршрутизации данных любого формата между множеством источников и приемников информации. Также среди ключевых преимуществ NiFi отмечается распределенная архитектура, масштабируемость, наличие...

Чем хорош Apache NiFi: 10 главных достоинств для применения в Big Data и IoT-проектах

Продолжая разговор про практическое использование Apache NiFi в системах больших данных (Big Data) и интернета вещей (Internet of Things), сегодня мы рассмотрим, чем обусловлена популярность этой кластерной платформы маршрутизации, преобразования и доставки распределенной информации. Читайте в нашей статье про ключевые преимущества Apache NiFi в контексте прикладного использования этого инструмента. 10...

Блокчейн, озеро данных и еще 3 кейса Apache NiFi в комплексных Big Data системах

В прошлый раз мы рассмотрели пример прототипа IIoT-системы на основе одноплатного мини-компьютера Raspberry Pi, брокере обмена сообщениями Mosquitto и платформе маршрутизации данных Apache NiFi. Сегодня мы покажем, что этот инструмент преобразования и доставки данных из множества сторонних систем может применяться не только в IoT-решениях. Читайте в нашей статье про 5...

Как построить IIoT-систему на базе Apache Nifi: разбираем прототип

Мы уже рассказывали о многоуровневой системе промышленного интернета вещей и ее smart-компонентах, обеспечивающих первичную обработку и оперативную передачу технологических данных с конечных устройств в интеллектуальные сервисы IoT-платформы. Сегодня рассмотрим прототип такой IIoT-системы, построенной с использованием Big Data средств ETL-обработки информационных потоков – Apache NiFi и MiniFi, а также поговорим о...

IIoT-интеграция АСУТП и Big Data: зачем это нужно и почему это сложно

Детализируя глобальные проблемы развития отечественного Industrial Internet of Things (IIoT), сегодня мы поговорим о технических аспектах построения комплексной Big Data и IIoT-системы, а также рассмотрим сложности интеграции реального производства с аналитикой больших данных и искусственным интеллектом на примере практических кейсов. Зачем нужна интеграция АСУТП и Big Data и при чем...

12 уровней IIoT-архитектуры: от периферийных датчиков до аналитики Big Data

Мы уже рассматривали типовую архитектуру систем Internet of Things (IoT). Сегодня поговорим подробнее про уровневую модель передачи и обработки данных от конечных устройств до облачных IoT-платформ, а также приведем примеры наиболее популярных средств обеспечения каждого из уровней этой сложной архитектуры Industrial Internet of Things, включая инструменты Big Data. Многоуровневый IIoT:...

Кто стоит за Industrial Internet of Things в России: государство, бизнес и еще 5 ключевых факторов развития отечественного IIoT-рынка

Рассмотрев основные причины задержки активного развития отечественного рынка промышленного интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT), сегодня мы отметим наиболее значимые факторы роста IIoT-внедрений в России, а также поговорим про тренды этой технологии Industry 4.0, характерные для нашей страны. 7 главных факторов роста отечественного IIoT-рынка Несмотря на то, что доля...

Что сдерживает развитие IIoT в России: 7 ключевых факторов

В предыдущей статье мы анализировали текущее состояние промышленного интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT) на отечественном рынке и рассматривали наиболее перспективные направления развития этого технологического стека. Сегодня мы поговорим про специфические для нашей страны проблемы, которые сдерживают наступление 4-ой промышленной революции (Industry 4.0, I4.0) в России. Основные причины задержки...

Реалии и перспективы современного IIoT-рынка в России

Продолжая разговор про мировые тренды развития промышленного интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT), сегодня мы рассмотрим перспективы отечественного IIoT, а также проанализируем текущее развитие Big Data, Machine Learning и других ключевых технологий 4-ой промышленной революции (Industry 4.0, I4.0) в России. Промышленный интернет вещей в России: 3 главные перспективы Прежде...

5 главных трендов Internet of Things на ближайшие 5 лет

В этой статье мы расскажем о 4-ой промышленной революции и прорывных технологиях, показанных на крупнейшей промышленной выставке Hannover Messe-2019: что такое коботы, цифровые близнецы и CMMS-системы, а также как все это связано с Big Data и Industrial Internet of Things. 4-я промышленная революция: что это такое и как она связана...

Блеск и нищета главной технологии Big Data: достоинства и недостатки MapReduce

MapReduce можно назвать основой Big Data, т.к. именно данная технология позволяет обрабатывать огромные массивы информации параллельно в распределенных кластерах. Эту вычислительную модель поддерживают множество различных коммерческих и свободных продуктов: Apache Hadoop, Spark, Greenplum, Hive, MongoDB, Phoenix, DryadLINQ и прочие Big Data фреймворки и библиотеки, написанные на разных языках программирования [1]. Сегодня...

Apache Kafka Streams, Spark Streaming, Flink, Storm или Samza: что и когда выбирать для обработки потоков Big Data

Проанализировав сходства и различия пяти самых популярных Big Data фреймворков для распределенных потоковых вычислений (Apache Kafka Streams, Spark Streaming, Flink, Storm и Samza), в этой статье мы сравним их по 10 критериям и отметим, какие именно факторы являются наиболее значимыми для объективного выбора. Сравнительный анализ самых популярных фреймворков потоковой обработки...

Сходства и различия популярных Big Data фреймворков распределенной потоковой обработки: сравниваем Apache Kafka Streams, Spark Streaming, Flink, Storm и Samza

В этой статье мы рассмотрим, чем похожи и чем отличаются 5 самых популярных инструментов распределенной обработки потоков Big Data: Apache Kafka Streams, Spark Streaming, Flink, Storm и Samza, а также поговорим про наиболее значимые факторы выбора между этими программными средствами. 5 общих характеристик распределенных Big Data фреймворков потоковой обработки Прежде...

Где и как используется Apache Samza: реальные примеры Big Data проектов

Apache Samza часто сравнивают с другими Big Data фреймворками распределенных потоковых вычислений в реальном времени (Real Time, RT): Kafka Streams, Spark Streaming, Flink и Storm. Apache Spark и Flink обладают практически одинаковым набором функциональных возможностей и компонентов, поэтому их можно сравнивать между собой более-менее объективно. Apache Samza является более простой...

Где и как в Big Data используется Apache Storm: примеры применения

Apache Storm (Сторм, Шторм) часто употребляется в контексте других BigData инструментов для распределенных потоковых вычислений в реальном времени (Real Time, RT): Spark Streaming, Kafka Streams, Flink и Samza. Однако, если Apache Spark и Flink по функциональным возможностям и составу компонентов еще могут конкурировать между собой, то сравнивать с ними Шторм,...