Версия сайта для слабовидящих
Недавно мы писали про Lakesoul – новое унифицированное решение для хранения потоковых и пакетных таблиц, которое реализует архитектуру данных LakeHouse. Сегодня заглянем под капот этого унифицированного механизма на базе Apache Spark и разберемся с преимуществами его последнего релиза. Как работает LakeSoul: краткий обзор Напомним, LakeSoul от команды DMetaSoul представляет собой...
Вместо Iceberg, Hudi и Delta Lake: хранение потоковых и пакетных таблиц с LakeSoul
Сегодня рассмотрим новое унифицированное решение для хранения потоковых и пакетных таблиц, созданное на основе Apache Spark. Что такое Lakesoul, чем это лучше Apache Iceberg, Hudi и Deta Lake. Также разберем, в чем конкурентные преимущества этого табличного хранилища по сравнению с этими форматами открытых таблиц, включая поддержку upsert, управление метаданными и...
Реализация LakeHouse на Greenplum и Cloudian HyperStore Object Storage
Специально для обучения дата-инженеров и архитекторов DWH сегодня разберем, как построить LakeHouse на Greenplum и объектном хранилище Cloudian HyperStore, совместимом с AWS S3. Что такое Cloudian HyperStore Object Storage, как оно совмещается с Greenplum и при чем здесь Apache Cassandra с интеграционным фреймворком PXF. Что такое объектное хранилище Cloudian HyperStore...
Побег от Cassandra в AWS S3 c Apache Spark: кейс сервиса Strava
В этой статье для дата-инженеров и разработчиков распределенных приложений потоковой аналитики больших данных разберем пример перевода сервиса Strava с кластера Cassandra в облачное хранилище AWS S3 и какую роль в этом сыграл вычислительный движок Apache Spark. Постановка задачи: слишком дорогая Cassandra Strava – это глобальный сервис отслеживания активности велосипедистов, бегунов...
Лямбда-архитектура IoT-системы на Apache Kafka, Flink и Cassandra
Добавляя в наши курсы для дата-инженеров интересные кейсы, сегодня рассмотрим, как реализовать Лямбда-архитектуру для комплексной аналитики больших данных с помощью Apache Flink, Kafka и Cassandra на примере системы интернета вещей. Объединение пакетной и потоковой обработки данных средствами Flink API и библиотек этого фреймворка. Постановка задачи на примере IoT-системы Несмотря на...
От Cassandra к Google Cloud Spanner: опыт Uber
Сегодня рассмотрим, как Uber эффективно обрабатывает миллионы запросов на поездки c помощью технологий надежного хранения и быстрой аналитики больших данных. Вас ждет краткий ликбез по системе геопространственной индексации H3 и рассказ о том, почему компания заменила NoSQL-Cassandra c компонентом Saga интеграционного фреймворка Camel на геораспределенную облачную NewSQL-СУБД Spanner от Google....
Графовая аналитика больших данных с DataStax Enterprise Graph на Cassandra и Spark SQL
В рамках продвижения нашего нового курса по графовой аналитике больших данных в бизнес-приложениях, сегодня рассмотрим, что такое DataStax Enterprise Graph. Читайте далее, как немецкая ИТ-компания Traversals с помощью этой распределенной графовой СУБД построила масштабное аналитическое решение для кибербезопасности, обнаружения мошенничества, анализа конкурентов и оповещения клиентов в реальном времени. Также разберем, при...
Масштабируемая видеоаналитика в реальном времени с нейросетями YOLO на Apache Kafka, Spark Structured Streaming и Cassandra
В рамках обучения аналитиков Big Data и разработчиков Apache Spark и Kafka, сегодня рассмотрим кейс ИТ-компании Southworks по онлайн-обработке потокового видео как наглядный пример эффективного сочетания этих потоковых фреймворков с пакетными задачами. Читайте далее, как реализовать лямбда-архитектуру масштабируемой Big Data системы на базе Apache Kafka, Spark Structured Streaming и NoSQL-СУБД...
Apache Kafka и прочая Big Data для железнодорожников: кейс Deutsche Bahn
Чтобы добавить в наш новый курс по Apache Kafka для разработчиков еще больше практических примеров, сегодня мы приготовили для вас кейс немецкой железнодорожной компании Deutsche Bahn AG. Читайте далее, почему приложения Kafka Streams заменили Apache Storm и как крупнейшая транспортная компания Германии построила собственную информационную платформу на базе Apache Kafka,...
Чем плоха CAP-теорема: критика и альтернативы для NoSQL и других Big Data систем
В этой статье мы расскажем про краеугольный камень распределенных Big Data систем – CAP-теорему, в которой одновременно возможно реализовать только 2 свойства из 3-х, по аналогии с треугольником ограничений в проектном менеджменте «Быстро-Качественно-Дешево». Также рассмотрим, за что критикуют модель CAP и почему современные NoSQL-СУБД стоит рассматривать с позиций BASE и...