Версия сайта для слабовидящих
Сегодня рассмотрим опыт международной компании Emumba, которая специализируется на инженерии и аналитике больших данных. Читайте далее, как выгодно масштабировать конвейер потоковой передачи данных от миллионов устройств интернета вещей, используя Apache Kafka, KStream и Druid в облачной инфраструктуре AWS. Архитектура PoC для потоковой передачи событий от миллионов IoT-устройств Миллионы устройств интернета...
Автоматическая диагностика и исправление сбоев в платформе данных Netflix c Apache Spark, Kafka, Flink и другими технологиями Big Data
Чтобы сделать наши курсы для дата-инженеров еще более интересными, сегодня рассмотрим практический пример построения инфраструктуры для автоматической диагностики и исправления ошибок пакетной и потоковой обработки данных в Netflix. Комплексная система на базе Apache Spark, Kafka, Flink, Druid, сервисов AWS и других технологий Big Data. Предыстория: зачем Netflix разработал Pensive Обработка...
Тонкости интеграции Apache Kafka с Pinot для аналитики больших данных в реальном времени
Продолжая вчерашний разговор про потоковую аналитику больших данных на Apache Kafka и Pinot, сегодня рассмотрим особенности интеграции этих систем. Читайте далее, как входные данные Kafka разделяются, реплицируются и индексируются в Pinot, каким образом выполняется обработка данных через распределенные SQL-запросы. Также разберем, почему управление памятью серверов Pinot, потребляющих данные из Kafka,...
Микросервисная real-time аналитика больших данных: потоковый OLAP на Apache Kafka, Pinot, Debezium и CDC
В этой статье разберем несколько популярных сценариев потоковой аналитики больших данных на Kafka, CDC-платформе Debezium и быстром OLAP-хранилище Apache Pinot. Читайте далее, почему все эти Big Data технологии отлично подходят для консолидации и интеграции данных из разных источников в реальном времени, включая аналитический аудит изменений, отслеживание событий в распределенном домене...
Как устроен конвейер аналитики больших данных на Apache Kafka и Druid в Netflix
В этой статье разберем, что такое прикладная аналитика больших данных на примере практического использования Apache Kafka и Druid в Netflix для обработки и визуализации метрик пользовательского поведения. Читайте далее, зачем самой популярной стриминговой компании отслеживать показатели клиентских устройств и как это реализуется с помощью Apache Druid, Kafka и других технологий...
Зачем вам UNION вместо JOIN в Apache Druid и семплирование больших данных в Spark Streaming: пример потоковой аналитики Big Data
Недавно мы рассказывали про систему онлайн-аналитики Big Data на базе Apache Kafka, Spark Streaming и Druid для площадки рекламных ссылок Outbrain, а затем на этом же кейсе рассматривали, зачем нужен Graceful shutdown в потоковой обработке больших данных. Сегодня в рамках этого примера разберем, как снизить нагрузку при потоковой передаче множества...
Что такое Graceful shutdown в Spark Streaming: основы Big Data для начинающих
Продолжая разбирать, как работает аналитика больших данных на практических примерах, сегодня мы рассмотрим, что такое Graceful shutdown в Apache Spark Streaming. Читайте далее, как устроен этот механизм «плавного» завершения Спарк-заданий и чем он полезен при потоковой обработке больших данных в рамках непрерывных конвейеров на базе Apache Kafka и других технологий...
Веб-реклама, ретаргетинг и проблемы потоковой аналитики больших данных с Apache Kafka, Spark Streaming и Druid: кейс платформы Outbrain
Современная аналитика больших данных ориентируется на обработку Big Data в реальном времени. Такие вычисления «на лету» позволяют в режиме онлайн узнавать о критически важных производственных показателях и оперативно понимать клиентские потребности. Это существенно ускоряет и автоматизирует цикл принятия управленческих решений в соответствии с требованиями сегодняшнего бизнеса. Обычно для реализации архитектуры...
Все грани Apache NiFi для построения ETL-pipeline’ов и обработки потоковых данных с Kafka и Spark
Продолжая разговор про инженерию больших данных, сегодня рассмотрим, как построить ETL-pipeline на открытых технологиях Big Data. Читайте далее про получение, агрегацию, фильтрацию, маршрутизацию и обработку потоковых данных с помощью Apache NiFi, Kafka и Spark, преобразование JSON, а также обогащение и сохранение данных в Hive, HDFS и Amazon S3. Пример потокового...